#####R-CNN: 流程主要分为四步：1. 利用选择性搜索（Selective Search）等区域生成算法在输入图像中提取Region Proposal（大概2000个）；2. 将第一步中产生的每个Region Proposal分别resize后（也即图中的warped region，文章中是归一化为227×227）作为CNN网络的输入；3. CNN网络提取到经过resize的region
使用CNN的问题在于，图片中的物体可能有不同的长宽比和空间位置。例如，在有些情况下，目标物体可能占据了图片的大部分，或者非常小。目标物体的形状也可能不同。有了这些考虑因素，我们就需要分割很多个区域，需要大量计算力。所以为了解决这一问题，减少区域的分割，我们可以使用基于区域的CNN（基于区域的卷积神经网络，R-CNN），它可以进行区域选择。1、R-CNN简介和在大量区域上工作不同，RCNN算法提出在
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2024-04-16 10:07:47
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这是rfcn模型的rpn网络部分： 这是rfcn模型的rfcn网络部分： 可以看到rpn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res4f，rfcn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res5c res4f刚好是resnet的第90层，之所以这样是因为90层刚好达到这一层的feature
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2017-10-16 12:05:00
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faster缺点：1.不是全卷积，roi出来后是两个fc层，这样会丧失平移变性。 2.每个roi都要单独经过两个fc层，也就是分别进行分类和回归，耗时 也有种说法是roi-pooling后导致平移变性丧失，这个地方还要深入思考 resnet在以faster结构为检测框架的时候，是stage4和之前作
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2018-09-24 15:01:00
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idea：ROI pooling前都是卷积，是具备平移不变性的，但一旦插入ROI pooling之后，后面的网络结构就不再具备平移不变性了，就解决了分类和定位的矛盾，但因为引入roi-wise layer，会牺牲训练和测试的效率。因此，本文想提出来的position sensitive score
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2018-08-20 16:26:00
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一、YOLO11、目标检测主要思想与RCNN系列不同，YOLO把目标检测看作一个回归问题，直接用一个网络进行分类和框回归。具体做法是：将image划分为S*S个网格，每个网格预测B个bbox的位置（x、y、w、h）、置信度（confidence为交并比）、类别概率。输出维度为S*S*（B*5+C），C为类别数。无论网格中包含多少个boxes，每个网格只预测一组类概率。测试时，将条件类概
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2024-06-07 14:12:38
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Fully Convolutional NetworksFCN与CNN的区别：简单的来说，FCN把于CNN最后的全连接层换成卷积层，使用反卷积上采样恢复原图大小，最后逐个像素计算softmax分类的损失，输出的是一张已经Label好的图片。CNN：通常CNN网络在卷积层之后会接上若干个全连接层, 将卷积层产生的特征图(feature map)映射成一个固定长度的特征向量。以AlexNet为代表的经
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2024-04-27 19:29:45
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写在前面CNN(Convolution Neural Network) 和 RNN(Recurrent Neural Network)是当下 Deep Learning 应用领域中主流的两大结构。前篇文章中我们介绍了 CNN，本篇开始我们聊聊 RNN。RNN 跟 CNN 历史相似之处在于，都是上个世纪提出来的概念。但是由于当时计算量和数据量都比较匮乏，它们都被尘封，直到近几年开始大放异彩，可以说是
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2024-05-10 19:31:35
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6.CNN缺陷尺度一致由于FC层参数限制，输入必须满足相同尺度，针对大尺度图像处理时，切割成相同size进行CNN会有很多重复运算，比如大图像语义分割。为避免重复运算出现了FCN（全卷积网络）。时序性无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。为了适应这种需求，就出现了题主所说的另一种神经网络结构——RNN（循环神经网络）。7.FC
最近开始做行人检测，因此开始接触faster-rcnn，这里贴上配置教程(亲测可行)，不过是基于cpu的，蓝瘦。。。参考博客：http://www.tuicool.com/articles/nYJrYra(opencv配置)(faster-rcnn配置)环境：ubuntu16.04一、首先要配置好opencv这里我是在opencv官网上下载了opencv-3.0.0-rc1(版本最好3.0.0以上
