YOLOACT的网络结构，由ResNet101+FPN结构组成，之后，一路分支使用“FCN”来生成prototype masks，此时，...
3. 一个全卷积神经网络 YOLO仅利用卷积层,使其成为一个全卷积网络(FCN)。在YOLO v3论文中,作者提出了一个名为Darknet-53的更深的特征提取器架构。正如其名称所示,它包含53个卷积层,每个卷积层后面跟随批量归一化层和Leaky ReLU激活函数。没有使用任何形式的池化,而使用带有步长2的卷积层来降采样特征图。这有...
近年来,CNN在人脸检测方面已经得到广泛的应用。但是许多人脸检测器都是需要使用特别设计的人脸检测器来进行人脸的检测,而YOLOv5的作者则是把人脸检测作为一个一般的目标检测任务来看待的。 YOLOv5Face在YOLOv5的基础上添加了一个 5-Point Landmark Regression Head(关键点回归),并对Landmark Regression Head使用了Wing...
3.2全卷积网络语义分割 原始的完全卷积网络(FCN)学习从像素到像素的映射,而不提取区域建议。FCN网络管道是经典CNN的延伸。其主要思想是使经典的CNN以任意大小的图像作为输入。CNN仅接受和生产特定尺寸输入的标签的限制来自完全连接的固定层。与之相反,FCN只有卷积层和池层,它们能够对任意大小的输入进行预测。 3.3弱监...
基于 Anchor 框的模型可以根据是否利用候选 Proposal 分为两阶段和单阶段方法。两阶段方法主要包括Faster RCNN,Mask RCNN和R-FCN。另一方面,单阶段检测器直接回归边界框和类别,无需 Proposal 阶段。单阶段方法的代表例子有YOLOs,SSD和RetinaNet。 Anchor-Free 框模型则不需要复杂的手工 Anchor 框。一些 Anchor-Free...
2:R-FCN目标检测算法 R-FCN方法的整体结构全部由卷积神经网络组成,为了给全卷积神经网络引入平移变化,用专门的卷积层构建了位置敏感分数地图,每一个空间敏感地图对感兴趣区域的相对空间位置的信息进行了编码,并插入感兴趣区域池化层来接受整合信息,用于监管这些分数地图,从而给卷积神经网络加入了平移变化。R-FCN 在与...
FCN 背后的思路非常简单。与 CNN 类似,FCN 也级联了卷积层和池化层。卷积层和最大池化层降低了输入图像的空间维度,还结合局部模式生成更多抽象「特征」。这种级联就是所谓的将原始输入编码为更抽象的编码特征的编码器。 在CNN 中,编码器后紧跟着一些全连接层,这些全连接层可以将编码器产生的局部特征混合到全局预测...
在前者中,算法直接预测目标的边界框和类别概率,而在后者中,算法首先生成一组区域建议,然后对这些建议进行目标或背景的分类。不同于两阶段目标检测方法,如Faster R-CNN和R-FCN,单阶段方法如YOLO、SSD、EfficientDet和RetinaNet通常使用一个完全卷积神经网络(FCN)来检测目标的类别和空间位置,而不需要中间步骤。
loss = self.loss_fcn(pred*mask, truel*mask)#一个值(tensor) returnloss / (torch.sum(mask) +10e-14) 分析比较L1,L2和Smooth L1损失函数 其中s是人脸关键点的ground-truth,函数f(x)就等价于: 损失函数对x的导数分别为:...
全连接融合层对原有的分割支路(FCN)引入一个前景二分类的全连接支路,通过融合这两条支路的输出得到更加精确的分割结果。这个模块的具体实现如图所示。 Fully-Connected Fusion模块 从图中可以看到这个结构主要是在原始的Mask支路(即带deconv那条...