比较流行的算法可以分为两类,一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage的,需要先使用启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生Region Proposal,然后再在Region Proposal上做分类与回归。而另一类是Yolo,SSD这类one-stage算法,其仅仅使用一个CNN网络直接...
总结 Fast RCNN也是two stage算法,相比较RCNN,除了SS算法提取候选特征区域的部分,Fast训练过程是one-stage的 (R-CNN训练过程是multi-stage pipeline的)。Fast RCNN通过ROI Pooling 层直接使用了卷积网络提取的特征,并同时进行分类和回归损失的计算,因此减少了算法的步骤,从而在RCNN的基础上,速度又上升了一个量级。
刷到一篇解决分类样本不平衡的论文,通过两阶段训练模型,提高模型对长尾数据的效果。一阶段:采用class-balanced reweighting loss function训练模型,仅训练BERT的最后一层;二阶段:采用普通交叉熵正常训练模型。《Two-Stage Fine-Tuning: A Novel Strategy for Learning ClassImbalanced Data》论文上说,一阶段口让二阶段训练...
一类是two-stage,two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段,首先产生候选区域(region proposals),然后对候选区域分类(一般还需要对位置精修),这一类的典型代表是R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN,Mask R-CNN家族。他们识别错误率低,漏识别率也较低,但速度较慢,不能满足实时检测场景。 另一类方式称为one-sta...
特征提取网络是基于Alex net的变形,AlexNet的结构如图,首先这个Alexnet的权重是在ImageNet数据集上训练好的,我们只需要把softmax的1000个类别改为21 (数据集为Pascal Voc格式,其中有20个类别,背景也算一个负类,一共21),然后在poscal voc数据集上做fine-tuning,使得alexnet的权重你和当前数据集。
A two-stage fine-tuning method for low-resource cross-lingual summarizationdoi:10.3934/mbe.2024047Kaixiong ZhangYongbing ZhangZhengtao YuYuxin HuangKaiwen TanMathematical Biosciences & Engineering
目标检测 — two-stage检测 目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,其可以分成两大类:two-stage检测算法;one-stage检测算法。本文主要介绍第一类检测算法,第二类在下一篇博文中介绍。 目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度。一般情况...
In this paper, we propose LightPAFF, a Lightweight Pre-training And Fine-tuning Framework that leverages two-stage knowledge distillation to transfer knowledge from a big teacher model to a lightweight student model in both pre-training and fine-tuning stages. In this way t...
(1)fine tuning(好的迁移模型)预训练的特征提取网络 (2)针对每个类别训练一个SVM分类器 (3)训练regressors对bounding-box进行回归 解决训练步骤多的问题: 将regressor放进网络一起训练,每个类别对应一个 用softmax代替原来的SVM分类器 设计多任务损失 Proposal Grund Truth 回归后的框 ...
作者:Yang Xu , Shanshan Wu , Biqi Wang , Ming Yang , Zebin Wu , Yazhou Yao , Zhihui Wei 单位:南京理工大学 影响因子:7.5 中科院分区:计算机科学1区 工程技术2区 链接:Two-stage fine-grained image cla…