1.在ResNet出现之前在2015年ResNet出现之前，CNN的结构大多如下图所示，通俗点说，用“卷积-maxpooling-ReLU”的方式，一卷到底，最后使用全连接层完成分类任务。大家普遍认为，卷积神经网络的深度对于网络的性能起着至关重要的作用，所以普遍将网络深度从AlexNet的几层增加到十几层甚至更多，比如VGG16、VGG19，也正如人们所想，增加深度确实增加了模型的性能。但深度继续
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2024-04-20 19:15:06
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月池宁可不写随笔，也不写糊弄人的随笔
解决的问题： 由于梯度消失，深层网络很难训练。因为梯度反向传播到前面的层，重复相乘可能使梯度无穷小。结果就是，随着网络的层数更深，其性能趋于饱和，甚至迅速下降。核心思想： 引入一个恒等快捷键（也称之为跳跃连接线），直接跳过一个或者多个层。如图一 图一 当有这条跳跃连接线时，网络层
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2023-05-26 03:22:07
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在看本文之前，请下载对应的代码作为参考：pytorch/vision/detection/faster_rcnn。总体结构花了点时间把整个代码架构理了理，画了如下这张图： (*) 假设原始图片大小是599x900主体部分分为这几大部分：Transform，主要是对输入图像进行转换Resnet-50，主干网，主要是特征提取FPN，主要用于构建特征金字塔给RPN提供输入特征图RPN，主要是产生regi
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2024-03-15 08:23:55
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pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络 目标识别 应用 —— 推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置2、图片推理推理——最最最关键的环节到了！boxes:labels:scores:boxes labels scores 是按照顺序对应的3、推理结果转换完整代码 项目地址完整代码放在
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2024-08-22 11:42:13
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如题。感觉物体检测框架还是比较复杂的，在这里理一下，一张图像从输入到输出，究竟被做了哪些操作。警告：可能存在大量不知道我在说啥的状况，这个博客针对自己的初步理解，还是不够细致和准确，我只是记录一下，防止自己忘记，并无科普目的。那么首先肯定是图像的预处理和增强。这个不必多说。假设处理完之后，图像的大小为3*800*1216。FasterRcnn-Resnet50-FPN由backbone，propo
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2024-04-25 09:12:33
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1、 RestNet网络1.1、 RestNet网络结构ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域里得到广泛的应用。它使用了一种连接方式叫做“shortcut connection”，顾名思义，shortcut就是“抄近
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2024-03-21 15:24:16
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统计学习三要素（模型，策略，算法）：模型：假设空间，假设输入到输出之间的关系，获得一个参数向量策略：按照什么准则（损失函数，风险函数，经验风险函数=>结构风险函数）选择最好的模型算法：学习模型的具体计算方法统计学习三要素统计学习三要素个人理解 卷积神经网络CNN卷积神经网络CNN完全指南终极版（一）卷积神经网络CNN完全指南终极版（二）《解析卷积神经网络——深度学习实践
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2024-04-07 21:29:37
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总体架构1ROI对从RPN中选出来的1000个Proposal Boxes，以及从FPN中输出的多层特征图进行ROI Pool，对于box中的对象进行分类，并再次进行Proposal Boxes偏移（offset/delta）数值回归，产生新的分数和再次微调的box，以及得到标签，最后再次进行非极大值抑制(NMS)： 基于FPN的ROI处理会比传统的Faster RCNN多出一些步骤，要更加复杂一
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2024-03-27 15:53:31
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一. 环境准备 本文通过 TensorFlow 实现基于 Faster-RCNN 的行人检测，网络模型基于 VGG16 or ResNet。1. 准备 TensorFlow 环境
Tensorflow (>= 1.0.0)
安装对应 python 库：
[cpp]
view
