4.3目標檢測 覺得有用的話,歡迎一起討論相互學習~ 吳恩達老師課程原地址 3.1目標定位 對象定位localization和目標檢測detection 判斷圖像中的對象是不是汽車--Image classification 圖像分類 不僅要判斷圖片中的物體還要 ...

卷積的滑動窗口實現（Convolutional implementation of sliding windows） 假設對象檢測算法輸入一個 14×14×3 的圖像，圖像很小。在這里過濾器大小為 5×5，數量是 16， 14×14×3 的圖像在過濾器處理之后映射為 10×10×16 ...

由於本人深度學習環境安裝在windows上，因此下面是在windows系統上實現的。僅供自己學習記錄。 使用caffe訓練模型，首先需要准備數據。 正樣本：對於人臉檢測項目，正樣本就是人臉的圖片。制作正樣本需要將人臉從圖片中裁剪出來（數據源已經標注出人臉在圖片中的坐標）。裁剪完成之后，需要 ...

我們學習神經網絡基本都是從分類器開始的。 二分類任務和多分類任務 我們在進行分類任務，也就是圖像識別的任務時，一張圖片中一般有且只有一個對象，並且這個對象占據了這個圖片的絕大部分空間。 對於二分類任務，我們只是輸出一個數：0或1，0表示該圖片中包含該對象，1表示該圖片中不包含該對象 ...

1、目標定位：（以定位汽車為例） 將圖像分類：行人、汽車、摩托車、純背景圖，使用softmax函數輸出結果. 輸出的結果不僅僅是分類，還有四個標記：bx、by、bh、bw. 這四個數據為被檢測對象的邊界框的參數. 左上角坐標(0,0)，右下角坐標(1,1). 輸出結果的表示形式 ...

本章介紹目標定位和目標檢測（包含多目標檢測）。 1. Object Localization 原始圖片經過CONV卷積層后，Softmax層輸出4 x 1向量，分別是： 注意，class label也可能是概率。上述四個向量分別對應pedestrain，car，motorcycle ...

作者：travelsea 鏈接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/22045213 來源：知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請注明出處。 近些年來，深度卷積神經網絡（DCNN）在圖像分類和識別上取得了很顯著的提高。回顧 ...

背景：實現相應的目標檢測網絡需要能夠測試mAP 目的：實現mAP的測試。 參考代碼：https://github.com/Cartucho/mAP#create-the-ground-truth-files 目錄 一、mAP概覽 1.1 mAP概覽 1.2 測試需要的步驟 ...