待填：1.关于result实际意义的讨论 2.len、size、shape的用法 简介： 基于mmdetection的架构，在其d
2022年初，我们发表了《BIGO骨干网设计与实现（一）》。文章介绍了BIGO骨干网演进至2.0版本、网络控制面引入SDN集中控制器、数据面采用MPLS SR Policy技术、控制器与SR-Policy结合实现智能流量调度的基本工作原理。回顾骨干网2.0上线以来，控制器已自动处理了数不清的链路及设备故障，精准地调控流量使网络一直保持畅通，发现并解决了大量网络质量劣化事件。更重要的是，高度智能、自
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2024-07-31 23:01:17
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作者：张 旭该内容是目标检测系列的第三篇，系列前部分内容如下，点击可查看：Object Detection系列（一） R-CNN Object Detection系列（二） SPP-Net Fast R-CNN简介在之前的两个文章中，我们分别介绍了R-CNN与SPP-Net，于是在2015年RBG（Ross B. Girshick）等结合了SPP-Net的共享卷积
一 背景在广告业务体量不断扩大，但机器资源有限的大前提下，业务优化的思路从“优化总收益”向“优化资源收益效率”转变，如何将CPU/GPU的每一个运转周期发挥出其最大价值是一个新的课题。在这样的大背景下，智能算力分配的概念应运而生。从工程的角度出发，智能算力主要解决两个问题：1、优质流量分配算力过少，运行rt不满足系统rt强约束，导致超时，浪费算力且没有收益2、流量总体规模大于系统承载能力时，没有做
YOLO v3结构图DBL：卷积+BN+leaky relu，是v3的最小组件resn：n代表数字，有res1，res2，...，res8等，表示这个res_block里含有多少个res_unit。这是YOLO-v3的大组件，YOLO-v3借鉴了ResNet的残差结构，使用这个结构可以让网络更深（从v2的darknet-19上升到darknet-53，前者没有残差结构）。其实resn的基本组件也是
ResNet网络是在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。下图是ResNet34层模型的结构简图。在ResNet网络中有如下几个亮点：(1) 提出residual结构（残差结构），并搭建超深的网络结构(突破1000层)(2) 使用Batch Normalization加速训练(丢弃dropout
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2024-04-22 20:34:43
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作者：Amusi47.4mAP！最强Anchor-free目标检测网络：SAPD前言最近目标检测相关的论文非常多，可见Object Detection还是有很多工作(坑)可以做(填)的。上次 Amusi 就整理了近期值得关注的目标检测论文，详见：计算机视觉论文速递知乎专栏，可以快速了解到最新优质的CV论文纵览2019年，目标检测除了NAS分支外，Anchor-free算是占据"半壁江山"。其中比较
实验环境搭建Part1:实验准备 实验项目相关的网址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN （project网址）https://github.com/waleedka/coco （cocoAPI）实验所需要的数据介绍及实验数据的下载： 实验数据为COCO2014 train2014.zip，val2014.zip， test2014.zip 5k min
mask rcnn学习Mask R-CNN实现（https://engineering.matterport.com/splash-of-color-instance-segmentation-with-mask-r-cnn-and-tensorflow-7c761e238b46）数据传输流程以及基本概念：1、Backbone:
（standard convolutional neural net
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2024-07-10 07:47:10
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LeNet – 5网络网络结构为：输入图像是：32x32x1的灰度图像卷积核：5x5，stride=1得到Conv1：28x28x6池化层：2x2，stride=2（池化之后再经过激活函数sigmoid）得到Pool1：14x14x6卷积核：5x5，stride=1得到Conv2：10x10x16池化层Pool2：2x2，stride=2（池化之后再经过激活函数sigmoid）得到Pool2：5x
前言Anchor-Based的目标检测算法我们已经讲了比较多了，另外Anchor-Free的目标检测我们也已经简单解读了一下DenseBox开了个头，而今天我们要来说说另外一个方向即实例分割。而实例分割首当其冲需要介绍的就是2017年He Kaiming大神的力作Mask-RCNN，其在进行目标检测的同时进行实例分割，取得了出色的效果，并获得了2016年COCO实例分割比赛的冠军。总览Mask-R
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2024-03-28 17:09:45