TorchVision中给出了使用ResNet-50-FPN主干(backbone)构建Faster R-CNN的pretrained模型，模型存放位置为https://download.pytorch.org/models/fasterrcnn_resnet50_fpn_coco-258fb6c6.pth，可通过fasterrcnn_resnet50_f
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2024-04-16 09:46:18
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文章目录前言1、ResNet501.1. 构建一个resnet501.2. 搭建过程1.2
原创
2022-04-12 11:42:43
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1.第一点疑问，关于AP50的计算方式的疑问，参考链接：，讲的比较清楚。2.第二点疑问，关于图像金字塔和特征金字塔，首先明确这两个东西是不同的，这点我是看文章明白的，推荐大家把原论文基本原理部分看一遍。3.关于横向连接，看了一篇博客是这么解释的，现在对横向连接有了第一个感觉就是怎么是这么融合的，ResNet每个阶段的输出和经过上采样之后的输出融合，对网络究竟影响在何处。另外我想研究FPN用在目标检
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2024-08-09 13:48:26
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在深度学习的网络中，个人认为最基础的还是残差网络，今天分享的并不是残差网络的理论部分，大家只要记住一点，残差网络的思想是贯穿后面很多网络结构之中，看懂了残差网络结构，那么后面的一些先进的网络的结构也很容易看懂。残差网络整体结构 一、残差块结构 前50层所对应的残差块结构（不包含第50层）代码如下：class BasicBlock(nn.Module):
expansio
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2024-02-26 17:01:35
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CVPR 2017论文，目标检测算法提升方法，对小物体提升明显。
对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进，通过提取多尺度的特征信息进行融合，进而提高目标检测的精度，特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件，可以和经典网络组合提升原网络效果。一、问题背景网络的深度（对应到感受野）与总stride通常
创建日期: 2020-05-10 16:44:00本文总结了利用CNNs进行图像语义分割时，针对网络结构的创新，这些创新点主要包括新神经架构的设计（不同深度、宽度、连接和拓扑结构）和新组件或层的设计。前者是利用已有的组件组装复杂的大型网络，后者是更偏向于设计底层组件。首先介绍一些经典的语义分割网络及其创新点，然后介绍网络结构设计在医学图像分割领域内的一些应用。1. 图像语义分割网络结构创新1.1
第一步 生成下载文件（bit文件）选择之前的工作目录，打开SDK。点击Program FPGA图标。 将bootloop项改为Hello_World.elf。点击Program。此时可以不用连接下载器，我们仅仅只是需要用这个工具将Microblaze软核和Hello World工程合并到一个bit文件中。 出现错误警告，不必在意。 第二步 转换成MCS文件ISE打开M
最近一直在天池上面看一些关于图像分类的代码，发现基本上都是yolo的调参，就想看看以前的模型是不是真的就跟不上时代了，然后去翻了翻torchvision.models，然后就选中了fasterrcnn_resnet50_fpn这网络，因为之前只是跟着教程跑了一遍，并没有详细的看过。花了点时间跑了一下天池最入门的街景字符编码数据集。在等数据跑的时候看看了源码。1.先看一下fasterrcnn_res
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2024-04-29 19:03:37
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本系列博客包括6个专栏，分别为：《自动驾驶技术概览》、《自动驾驶汽车平台技术基础》、《自动驾驶汽车定位技术》、《自动驾驶汽车环境感知》、《自动驾驶汽车决策与控制》、《自动驾驶系统设计及应用》。 此专栏是关于《自动驾驶汽车决策与控制》书籍的笔记.2.汽车模型2.2 汽车运动学汽车运动模型指用数学方式描述汽车运动而不考虑影响汽车运动的力；建立汽车运动学模型需要作以下假设：不考虑汽车在轴方向的运动，只考
本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记---------------个人学习笔记-------------------------------本文作者吴疆-------------- """Compute minibatch blobs for training a Fast R-CNN network.""" 1.get_minibatch(
图1(a)表示使用图像金字塔来构造特征金字塔，每一张图像都会独立地计算出它的特征。速度慢，消耗大量显存。 (b)表示利用单一尺度的特征图做目标检测，典型的是SPP-Net、Fast R-CNN和Faster R-CNN等，这些网络将原图通过卷积神经网络生不同层次的特征图，但是检测系统基于最后一层特征图。 ©是利用了原图经过卷积神经网络在不同层次生成的特征图进行预测，而不仅限于最后一层。SSD 检
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2024-10-14 14:40:54
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