1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积 ...
. 什么是CNN 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks, CNN 是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络 Feedforward Neural Networks ,是深度学习 deep learning 的代表算法之一。 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张 ...
2019-08-11 14:48 0 750 推荐指数:
1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。 我们先来看卷积 ...
 目标检测的复杂性由如下两个因素引起, 1. 大量的候选框需要处理, 2. 这些候选框的定位是很粗糙的, 必须被微调 Faster R-CNN 网络将提出候选框的网络(RPN)和检测网络(Fast R-CNN)融合到一个网络架构中, 从而很优雅的处理上面的两个问题, 即候选框的提出和候选框 ...
代码文件结构 bbox_transform.py # bounding box变换。 generate_anchors.py # 生成anchor,根据几种尺度和比例生成的anchor。 proposal_layer.py # 通过将估计的边界框变换应用于一组常规框 ...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression NMS) NMS就是去除冗余的检测框,保留最好的一个。 产生proposal后使用分类网络给出每个框的每类置信度,使用回归网络修正位置,最终应用NMS. 对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S ...
对几种常用的用于目标检测算法的理解 1 CNN 概述 1.1神经元 神经元是人工神经网络的基本处理单元,一般是多输入单输出的单元,其结构模型如图1所示。 图1.神经元模型 其中:Xi 表示输入信号; n 个输入信号同时输入神经元 j 。 Wij表示输入信号Xi与神经元 j 连接的权重 ...
注释Yang Jianwei 的Faster R-CNN代码(PyTorch) jwyang’s github: https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch 文件demo.py 这个文件是自己下载好训练好的模型后可执行 下面是对代码的详细 ...
最先进的目标检测网络依赖于区域生成算法来假设目标位置。先前的SPPnet和Fast R-CNN都已经减少了检测网络的运行时间,但也暴露出区域建议计算是个瓶颈。这篇文章,引出一个区域生成网络(RPN)和检测网络共享全图的卷积特征,因此使得区域建议几乎没有任何开销。RPN是一个在每一个位置同时预测 ...
主要参考文章:1,从编程实现角度学习Faster R-CNN(附极简实现) 经常是做到一半发现收敛情况不理想,然后又回去看看这篇文章的细节。 另外两篇: 2,Faster R-CNN学习总结 这个主要是解释了18, 36是怎么算的 3,目标检测中region proposal ...