(2) R-CNN训练过程分为了三个阶段,而Fast R-CNN直接使用softmax替代SVM分类,同时利用多任务损失函数边框回归也加入到了网络中,这样整个的训练过程是端到端的(除去region proposal提取阶段)。 也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CN...
对一个图像的损失函数,是一个分类损失函数与回归损失函数的叠加: L ( { p i } , { t i } ) = 1 N c l s ∑ L c l s ( p i , p i ∗ ) + λ 1 N r e g ∑ p i ∗ L r e g ( t i , t i ∗ ) L(\{p_i\},\{t_i\}) = \frac{1}{N_{cls}}\sum{L_{...
Faster, Stronger 》),在精度上利用一些列训练技巧,在速度上应用了新的网络模型DarkNet19,在分类任务上采用联合训练方法,结合wordtree等方法,使YOLOv2的检测种类扩充到了上千种,作者在论文中称可以检测超过9000个目标类别,所以也称YOLO9000. YOLOv2模型可以以不同的尺寸运行,从而在速度和准确性之间提供了一个简单的...
AUC值就等于ROC曲线与,x轴的面积。 AUC等于1:完美分类器。 0.5<AUC<1:优于随机猜测。 AUC=0.5:相当于随机猜测,模型没有价值。 AUC<0.5:比随机猜测还低,如反向猜测,模型优于随机猜测。 如果是多分类: 6 Forward ms | FPS | FLOPS Forward ms:输入一张图片到输出最终结果所消耗的时间,包括预处理,网络前传...
(1)两步走(two stage)的目标检测:先进行区域推荐,而后进行目标分类 主要算法:R-CNN,SPP-NET,Fast R-CNN,Faster R-CNN (2)端到端(one stage)的目标检测:采用一个网络一步到位 主要算法:YOLO系列(YOLO v1,YOLO v2等),SSD 目标检测的任务 分类原理: ...
目前主流的深度学习解决思路:通过深度学习算法,进行端到端的解决,即输入图像到输出任务结果一步完成。但其实内部它还是分stages的,通常是图像——特征提取网络——分类、回归。 这里特征提取网络即各种深度神经网络结构,针对这一算法的研究很多,比如说各层的设计细节(激活函数,损失函数,网络结构等)、可视化等,为了能提...
目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类。一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族。他们识别错误率低,漏识...
一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN等),它们是two-stage的,需要先通过算法产生目标候选框,也就是目标位置,然后再对候选框做分类与回归。 而另一类是Yolo,SSD这类one-stage算法,其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。
既然单独使用分类和回归都不能很好的完成目标检测任务,我们应很自然的想到能否可以将二者结合使用从而达到更好的效果呢?答案是肯定的,在目标检测算法中,基本都采用了这种多任务的方式,即既采用分类又采用了回归。这里说说大体的思路,以RCNN为列,分类主要就用来检测矩形框中物体的类别,而回归往往用来对矩形框进...
计算机视觉(Computer Vision)是指让机器通过数字图像或视频等视觉信息来模拟人类视觉的过程,以达到对物体的理解、识别、分类、跟踪、重建等目的的技术。它是人工智能领域中的一个分支,涉及图像处理、模式识别、机器学习、深度学习等多个领域。 计算机视觉的应用非常广泛,例如人脸识别、自动驾驶、无人机、医学影像分析、工...