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目录：摘要：1、Introduction2、Related Work3、Mask R-CNN3.1 Implementation Details4、Experiments: Instance Segmentation4.1 Main Results4.2 Ablation Experiments（剥离实验）4.3. Bounding Box Detection Results
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2024-08-08 12:03:13
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ResNet网络（2015年提出）1.ResNet网络详解ResNet网络在2015年由微软实验室提出，斩获当年ImageNet竞赛中分类任务第一名，目标检测任务第一名。获得COCO数据集中目标检测第一名，图像分割第一名。原论文：Deep Residual Learning for Image RecognitionKaiming He xiangyu Zhang Shaoqing Ren Jia
分类网络迁移过来，用作特征提取器（通过在OD数据集上进行微调，并且与后续的网络的共同训练，使得它提取出来的特征更适合OD任务），后续的网络负责从这些特征中，检测目标的位置和类别。那么，我们就将分类网络所在的环节称之为“Backbone”，后续连接的网络层称之为“Detection head”。 骨干网络(backbone)在现代深度学习算法研究中，通用的骨干网+特定任务网络head成为一
文章目录1、概述2、需求解读3、RepVGG算法简介4、RepVGG网络架构详解5、推理阶段Op融合细节详解Conv怎么和BN融合identity怎么转3x3 Conv6、不同配置版本的RepVGG7、RepVGG算法实现步骤8、RepVGG算法效果展示与分析9、总结与分析 1、概述本文提出一种简单而强有力的CNN架构RepVGG，在推理阶段，它具有与VGG类似的架构，而在训练阶段，它则具有多
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2024-04-01 15:55:31
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**Mask RCNN个人解读**摘要：作者提出了一个概念上简单，灵活和通用的对象实例分割框架。 我们的方法能够高效地检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割掩膜（mask）。给每个RoI增加一个和边界框回归（Faster_R-CNN）平行的分支区预测目标的掩膜（mask），该分支是小弟FCN。易训练，泛化能力强。改进使用RoIAlign替换RoIPooling，不适用空间量化，保留真实确
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2024-03-03 14:00:31
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源码网页（Mask R-CNN for object detection and instance segmentation on Keras and TensorFlow）： https://github.com/matterport/Mask_RCNN看github主页的安装步骤也很简单，但自己一上手各种问题就出来了，这里主要写给自己看的，不喜勿喷，谢谢大家！第一个坑：pip拿到代码的第一步就
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2024-09-24 19:26:11
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Res2Net在自然场景中，视觉模式经常表现多尺寸特征。如下图所示，(1)一张图片中可能会存在不同尺寸的物体。比如，沙发及被子的大小是不同的。（2）一个物体自身的上下文信息可能会覆盖比自身更大范围的区域。比如，依赖于桌子的上下文信息，进而判断桌子上的黑色斑点是杯子还是笔筒。（3）不同尺寸的感知信息对于像细粒度分类及分割等对于理解目标物局部信息的任务十分重要。简介为了获得多尺寸表示能力，要求特征提取
本次实验主题为利用ResNet18神经网络进行手写数据识别模型的训练，首先是对于手写数据集的下载，由于resnet18网络参数量比LeNet-5的要大，因此训练过程对显存就有更大的要求，我们可能无法将整个手写数字识别的6万个样本一次性加载进来进行训练，因此我们要分批次加载训练集进行训练。 使用torch.utils.data.DataLoader工具可以很简单将数据集构造为一个数据生成器，每次只取
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2024-10-12 16:03:11
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解析骨干网性能监测技术
分布式监测系统平台技术是下一代网络的测试、运维管理综合解决方案中的重要技术，它将成为此领域内技术研究和产品化的重点。
随着网络建设的升级，网络数据监测处理的重要性日益突出，监测处理是网络建设中的重要环节。网络监测处理不但能够为电信运营商的被测网络提供客观的技术参数，帮助电信运营商进行网络评估验收;北京中创信测科技股份
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2024-01-03 21:50:58
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