传统常用的分类器有线性模型LR、朴素贝叶斯NB、最近邻KNN、支持向量机SVM、树结构(xgboosting、Adaboosting、RF、Lgb)。神经网络则不同,可以直接看成神经网络构建模型选择出特征,然后直接softmax分类就好。 二.RCNN网络 2.1 RCNN网络图 2.2 RCNN模型说明 RCNN网络主要有由RNN、CNN两个组成,RNN也不是传统意义上的丢...
这两大主流技术在其特征学习阶段都采用了CNN+RNN 的网络结构,CRNN OCR 在对齐时采取的方式是 CTC 算法,而 attention OCR 采取的方式则是 attention 机制。 二、CRNN 介绍 [3]:CRNN 全称为Convolutional Recurrent Neural Network,主要用于端到端地对不定长的文本序列进行识别,不用先对单个文字进行切割,而是将文...
a. 对每个格子(grid cell)预测B个bounding boxes,每个bbox包含5个值(x, y, w, h, score);其中 bbox 的 score 计算规则如下:若bbox对应的grid cell里没有object,则为0,若有则为gt与grid cell的IOU值;判断grid cell是否有object的规则如下:gt的中心点坐标是否在grid cell里。 b. 每个grid cell 对应C...
(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...
conda install pytorch=1.5.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch # 若速度还是慢，把 “-c pytorch” 去掉 conda install protobuf numpy pip install onnx ./caffe2_converter.py --config-file ../configs/COCO-Keypoints/keypoint_rcnn_R_50_FPN_1x.yaml --output ./caffe2_model_gpu ...
我们经常看到的与目标识别相关的任务有4个:分类和定位、目标检测、语义分割和实例分割。 在分类和定位中,我们感兴趣的是为图像中目标的分配类标签,并在目标周围绘制一个包围框。在这个任务中,要检测的目标数量是固定的。 物体检测不同于分类和定位,因为这里我们...
L l o c ( t u , v ) = ∑ i ∈ { x , y , w , h } s m o o t h L 1 ( t i u − v i ) L_loc(t^u,v) = \sum_{i\in {\{x,y,w,h\}}}smooth_{L_1}(t_i^u-v_i)Lloc(tu,v)=i∈{x,y,w,h}∑smoothL1(tiu−vi):就是两框之...
具体回归公式见附录C。 4.模型和参数 4.1网络结构 除了最后的全连接层1000个分类输出改为了21个类别独立的SVM输出之外,模型的架构和AlexNet保持一致:5个卷积层+2个全连接层。在例如R-CNN训练VOC数据集时,采用了迁移学习的策略,将在ILSVRC2012数据集上训练好的分类模型作为预训练模型放入R-CNN中进行训练和微调。
在这项研究中,我们在RGB图像和人体表面表示之间建立了密集对应,我们将该任务称为密集人体姿态估计(dense human pose estimation)。首先,我们通过引入一个有效的注释管道(annotation pipeline),以收集COCO数据集中出现的50000个人的密集对应关系...
# install pycocotools to the Python site-packages python setup.py build_ext install running build_ext skipping 'pycocotools/_mask.c' Cython extension (up-to-date) building 'pycocotools._mask' extension creating build creating build/common creating build/temp.linux-x86_64-3.7 creating build/...