原来的Alexnet先使用大的11*11的卷积核,然后逐渐变小,VGG则全部采用3*3和2*2的小卷积核,拓展了网络深度,效果更好,常见的VGG网络结构有: VGG中根据卷积核大小和卷积层数目的不同,可分为A,A-LRN,B,C,D,E共6个配置,其中以D,E两种配置较为常用,分别称为VGG16和VGG19。接下来看Faster RCNN中的定义: 和r...
Faster R-CNN可以简单地看做“区域生成网络RPNs + Fast R-CNN”的系统,用区域生成网络代替FastR-CNN中的Selective Search方法。Faster R-CNN这篇论文着重解决了这个系统中的三个问题:1. 如何设计区域生成网络;2. 如何训练区域生成网络;3. 如何让区域生成网络和Fast RCNN网络共享特征提取网络。 《Faster R-CNN...
YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进-将主干特征提取网络Backbone改为LSKNet 人工智能算法研究 专注人工智能领域,擅长计算机视觉方向2 人赞同了该文章 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进...
等你用ROI池化（FastRCNN）以后，relu死亡家常便饭，TensorBoard一打开都是这样的：顺带一提，我估计我...
通过提取图像中的特征,如颜色、纹理、形状等,来判断图像中是否存在目标。常见的基于特征的方法有:Haar特征检测、HOG特征检测、SURF特征检测等。(2)基于深度学习的方法通过训练深度神经网络来实现目标检测。常见的基于深度学习的方法有:R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO等。2、目标跟踪技术目标跟踪是指在视频...
ResNet 是由微软实验室于 2015 年提出的,相比于其他网络 ResNet 具有超深的网络结构,可以支持和其他的神经网络互相结合。网络首次引入了残差模块(也叫残差学习单元),残差指的是输入神经网络而得到的期望输出值与神经网络的输入值之间的差值,结构如下图所示。ResNet 网络的结构有 18-152 层,其中引入残差模块并采用...
YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进-将主干特征提取网络Backbone改为RevCol 前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍,目的是...