目标检测的用途遍布多个行业,从安防监控,到智慧城市中的实时交通监测。简单来说,这些技术背后都是强大的深度学习算法。 在这篇文章中,我们会进一步地了解这些用在目标检测中的算法,首先要从RCNN家族开始,例如RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN。在本系列接下来的文章中我们会谈到更高级的算法,例如YOLO、SSD等等。 1. ...
所以为了解决这一问题,减少区域的分割,我们可以使用基于区域的CNN(基于区域的卷积神经网络,R-CNN),它可以进行区域选择。 1、R-CNN简介 和在大量区域上工作不同,RCNN算法提出在图像中创建多个边界框,检查这些边框中是否含有目标物体。RCNN使用选择性搜索来从一张图片中提取这些边框。 什么是选择性搜索?以及它是如何...
1.1 R-CNN的关键点 1) 用CNN对每张图片生成的大约2K张建议窗口进行特征提取; 2)当样本较少时,使用大量的辅助样本对模型进行预训练,之后用自己的样本对网络进行微调。 1.2 R-CNN的整体框架 1)用Selective Search生成RP(Region Proposals),RP的大小不一样,之后通过warp,把RP变成统一的227×227的大小。 2) 将227...
LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN。RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于...
基本原理：视觉识别的“咆哮的20年代”始于视觉变形金刚（ViTs）的引入，它迅速取代ConvNets成为最先进的...
本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。 利用未标记的数据 与标记数据相比,未标记的数据通常更容易访问。不利用这一点就是一种浪费! 自我监督学习 自监督学习解决了从未标记的数据中学习深度特征的问题。训练自监督模型后,特征提取器可以像在...
本文一系列目标检测算法:RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码。 • RCNN RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神提出,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化...
本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。 利用未标记的数据 与标记数据相比,未标记的数据通常更容易访问。不利用这一点就是一种浪费! 自我监督学习 自监督学习解决了从未标记的数据中学习深度特征的问题。训练自监督模型后,特征提取器可以像在...
在训练流程方面,R-CNN到Fast R-CNN的演进显著简化了目标检测的训练步骤,由原本的四个独立流程缩减为两个。而到了Faster R-CNN,由于引入了RPN网络,训练流程又变得复杂起来,需要RPN和Fast R-CNN交替训练四次。但到了Mask R-CNN,训练流程再次简化为两个独立流程。
本文介绍了一些在没有太多数据或标记数据的情况下进行图像分类的方法。我将介绍迁移学习、自监督学习的最重要方面。 利用未标记的数据 与标记数据相比,未标记的数据通常更容易访问。不利用这一点就是一种浪费! 自我监督学习 自监督学习解决了从未标记的数据中学习深度特征的问题。训练自监督模型后,特征提取器可以像在...