原文:全卷積目標檢測:FCOS

全卷積目標檢測:FCOS FCOS: Fully Convolutional One Stage Object Detection 原文鏈接:https: arxiv.org abs . 代碼鏈接:https: github.com tianzhi FCOS 摘要 本文提出了一種完全卷積的一級目標檢測器 FCOS ,以模擬語義分割,以逐像素預測的方式解決目標檢測問題。幾乎所有最先進的目標探測器,如 ...

2020-05-01 07:57 0 948 推薦指數:

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卷積神經網絡(三)目標檢測

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 ...

Mon Nov 18 22:38:00 CST 2019 0 322
卷積神經網絡(三)--目標檢測

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 ...

Wed Oct 31 06:32:00 CST 2018 0 736
【53】目標檢測卷積網絡滑動窗口實現

卷積的滑動窗口實現(Convolutional implementation of sliding windows) 上節筆記,我們學習了如何通過卷積網絡實現滑動窗口對象檢測算法,但效率很低。這節課我們講講如何在卷積層上應用這個算法。 為了構建滑動窗口的卷積應用,首先要 ...

Fri Feb 28 05:36:00 CST 2020 1 767
深度卷積神經網絡在目標檢測中的進展

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 ...

Thu Nov 03 19:28:00 CST 2016 0 5461
基於滑動窗口和卷積網絡的人臉檢測

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 ...

Tue Aug 13 06:40:00 CST 2019 0 400
 
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