[GiantPandaCV導語] 本文主要講解CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、熱圖部分(heatmap loss)、寬高(wh loss)部分三部分loss組成,附代碼實現。 1. 網絡輸出 論文中提供了三個用於目標檢測的網絡,都是基於編碼解碼的結構構建 ...
GiantPandaCV導語 這是CenterNet系列的最后一篇。本文主要講CenterNet在推理過程中的數據加載和后處理部分代碼。最后提供了一個已經配置好的數據集供大家使用。 代碼注釋在:https: github.com pprp SimpleCVReproduction tree master CenterNet . eval部分數據加載 由於CenterNet是生成了一個heatma ...
2020-09-01 21:13 1 1481 推薦指數:
[GiantPandaCV導語] 本文主要講解CenterNet的loss,由偏置部分(reg loss)、熱圖部分(heatmap loss)、寬高(wh loss)部分三部分loss組成,附代碼實現。 1. 網絡輸出 論文中提供了三個用於目標檢測的網絡,都是基於編碼解碼的結構構建 ...
DLA全稱是Deep Layer Aggregation, 於2018年發表於CVPR。被CenterNet, FairMOT等框架所采用,其效果很不錯,准確率和模型復雜度平衡的也比較好。 CenterNet中使用的DLASeg是在DLA-34的基礎上添加了Deformable ...
本文主要解讀CenterNet如何加載數據,並將標注信息轉化為CenterNet規定的高斯分布的形式。 1. YOLOv3和CenterNet流程對比 CenterNet和Anchor-Based的方法不同,以YOLOv3為例,大致梳理一下模型的框架和數據處理流程。 YOLOv3是一個經典 ...
CenterNet中主要提供了三個骨干網絡ResNet-18(ResNet-101), DLA-34, Hourglass-104,本文從結構和代碼先對hourglass進行講解。 本文對應代碼位置在:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction ...
CenterNet(Objects as points)已經有一段時間了,之前這篇文章-【目標檢測Anchor-Free】CVPR 2019 Object as Points(CenterNet)中講解了CenterNet的原理,可以回顧一下。 這篇文章是基於非官方的CenterNet實現 ...
1 實驗概述 1.1 實驗目的 熟悉一階謂詞邏輯和產生式表示法,掌握產生式系統的運行機制,以及基於規則推理的基本方法。 1.2 實驗內容 設計並編程實現一個小型產生式系統(如分類、診斷等類型) 1.3 實驗要求 具體應用領域自選,具體系統名稱自選 用一階謂詞邏輯和產生式規則 ...
1、引言 最近一段時間在對卷積神經網絡進行量化的過程中,閱讀了部分論文,其中對於谷歌在CVPR2018上發表的論文“Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only ...
一、框架 1、框架的概念 顧名思義,框架就是一種結構,一種模式,其一般形式是: 即一個框架一般有若干個槽,一個槽有一個槽值或者有若干個側面,而一個側面又有若干個側面值。其中槽值和側面值可以是數值、字符串、布爾值,也可以是一個動作或過程,甚至還可以是另一個框架的名字。 例 ...