RoIHead这部分为Faster RCNN中第二阶段的实现。import torch
from torch import nn, Tensor
import torch.nn.functional as F
from RPN import box_iou, Matcher, BalancedPositiveNegativeSampler, box_Coder, smooth_l1_loss,
Faster-RCNN 代码阅读笔记(二) 3. VGG16RoIHead上一篇阅读笔记已经知道，RPN输出了2000个RoIs区域传入到RoIHead中。首先通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的feature map,进入到后面可利用全连接操作来进行目标分类和定位。换句话说，ROI Pooling 就是将不同大小的roi 池化成大小相同的feature map，利于输
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2024-07-26 17:24:26
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1. 目的对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线、交通标志等进行检测和分割。2. 运行环境Windows10 + Keras2.24 + Tensorflow-gpu1.9.0 + CUDA9.03. Mask RCNN 介绍Mask RCNN 是 Faster RCNN 的扩展，对于 Faster RCNN 的每个 Proposal Box 都使用 FCN（全卷积网络） 进行语义分割。
目录1.论文的下载2.图像分割FCN项目实战：测试和数据集训练3.FCN前置知识点（1）图像分割 （2）传统方法存在的问题（3）语义分割常用评价指标（4）图像分割的应用4.FCN正文（1）总体介绍（2）端到端的训练方式（3）全局信息与局部信息（4）分割术语（5）感受野（6）平移不变性（7）Shift-and-stitch（8）上采样（Upsampling）（9）从分类到密集FCN（10）
RNN via Attention 结构传统的文本分类方法，基本都是利用 TFIDF 提取词频以及词语间的 N-gram 信息作为特征，然后通过机器学习方法如逻辑回归、支持向量等作为分类器。前几篇介绍的 TFIDF-LR、TFIDF-NBSVM 都是传统文本分类方法。这些方法特征表达能力差，序列捕捉能力弱，很难深层次的表征文本信息。随着深度学习的发展，常用 CNN、RNN 等模型端到端的解决文本分
一、Polygon-RNN整体架构1.1 CNN部分1.2 RNN部分一、Polygon-RNN整体架构 Poly估网络（eva...
原创
2018-09-16 15:38:41
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1. 简介
语义分割，也称为像素级分类问题，其输出和输入分辨率相同（如题图中，左边为2048x1024分辨率的Cityscapes街景图像，输入模型，得到右边同样分辨率的语义图）。由此，语义分割具有两大需求，即高分辨率和高层语义，而这两个需求和卷积网络设计是矛盾的。
卷积网络从输入到输出，会经过多个下采样层（一般为5个，输出原图1/32的特征图），从而逐步扩大视野获取高层语义特征，高层
原创
2021-09-07 11:53:18
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第一次写技术Blog，准备走上computer vision的道路，那就必不可少的需要求助，由于在也得到了太多的帮助，于是决定把自己学到的东西都放在公开平台上，希望也能帮助到你，也欢迎广大网友发现问题，及时指正。废话不多说，开始这篇对在cv领域产生革命性影响的RCNN的进化版Faster RCNN的究极详解。1.把总结写在前面，先说一说Faster RCNN包含那些重点且它们都是干嘛的，如
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2024-04-16 09:52:53
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我们已经学习带走几个特征检测器，它们都really good , 但是从实时的角度来说，它们的速度还不够快.作为解决方案，FAST（加速段测试的特征）算法由Edward Rosten和Tom Drummond在2006年的论文“Machine learning for high-speed corner detection”中提出（后来在2010年修订）。FAST 全称 Features from
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2023-07-05 22:47:22
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FastPy3.0 发布了，FastPy是python领域一个高性能的web框架，底层封装gevent协程模型，使得python原生库操作mysql或者http时自动变成异步模式，使用上又具有django、webpy的易用性特点。本次版本更新增加了gevent协程模式下数据库mysql连接池的使用例子，结合pymysql+gevent的特点，可以使得原本同步的mysql操作自动变为异步模式。对dj
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2023-08-18 17:08:06
