主要修复了原始版本中分割结果显示重叠的问题,详见github中test_fcn11_full.m文件。 (5)结果展示 1.输入test图片 原始版本 5.1 识别结果 识别的结果如下图所示: 5.2 loss曲线如下所示: 可以看到整个网络在10000次以后基本属于震荡阶段。 可以看到识别的结果整体偏右下方移动,可能是原先网络的crop层的参数有问题。
FCN是对图像进行像素级的分类(也就是每个像素点都进行分类),从而解决了语义级别的图像分割问题。 FCN网络结构主要分为两个部分:全卷积部分和反卷积部分。 其中全卷积部分为一些经典的CNN网络,用于提取特征 反卷积部分则是通过上采样得到原尺寸的语义分割图像。 FCN的输入可以为任意尺寸的彩色图像,输出与输入尺寸相同,...
基于全卷积神经网络实现3D物体识别 fcn全卷积神经网络 全卷积网络 Fully Convolutional Networks 全连接层 -> 成卷积层 全连接层和卷积层之间唯一的不同就是卷积层中的神经元只与输入数据中的一个局部区域连接,并且在卷积列中的神经元共享参数。然而在两类层中,神经元都是计算点积,所以它们的函数形式是一样的。因...
点，实现教室内的人物识别。2R-FCN 目标检测架构 R-FCN 目标检测架构是代季峰在2016年对Faster R-CNN 架构进行改进而提出的[8]。R-FCN 目标检测网络架构如图1所示。从图1可以看出，R-FCN 网络架构主要可以分为4个子网络，即卷积神经网络ResNet 、区域候选网络RPN 、分类网络和回归网络。被识别的图像首先输入Res...
此次,腾讯 AI Lab 分别在大型人脸检测平台 WIDER FACE 与人脸识别平台 MegaFace 的多项评测指标中荣膺榜首,刷新行业纪录。针对人脸检测与人脸识别,腾讯 AI Lab 分别推出了 Face R-FCN 算法与 Face CNN 算法。 腾讯AI Lab 表示,该人脸技术已接入腾讯若干业务场景,每日技术调用量已超过 6 亿次。一个典型的应用场...
1、 R-FCN 前文描述的 R-CNN,SPPNET,Fast R-CNN,Faster R-CNN 的目标检测都是基于全卷积网络彼此共同分享以及 ROI 相关的彼此不共同分享的计算的子网络,R-FCN算法使用的这两个子网络是位置比较敏感的卷积网络,而舍弃了之前算法所使用的最后的全连接层,目的是让所有的计算都可以共享。因此,R-FCN的出发点就...
本文设计了一种简单而有效的字符注意力全卷积网络(CA-FCN)模型来识别任意形状的文本。采用语义分割网络实现场景文本识别,其中采用了对字符的注意力机制。结合构词法模块,CA-FCN可以同时识别文本并预测每个字符的位置。实验表明,该算法在规则文本数据集和不规则文本数据集上都优于以往的算法。此外,在文本检测阶段它被...
因此,本文结合卷积神经网络和循环神经网络的优点设计了一种用于空中目标意图识别的深度学习模型FCN-BiGRU,全卷积网络(FCN)可以提取空战数据中的复杂局部特征,双向门控循环单元(BiGRU)用来捕捉空战意图数据的时序特征,通过消融实验和对比实验证明, FCN-BiGRU模型的意图识别准确率达到98.71%,超过现有空中目标意图识别模型1.14...
基于改进FCN双路径特征融合的局部放电图谱识别 认领 被引量:1 Partial discharge pattern recognition based on improved FCN dual path feature fusion 在线阅读 免费下载 引用 收藏 分享 摘要 针对电力设备局部放电图谱的识别问题,提出一种改进交叉熵损失函数的双路径全卷积神经网络模型。使用局放图谱作为模型输入,...
用为铁路异物侵限目标的识别提供了可能,本文的目的是旨在开发一套基于深度 学习的铁路异物入侵检测算法,将侵入铁路的异物进行识别检测,从而提升铁路 安全运营保障水平。 本文为了对侵入铁路的异物进行准确的识别检测,首先通过采集铁路现场的 视频图像构建铁路数据库,包括空铁路场景、包含运营列车的铁路图像和包含行 人入侵...