此外,作者还使用真实边界框对一些查询图像进行采样,并使用二元交叉熵损失和平滑L1损失进行模型训练。 Learning the separate detection head for base classes:作者调整主干特征提取器的参数,并学习base类的RPN和R-CNN模块。 Fine-tuning with both base and novel classes:在前两个步骤中只采用base类数据,而在微调这...
Ross 在 AI 界可谓是战果累累，他最初因开发 R-CNN（基于区域的卷积神经网络）目标检测方法而闻名，这项研究可以说是改变了目标检测领域的研究思路，之后的其他研究 Fast-RCNN、Faster-RCNN 都沿袭了 R-CNN 的思路。现在他的谷歌学术引用超过 41 万次。在 Ross 过往参与的工作中，有很多热门研究，如 Fast R-...
Ross 在 AI 界可谓是战果累累,他最初因开发 R-CNN(基于区域的卷积神经网络)目标检测方法而闻名,这项研究可以说是改变了目标检测领域的研究思路,之后的其他研究 Fast-RCNN、Faster-RCNN 都沿袭了 R-CNN 的思路。 现在他的谷歌学术引用超过 41 万次。 在Ross 过往参与的工作中,有很多热门研究,如 Fast R-CNN...
Ross 在 AI 界可谓是战果累累,他最初因开发 R-CNN(基于区域的卷积神经网络)目标检测方法而闻名,这项研究可以说是改变了目标检测领域的研究思路,之后的其他研究 Fast-RCNN、Faster-RCNN 都沿袭了 R-CNN 的思路。 现在他的谷歌学术引用超过 41 万次。 在Ross 过往参与的工作中,有很多热门研究,如 Fast R-CNN...
AITemplate 提供了开箱即用的模型样例,如 Vision Transformer、BERT、Stable Diffusion、ResNet 和 MaskRCNN,使得部署 PyTorch 模型更加简单。 AITemplate 的优化 AITemplate 提供了目前最先进的 GPU Kernel 融合技术:支持纵向、水平和内存融合为一体的多维融合技术。纵向融合将同一条链上的操作进行融合;水平融合将并行...
Ross 在 AI 界可谓是战果累累,他最初因开发 R-CNN(基于区域的卷积神经网络)目标检测方法而闻名,这项研究可以说是改变了目标检测领域的研究思路,之后的其他研究 Fast-RCNN、Faster-RCNN 都沿袭了 R-CNN 的思路。 现在他的谷歌学术引用超过 41 万次。
论文的模型基于Faster R-CNN[61],一个端到端的基于区域的目标检测框架。Faster RCNN由主干网络组成,通常是CNN,它将输入图像嵌入到更高维的特征空间中。区域建议网络(RPN)预测表示图像中的目标候选的感兴趣区域(RoI)。2D box head输入主干特征图并处理每个RoI以预测类别和更准确的2D边界框。Faster R-CNN可以通过添...
一位群友在Meta的Instagram团队担任AI工程师,他的职业转型之旅充满了挑战与收获。🌐初入Meta,他接手了一个新项目,脑海中充满了各种高级算法,如faster RCNN、ResNet、Mask RCNN等。然而,现实很快给了他一个“下马威”:他发现连图片数据都找不到!经过一番探索,他终于确定了图片数据库的位置,并开始了数据爬取的...
Faster RCNN − 14.78 20.34 26.89 LSTD − 17.66 22.37 29.00 FRCN-PN − 16.78 21.51 26.01 MetaRCNN Uniform 19.03 24.51 31.23 MetaRCNN NDT 17.48 23.00 29.83 MetaRCNN NDE 17.96 23.88 30.06 MetaRCNN SEU 18.02 24.01 30.15 MetaRCNN OHTM 18.97 24.31 31.44 MetaRCNN GCP 19.22 25.00 32.65 Me...
基于该思想,作者采用了Faster /Mask RCNN范式,并提出了Meta R-CNN(ICCV 2019)。 其论文和代码链接如下: 论文: 代码1(原版): 代码2(集成版): 2 网络结构 这里直接给出论文中的Meta R-CNN架构。 其主要分成两部分:(1)Faster/Mask R-CNN;(2)Predictor-head Remodeling Network(PRN)。