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读 Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation论文的主要贡献提出了一个新的神经网络模型叫做 RNN编码-解码器 ，该模型包含两个RNN，分别位于编码器和解码器中，编码器中的RNN负责将变长的输入序列映射到一个固定长度的向量中，解码器中的RNN则负责将向量映
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2024-02-20 21:12:12
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递归神经网络是一种主流的深度学习模型，它可以用神经网络模型来处理序列化的数据，比如文本、音频和视频数据。它能把一个序列浓缩为抽象的理解，以此来表示这个序列，乃至新产生一个序列。 基本的RNN网络设计对长序列串往往束手无策，但是它的特殊变种 —— “长短期记忆模型（LSTM）” —— 则能处理这些数据。这类模型被认为非常强大，在许多类别的任务上取得了显著的成绩，包括机器翻译、语音识别、和看图写话
废话还是那句话，网上搜得到的文档比和尚的头发还少，直接啃源码吧，啃了半天，终于啃到了一个类：XMLMessageTemplateLoader没错，就是字面意思，把模板.xml文件直接转成模板对象。我主要任务就是解析，也就是数据跟模板都有现成的了，只需要通过模板把数据流解析出来就行，k看到这玩意，然后再结合上一篇的方法，应该就可以解析出来了，我仿佛看到了胜利的曙光。在我一顿猛如虎的操作之
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2024-06-04 17:01:19
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上一篇介绍的是Xtrem系列的产品, EMC还有一个FAST套件. 对于刚刚接触这些产品和技术的人, 它们比较容易混淆. 下面我们就简单介绍一下FAST套件的产品. Fully Automated Storage Tiering for Virtual Pools (FAST™ VP) --------------- FAST VP能降低成本Total Cost of Ownership...
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2013-05-09 10:30:00
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文章目录SPPnet与R-CNNR-CNN缺点SPPnet改进SPPnet缺点FAST-RCNNFAST-RCNN模型架构ROI 池化层FAST-RCNN训练过程预训练模型初始化FAST-RCNN主干网微调网络FAST-RCNN几个细节多任务损失函数Mini-batch采样RoI池化层的反向传播SGD超参数尺度不变性FAST-RCNN检测使用SVD加速全连接层FAST-RCNN主要结果FAST-
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2024-04-08 10:39:09
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这是专栏《图像分割模型》的第5篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。条件随机场有点复杂，那能不能用神经网络的方式搞定CRF后处理呢？今天我们一起看一看穿上RNN外套的CRF长什么样。作者 | 孙叔桥编辑 | 言有三本期论文《Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks》1 预备...
原创
2022-10-12 15:16:08
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本文会先介绍动态系统的概念，然后介绍两种简单的反馈神经网络，然后再介绍两种门控神经网络(LSTM, GRU)，最后是关于反馈神经网络的应用(本次以语音识别为例)。RNN: Recurrent neural network，一般叫它“反馈神经网络”或者“循环神经网络”。一、动态系统日常生活中，动态系统随处可见，蝴蝶扇动翅膀，它的翅膀是随着时间变化的，人走路、内燃机工作、股票等等，都是随着时间变化的。
Fast RCNNFast RCNN训练VGG19网络速度比RCNN快9倍，测试速度快213倍，与SPP网络相比，训练速度快3倍，测试快10倍，并且更准确。介绍在当时，目标检测训练任务都是分多个阶段进行模型训练，缓慢且不优雅。因此在Fast RCNN中提出了一种单阶段的训练方式，将物体分类和位置确定结合起来。测试阶段处理一张图片只需要0.3秒，并且在PASCAL VOC 2012数据集上更准确，m
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2024-05-05 14:24:13
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CRF后处理原来还可以这么玩
原创
2021-08-10 10:56:18
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RNN
原创
2021-08-02 15:26:00
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