MS COCO的全称时Microsoft Common Objects in Context,起源于是微软于2014出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受欢迎和最权威的比赛之一。 在ImageNet竞赛停办后,COCO竞赛就成为是当前目标识别、检测等领域的一个最权威、最重要的标杆,也是目前该领域在国际上唯一能汇集Google、...
首先利用ImageNet 1000-class的分类任务数据集Pretrain卷积层。使用上述网络中的前20 个卷积层,加上一个 average-pooling layer,最后加一个全连接层,作为 Pretrain 的网络。训练大约一周的时间,使得在ImageNet 2012的验证数据集Top-5的精度达到 88%,这个结果跟 GoogleNet 的效果相当。 1)将Pretrain的结果的前20层...
1. 数据准备 首先,需要从ImageNet数据库中下载并准备数据。ImageNet提供了标注的图像数据和类别信息。可以使用ImageNet提供的API或者其他工具来下载数据集。下载后的数据应该包含图像文件和相应的标注文件。 2. 数据预处理 在训练YOLO模型之前,需要对数据进行预处理。预处理的目的是将图像数据转换为模型可以处理的格式,...
(2)高分辨率分类器,和YOLOv1一样,他们在ImageNet以224x224的分辨率对模型进行了预训练。然而,这一次,他们在分辨率为448x448的ImageNet上对模型进行了10次微调,提高了网络在高分辨率输入下的性能; (3)完全卷积。它们去掉了密集层,采用了全卷积架构。 (4)使用Anchor来预测边界盒。他们使用一组先验框Anchor,这些An...
数据集:常见的数据集包括VOC和COCO;ImageNet较大 2. 深度学习视觉应用 2.1 算法估计 概念: TP: 被正确地划分为正例的个数,即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数 FP: 被错误地划分为正例的个数,即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数 FN:被错误地划分为负例的个数,即实际为正例但被分类器划...
在yolov1中使用了预训练模型。预训练模型是在数据集ImageNet上使用 224 * 224 分辨率来训练模型的backbone,即模型的特征提取能力。 但是这样存在一个问题,就是预训练模型的输入图片尺寸是224 * 224 ,而正式训练中使用的是448 * 448,会导致模型水土不服。
常用的目标检测数据集(如Pascal VOC、MS-COCO和Open Images)存在数据不平衡问题,即某些类别的图像数量远远大于其他类别。这种数据不平衡会导致训练出的目标检测模型在某些类别上表现较好,而在其他类别上表现较差。虽然ImageNet数据集也存在这一问题,但是程度要小得多。此外,ImageNet数据集中出现频率最高的类别是“考拉...
YOLO先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练 YOLO的最后一层采用线性激活函数,其它层都是Leaky ReLU。训练中采用了drop out和数据增强(data augmentation)来防止过拟合 6. 推理 训练好的YOLO网络,输入一张图片,将输出一个 7730 的张量(tensor)来表示图片中所有网格包含的对象(概率)以及该对象可能的2个位置...
注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是使用的ImageNet格式。此外,它还支持YOLO格式和 CreateML 格式。 二、 labelimg的下载 labelimg的下载有两种: 法1:从官网下载→下载地址:https://github.com/tzutalin/labelImg 法2:如果你和我一样懒就直接网盘下载吧(感谢提供资源的大佬!) ...
这个新网络比Darknet19强大得多，而且比ResNet-101或ResNet-152更高效。以下是在ImageNet上的结果：表2：网络的比较。各网络的准确性、Bn Ops、每秒浮点运算次数，以及FPS。每个网络都使用相同的设置进行训练，并在256×256的单精度进行测试。Runtime是在Titan X上以256×256进行测量的。可以看到，Darknet-53可与...