SSD神经网络学习——训练自己的目标检测模型
SSD网络全称是Single Shot MultiBox Detector，可不是咱电脑上的那个SSD（固态硬盘） )： Single Shot意思代表该模型是属于one-stage目标检测方法 ，one-stage又代表什么，代表一步到位，就是从先验框到预测框的确定是一步到位 ...
原文：移动目标检测（纯图像方式、无需神经网络训练）
偶然看到一个公众号的文章，对移动目标检测系统的设计，这是一种极为简便，容易实现的目标检测，因为它不需要训练神经网络，也不需要制作训练集，前提是背景不能变化，最适用于固定摄像头的环境，比如说路口的车辆目标检测，智能生产线上对产品的检测等。缺点是针对不同的使用环境需要适当的调整一些参数，找到的轮廓与实际轮廓也有一点差异。 大概了解了一下整个系统的实现过程，对于一段视频，将视频拆分为一帧帧的图像，提取 ...
2020-05-01 16:57 0 1242 推荐指数：
相关推荐
卷积神经网络（三）目标检测
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 ...
卷积神经网络(三)--目标检测
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 ...
如何训练神经网络
的问题：（好吧，这块受训练水平的影响，还是借鉴另一篇博客的翻译：神经网络六大坑） 1，you d ...
神经网络及其训练
在前面的博客人工神经网络入门和训练深度神经网络，也介绍了与本文类似的内容。前面的两篇博客侧重的是如何使用TensorFlow实现，而本文侧重相关数学公式及其推导。 1 神经网络基础 1.1 单个神经元 一个神经元就是一个计算单元，传入$n$个输入，产生一个输出，再应用于激活函数。记$n$维 ...
深度卷积神经网络在目标检测中的进展
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 ...
神经网络的训练的大致流程
...
加速神经网络的训练
为什么要加速神经网络，数据量太大，学习效率太慢。越复杂的神经网络 , 越多的数据，需要在训练神经网络的过程上花费的时间也就越多。原因很简单，就是因为计算量太大了。可是往往有时候为了解决复杂的问题，复杂的结构和大数据又是不能避免的，所以需要寻找一些方法, 让神经网络训练变得快起来。为了便于理解 ...