论文题目：R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 论文链接：论文链接 论文代码：Caffe版本链接地址；Python版本链接地址；Deformable R-FCN版本链接地址; 一、R-FCN初探 1
原创
2022-05-31 11:48:55
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运行demo_rfcn.py只是跑人家训练好的模型，接下来自己训练。（VOC数据集） 1.准备数据 下载VOC数据集：# Download the training, validation, test data and VOCdevkitwget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007....
原创
2022-10-13 09:42:19
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要解决的问题：
这篇论文提出一种基于region的object detection算法：R-FCN（Region-based Fully Convolutional Network），R-FCN可以看做是Faster RCNN的改进版，速度上提高了差不多3倍左右，mAP也有一点提升。另外一类object detection算法像YOLO，SSD等object detection算法是
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2021-08-26 13:56:26
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如何评价 Face++ 旷视科技最新的论文 Light-Head R-CNN ? 如何评价 Face++ 旷视科技最新的论文 Light-Head R-CNN ? 作者：mileistone链接：https://www.zhihu.com/question/68483928/answer/30668
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2018-04-22 21:22:00
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如果用的是cudnnv5，可能会遇到问题，下载最新的caffe，替换这部分中间遇到了两个问题，解决办法：源码阅读，根据这一段可以看出，PSROIPooling层主要是对roi中的特征图的一个bin做平均池化。
原创
2022-01-17 17:05:34
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前言：主要学习了源码并加入了自己在学习中对部分代码的理解，全部放在代码里面的注释了，方便记录，也欢迎大家一起讨论~1 BackBone"""
在ResNet50的基础上进行改进：加入膨胀卷积
原ResNet50：
Conv1:7*7-->Conv2:MaxPool-->ResBlock1-->Conv3:ResBlock2-->Conv4:ResBlock3--
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2024-04-08 12:52:50
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背景在图像分类任务上，现存网络有VGG、Resnet等，其中Resnet的出现使得计算机识别准确率超过人类自身。但是在目标检测和图像分割任务上准确率一直较低。现如今，在图像语义分割（对像素点进行分类）任务上，常见网络例如：FCN、SegNet、U-Net、SegNet、DeepLab、FC-Densenet E-Net 和 Link-Net、RefineNet、PSPNet、Mask-RCNN 以
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2024-04-07 10:48:39
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解析： FCN中用卷积层替换了CNN中的全连接层 1、FCN概述 CNN做图像分类甚至做目标检测的效果已经被证明并广泛应用，图像语义分割本质上也可以认为是稠密的目标识别（需要预测每个像素点的类别）。
传统的基于CNN的语义分割方法是：将像素周围一个小区域（如25*25）作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题：
- 像素区
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2024-03-19 10:14:45
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一、原因：1.传统CNN：将像素周围一个小区域作为CNN输入，做训练和预测。这样做有3个问题：像素区域的大小如何确定存储及计算量非常大像素区域的大小限制了感受野的大小，从而只能提取一些局部特征为使神经网络从粗糙到精细，就需要对每个像素进行预测。 (The natural next step in the progression from coarse to fine inference is to
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2024-05-06 12:21:08
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目录前言一.FCN网络二.网络创新点 前言 在图像分割领域，有很多经典的网络，如MASK R-CNN，U-Net，SegNet，DeepLab等网络都是以FCN为基础进行设计的。我们这里简单介绍一下这个网络。一.FCN网络 FCN 即全卷积网络，是收割端对端的针对像素级预测的端对端的全卷积网络。这里全卷积的意思就是将分类网络的全连接层给换成了卷积层。FCN 简单有效，目前很多网络的架构还是建
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2023-09-17 13:21:57
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FCN是首个端对端的针对像素级预测的全卷积网络 这是作者提出的网络中的输出对比图，可以看到当FCN-8s效果接近真实分割图。 普通卷积分类网络与FCN对比在这个模型提出之前，我们来看一下普通的卷积分类网络模型结构如下图。 图片中的数字表示的是输出图片的通道数，网络通过卷积下采样得到图片特征，从4096那层开始为全连接层，21是因为使用的PASCAL VOC数据集有2
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2023-07-20 23:26:30
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DL之R-FCN：R-FCN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录R-FCN算法的简介(论文介绍)1、Motivation: Sharing is Caring7、各种策略下的实验结果R-FCN算法的架构详解R-FCN算法的案例应用相关文章DL之R-FCN：R-FCN算法的简介(论文介绍)、架构...
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2021-06-16 21:47:18
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DL之R-FCN：R-FCN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录R-FCN算法的简介(论文介绍)1、Motivation: Sharing is Caring7、各种策略下的实验结果R-FCN算法的架构详解R-FCN算法的案例应用相关文章DL之R-FCN：R-FCN算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻
原创
2022-04-22 17:30:15
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1）如果是ubuntu是16.04 LTS（如图所示），新增deb https://cloud.r-project.org//bin/linux/ubuntu xenial/2）如果是ubuntu是15.10，新增deb https://cloud.r-project.org//bin/linux/ubuntu wily/3）如果ubuntu是14.04 LTS，新增deb https:...
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2021-08-04 10:32:06
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安装R语言我们使用apt的方式进行安装,步骤如下:首先需要在/etc/apt/sources.list文件的末尾添加deb https://<my.favorite.cran.mirror>/bin/linux/ubuntu artful/
deb https://<my.favorite.cran.mirror>/bin/linux/ubuntu xenial/
deb
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2023-11-01 12:26:23
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FCN 相对CNN的优点2014年，加州大学伯克利分校的Long等人提出的完全卷积网络(Fully Convolutional Networks)，推广了原有的CNN结构，在不带有全连接层的情况下能进行密集预测。这种结构的提出使得分割图谱可以生成任意大小的图像，且与图像块分类方法相比，也提高了处理速度。在后来，几乎所有关于语义分割的最新研究都采用了这种结构。2) 除了全连接层结构，在分割...
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2021-06-10 18:01:32
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## FCN 分类 pytorch
### 介绍
Fully Convolutional Network（FCN）是一种用于图像语义分割的深度学习模型。它将传统的全连接层替换为全卷积层，从而保持输入图像的空间信息。FCN 在许多计算机视觉任务中取得了很好的效果，特别是在图像分类任务上。
本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个基本的 FCN 分类模型，并给出一个简单的示例。
### F
原创
2023-07-19 17:01:48
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在深度学习领域，FCN（全卷积网络）作为一种重要的网络架构，是用于语义分割的一项突破性技术。FCN网络能够以像素级别的精度进行预测，这对于图像处理应用，如自动驾驶、医学影像分析等领域，极其重要。本文将系统地探讨FCN网络架构，包括技术原理、架构解析、源码分析、性能优化及扩展讨论，帮助大家全面理解这项技术。
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title FCN网络架构时间轴
目录理论 代码 理论 CNN的平移不变性是什么？
基础的卷积、池化这些操作是满足平移不变性的，但是到cnn网络当中它不再符合这样的一个特性，这里上采用部分省略掉了，后面是紧跟着上采样才能还原图片尺寸的。1x1的卷积核在这里说为了减小通道数量，减小运输的数据量，李沐老师有在资料里面说过，在训练代码里面给出链接。 【Cors
FCN模型的网络与VGG16类似，之后后边将全连接层换成了卷基层，具体的网络结构与细节可以去看论文：https://people.eecs.berkeley.edu/~jonlong/long_shelhamer_fcn.pdf 下边详细讲一下用Pytorch对FCN的实现：本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/32506912 但是修改了部分代码
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2024-09-26 11:32:15
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