paper链接：Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks目录AbstractIntroductionVision TasksClassificationModel Design and TrainingFeature ExtractorMulti...
原创
2022-01-30 17:06:29
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看到@ 爱可可-爱生活转发的文章。稍微看了下，在这里记录下。overfit是机器学习的一个重要概念。在狭义上可以定义为模型过于复杂，导致模型的generalization不够好。我认为应采用一个更广义的定义：凡是generalization不行的，都可以定义为overfit。从我的定义出发的话，可以认为这个文章围绕overfit展开，从三个方面讨论了这个新手老鸟都会犯的错误。第一部分概述了over
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2023-07-19 10:29:32
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paper链接：Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks目录AbstractIntroductionVision TasksClassificationModel Design and TrainingFeature ExtractorMulti...
原创
2021-07-13 16:33:37
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转自：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187881 一、相关理论 本篇博文主要讲解来自2014年ICLR的经典图片分类、定位物体检测overfeat算法：《OverFeat: Integrated Recognition, Localiza
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2017-11-24 20:19:00
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文章目录OverFeat前言概要模型OverFeat分类多尺度卷积(FCN)多尺度分类(offset池化)定位组合预测检测总结OverFeat
原创
2022-12-14 12:56:25
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引言对于分类问题而言，一个常用的增加训练样本的方法是将训练样本随机移动一个小的位移，或者，等价的，在图像中随机取一些
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2023-08-14 11:35:19
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目录摘要1、简介2、视觉任务3、分类3.1、模型设计和训练3.1、特征提取3.3、多尺度分类3.4、结果3.5、卷积网络和滑动窗效率4、定位4.1、生成预测4.2、回归器的训练4.3、组合预测4.4、实验5、检测6、讨论摘要我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和...
原创
2021-08-13 09:52:29
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Sermanet P., Eigen D., Zhang X., Mathieu M., Fergus R., LeCun Y. OverFeat:integrated recognition, localization and detection using convolutional netwo ...
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2021-08-30 19:49:00
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2评论
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentationRich\ _{}feature\ _{}hierarchies\ _{}for\ _{}accurate\ _{}object\ _{}detection\ _{}and\ _{}semantic\ _{}segmentationRich..
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2021-05-20 07:30:24
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前言本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构，从AlexNet，ZFNet，OverFeat到VGG，GoogleNetv1-v4，ResNetv1-v2。 在论文笔记：CNN经典结构2中我介绍了2016-2017年的几个经典CNN结构，WideResNet，FractalNet，DenseNet，ResNeXt，DPN，SENet。另外，在ImageNet历年冠军和相关CNN模型中，
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2024-04-01 13:42:12
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本文是纽约大学Yann LeCun团队中Pierre Sermanet ，David Eigen和张翔等在13年撰写的一篇论文，本文改进了Alex-net，并用图像缩放和滑窗方法在test数据集上测试网络；提出了一种图像定位的方法；最后通过一个卷积网络来同时进行分类，定位和检测三个计算机视觉任务，并在ILSVRC2013中获得了很好的结果。
一，介绍
卷积网络的主要优
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2021-07-12 10:15:04
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Reference link: http://blog.csdn.NET/whiteinblue/article/details/43374195https://www.zybuluo.com/coolwyj/note/203086#1-classification
本文是纽约大学Yann LeCun团队中Pierre Sermanet ，David Eigen和张翔等在13年撰写的一
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2021-07-29 17:51:37
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最近在看rcnn，rcnn主要是用来进行目标检测，语义分割的是一个将cnn使用到目标检测的突破，进而诞生了rcnn，sppnet，fast-rcnn，faster-rcnn在此，使用这个博文介绍一下以上的rcnn及其扩展中使用到的东西的简单介绍吧1，OverFeat OverFeat is a Convolutional Network-based image classifier an
一、OverFeat大框架是Hinton的Alex-net，创新点主要在以下几点：1.训练时输入大小固定，测试时用多尺度输入；2.没有进行对比度归一化；3. max pooling没有采用overlap4. 3、4、5层的feature map 比Hinton的多。OverFeat在2013年的ImageNet上的性能表现并不是最优秀的，在18个team里面排名第5，但是他提出的测试时采用多尺度输
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2024-04-14 17:22:57
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CNN Features off-the-shelf: an Astounding Baseline for Recognition 解读0 摘要最近的结果表明，卷积神经网络提取的通用描述符非常强大。本文添加了许多证据，证明确实如此。我们针对不同识别任务进行了一系列实验，这些实验使用了OverFeat网络，经过训练后可以在ILSVRC13上进行图像分类。我们使用从OverFeat网络提取的特征作为
目标检测two-stage经典方法总结计算机视觉的三大任务OverFeat引入问题OverFeat改进方法Offset PoolingFCN分类任务模型训练模型测试定位任务模型训练模型定位步骤分类和定位任务参考资料：R-CNN使用深度网络来定位物体产生类别无关的候选框卷积神经网络产生定长的特征向量指定类别的SVM线性分类器训练网络CNN的训练SVM分类器的训练CNN和SVM训练中的问题Ablat
目标检测：DPM：可以看做是HOG+SVM的扩展，很好的继承了两者的优点； 缺点：基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余 手动设计特征，不具有多样性 Overfeat：把图像分类、定位、检测三个任务整合到一个框架中。Overfeat是一个特征提取器。需要大量已标记样本，定位和分类通常针对于大型对象（数据共享），检测需要额外数据&nb
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2024-04-10 16:40:18
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文章目录卷积神经网络提取的通用特征一、研究问题二、方法简介总结 卷积神经网络提取的通用特征最近的结果表明，卷积神经网络提取的通用描述符非常强大。这篇文章添加了许多实验证明，针对不同识别任务进行了一系列实验，这些实验使用了OverFeat网络，经过训练后可以在ILSVRC13上进行图像分类。文章使用从OverFeat网络提取的特征作为通用图像表示来处理图像分类，场景识别，细粒度识别，属性检测和图像
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2023-10-26 11:24:41
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目标检测RCNN学习之路-Rcnn,Fast rcnn Faster rcnnR CNNRcnn（Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation）可以说是目标检测的开山之作，后续的Fast Rcnn,Faster Rcnn都是Rcnn的延续与优化。其实早在Rcnn之前，Overfeat
目标检测一、目标检测概述1.目标检测概述2.目标检测算法介绍3.目标检测的任务4.目标定位的简单实现思路在分类的时候我们直接输出各个类别的概率，如果再加上定位的话，我们可以考虑在网络的最后输出加上位置信息。下面我们考虑图中只有一个物体的检测时候，我们可以有以下方法去进行训练我们的模型回归位置两种Bounding box名称二、R-CNN1.目标检测-Overfeat模型滑动窗口Overfeat模型总结2.目标检测-R-CNN模型在C
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2021-08-13 23:59:05
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