从R-CNN开始,检测模型常采用分类任务上表现最好的卷积网络作为基础网络提取特征,在其基础上添加额外的头部结构来实现检测功能。然而,分类和检测所面向的场景不尽相同:分类常常关注具有整体语义的图像(第二篇中介绍COCO数据集中提到的iconic image),而检测则需要区分前景和背景(non-iconic image)。 分类网络中的Pooling...
(b)只用到了最高层的特征,越高层特征图语义信息越丰富,但是分辨率会降低,这样网络会不可避免的忽略小目标,比如R-CNN,Fast R-CNN、Faster R-CNN等检测不出小目标。 (c)直接在不同尺度的特征图上做预测,没有上采样过程,比如SSD(Single Shot Detector)。因为网络是在原有的特征图上做预测的,所以不会增加额外...
一、目标定位(Object Localization3.1) 课程中以车辆图像分类(为什么不是猫?地三鲜和溜肉段强烈要求出镜)作为切入点,目标定位是在该基础上将所分类的目标的位置标定出来,更进一步,目标检测(Object Detection)是多个相同 | 不同目标的定位。算法也是在分类模型的基础上改动而得到。 它们三者是难度递增的:分类 → 定位 ...
为了应对这些数据集挑战,我们提出了一种基于DCNN特征提取和SIFT点的目标检测和分类新方法。所提出的方法由两个主要步骤组成,这两个步骤并行执行。第一步,从映射的RGB分割对象中提取SIFT点特征。然后,在第二步中,从预先训练的深度模型(如 AlexNet 和 VGG)中提取 DCNN 特征。SIFT点和DCNN特征通过融合方法组合在一个...
基于当前用预训练分类器开发目标检测器的方法的固有缺陷,来自清华大学和旷视的研究者提出了专用于目标检测的骨干网络 DetNet。DetNet 可在保持高分辨率特征图和大感受野的同时,高效地执行目标检测任务,并可以自然地扩展到实例分割任务上。在 MSCOCO 数据集的目标检测和实例分割任务上,DetNet 都取得了当前最佳的结果。
1. 传统的目标检测算法:Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM以及上述方法的诸多改进、优化; 2. 候选区域/框 + 深度学习分类:通过提取候选区域,并对相应区域进行以深度学习方法为主的分类的方案,如: R-CNN(Selective Search + CNN + SVM) SPP-net(ROI Pooling) ...
通常,目标检测网络包含一个特征提取部分和一个检测部分。将预训练好的特征提取网络作为目标检测网络的...
随笔分类 - 阅读全文
随笔分类 - 给定一个字符串,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 摘要:class Solution {public: int lengthOfLongestSubstring(string s) { int num=0; int N=s.size(); string check; std::cout<<"N="<<N; int count=0; int max_num阅读全文...
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