卷积的滑动窗口实现 Convolutional implementation of sliding windows 上节笔记，我们学习了如何通过卷积网络实现滑动窗口对象检测算法，但效率很低。这节课我们讲讲如何在卷积层上应用这个算法。 为了构建滑动窗口的卷积应用，首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层。我们先讲解这部分内容，下一张图，我们将按照这个思路来演示卷积的应用过程。 假设对象检测算 ...
2020-02-27 21:36 1 767 推荐指数：
4.3目标检测 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 吴恩达老师课程原地址 3.1目标定位 对象定位localization和目标检测detection 判断图像中的对象是不是汽车--Image classification 图像分类 不仅要判断图片中的物体还要 ...
卷积的滑动窗口实现（Convolutional implementation of sliding windows） 假设对象检测算法输入一个 14×14×3 的图像，图像很小。在这里过滤器大小为 5×5，数量是 16， 14×14×3 的图像在过滤器处理之后映射为 10×10×16 ...
由于本人深度学习环境安装在windows上，因此下面是在windows系统上实现的。仅供自己学习记录。 使用caffe训练模型，首先需要准备数据。 正样本：对于人脸检测项目，正样本就是人脸的图片。制作正样本需要将人脸从图片中裁剪出来（数据源已经标注出人脸在图片中的坐标）。裁剪完成之后，需要 ...
我们学习神经网络基本都是从分类器开始的。 二分类任务和多分类任务 我们在进行分类任务，也就是图像识别的任务时，一张图片中一般有且只有一个对象，并且这个对象占据了这个图片的绝大部分空间。 对于二分类任务，我们只是输出一个数：0或1，0表示该图片中包含该对象，1表示该图片中不包含该对象 ...
1、目标定位：（以定位汽车为例） 将图像分类：行人、汽车、摩托车、纯背景图，使用softmax函数输出结果. 输出的结果不仅仅是分类，还有四个标记：bx、by、bh、bw. 这四个数据为被检测对象的边界框的参数. 左上角坐标(0,0)，右下角坐标(1,1). 输出结果的表示形式 ...
本章介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。 1. Object Localization 原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出4 x 1向量，分别是： 注意，class label也可能是概率。上述四个向量分别对应pedestrain，car，motorcycle ...
作者：travelsea 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22045213 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾 ...
背景：实现相应的目标检测网络需要能够测试mAP 目的：实现mAP的测试。 参考代码：https://github.com/Cartucho/mAP#create-the-ground-truth-files 目录 一、mAP概览 1.1 mAP概览 1.2 测试需要的步骤 ...
