深度学习Anchor Boxes原理与实战技术
深度学习Anchor Boxes原理与实战技术 目标检测算法通常对输入图像中的大量区域进行采样，判断这些区域是否包含感兴趣的目标，并调整这些区域的边缘，以便更准确地预测目标的地面真实边界框。不同的模型可能使用不同的区域采样方法。在这里，我们介绍一种这样的方法：它生成多个大小和纵横比不同的边框 ...
原文：深度学习anchor的理解
摘抄与某乎 anchor 让网络学习到的是一种推断的能力。网络不会认为它拿到的这一小块 feature map 具有七十二变的能力，能同时从 种不同的 anchor 区域得到。拥有 anchor 的 rpn 做的事情是它已知图像中的某一部分的 feature 也就是滑动窗口的输入 ，判断 anchor 是物体的概率。anchor 可能比感受野大，也可能比感受野小，如果 anchor 比感受野大，就 ...
2018-09-18 16:16 0 7498 推荐指数：
相关推荐
深度学习笔记（二十一）Anchor Free
1. Anchor Free Anchor 的缺点： 正负样本不均衡：我们通常在特征图所有点上均匀采样 Anchor，而在大部分地方都是没有物体的背景区域，导致简单负样本数量众多，这部分样本对于我们的检测器没有任何作用。 超参难调：Anchor 需要数量、大小、宽高等多个超参数 ...
深度学习—BN的理解（一）
原博客：https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9780696.html 0、问题 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障 ...
深度学习—BN的理解（一）
0、问题 机器学习领域有个很重要的假设：IID独立同分布假设，就是假设训练数据和测试数据是满足相同分布的，这是通过训练数据获得的模型能够在测试集获得好的效果的一个基本保障。那BatchNorm的作用是什么呢？BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同 ...
关于对深度学习的理解
首先要明白什么是深度学习？ 深度学习是用于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，并模仿人脑的机制来解释数据的一种机器学习技术。 它的基本特点是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。最显著的应用是计算机视觉和自然语言处理(NLP)领域。显然，“深度学习”是与机器学习中的“神经网络 ...
深度学习—BN的理解（二）
神经网络各个操作层的顺序： 1、sigmoid,tanh函数：conv -> bn -> sigmoid -> pooling 2、RELU激活函数：conv -> ...
深度学习—卷积的理解
1、参数共享的道理 如果在图像某些地方探测到一个水平的边界是很重要的，那么在其他一些地方也会同样是有用的，这是因为图像结构具有平移不变性。所以在卷积层的输出数据体的55x55个不同位置中，就没有必要重新学习去探测一个水平边界了。 在反向传播的时候，都要计算每个神经元对它的权重的梯度 ...
SSD中anchor理解
import numpy as np import math def ssd_anchor_one_layer(img_shape,feat_shape,sizes,ratios,step,offset=0.5,dtype=np.float32): """Computer SSD ...