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2024-08-22 11:44:05
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YOLO (You Only Look Once)dl cnn object detection一、YOLOYOLO是一个实时的目标检测系统。最新的V2版本在Titan X 上可以每秒处理 40-90 张图片，在VOC 2007上可以取得78.6%的准确率，在COCO上可以取得48.1%准确率。之间的检测系统对图像在不同的尺度、位置上进行多次检测，需要执行多次神经网络算法分
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2024-05-20 22:48:46
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神经网络的研究分为两种： 1.研究修改网络结构（层的数量，层与层之间的关系等）。最终目标：准确率高，结构稀疏 （Alexnet , vggnet , goolenet , resnet …） 2.研究网络的应用：分类、检测、分割 分类：结果是或不是 检测：框出物体 分割：分出物体准确轮廓之前博客中介绍了神经网络的结构研究，接下来将介绍网络的应用（检测）。RCNN : 基于CNN物体检测的开山之作。
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2024-09-03 17:52:12
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CNN介绍与之前的神经网络不同之处在于，CNN明确指定了输入就是图像，这允许我们将某些特征编码到CNN的结构中去，不仅易于实现，还能极大减少网络的参数。 一. 结构概述与一般的神经网络不同，卷积神经网络尤其特殊之处。一般的神经网络每一层与前一层之间采用全连接；一层中的神经元之间也是互相独立的，并不共享权值；最后一层全连接层陈伟输出层，在分类任务中出表示类别得分。CIFAR-10中图像是3
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2024-04-25 12:06:16
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U-Net和FCN的区别在计算机视觉领域，全卷积网络（FCN）是比较有名的图像分割网络，医学图像处理方向，U-Net可以说是一个更加炙手可热的网络，基本上所有的分割问题，我们都会拿U-Net先看一下基本的结果，然后进行“魔改”。U-Net和FCN非常的相似，U-Net比FCN稍晚提出来，但都发表在2015年，和FCN相比，U-Net的第一个特点是完全对称，也就是左边和右边是很类似的，而FCN的d
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2024-06-03 09:52:37
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目录R-CNN、Fast-RCNN和Faster-RCNN三者对比总结1.R-CNN1.1 R-CNN的关键点1.2 R-CNN的整体框架2. Fast-RCNN2.1 Fast-RCNN的整体框架2.2 Fast-RCNN和RCNN的区别3. Faster-RCNN3.1 Faster-RCNN的整体框架3.2 Fast-RCNN和Faster-RCNN的区别 R-CNN、Fast-RCNN和
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2024-06-21 13:41:34
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CNN的计算过程： 很多书或论文也将MLP和CNN区别开来，但是实际MLP只是CNN的一个特例，也就是说MLP本身也是CNN，以下为简要的论述。 上图为CNN的计算过程，这里的输入为 3x3 的图片，卷积核大小也为 3x3 ，这里的stride为0，计算公式为 MLP的计算过程： MLP实际是1*1的卷积，n个卷积核就将原来的d维变为n维.下图为MLP的计算过程（为
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2024-05-07 23:33:35
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神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。（扯一个不相关的：由于计算技术的落后，当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机械实现的，脑补一下科学家们扯着密密麻麻的导线的样子…）但是，Rosenblatt的单层感知机有一个严
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2024-08-08 10:37:06
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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，前言本人是机械专业在读硕士，在完成暑假实践的时候接触到了人脸识别，对这一实现很感兴趣，所以花了大概十天时间做出了自己的人脸识别。这篇文章应该是很详细的了所以帮你实现人脸识别应该没什么问题。先说本博文的最终要达到的效果：通过一系列操作，在摄像头的视频流中识别特定人的人脸，并且予以标记。本人通过网上资料的查询发现这类人脸识别，大多参考了一位日本程序员小哥的文章。链接：https://github.
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2024-05-20 06:45:42
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深度学习无法进行因果推理，而图模型(GNN)或是解决方案之一。清华大学孙茂松教授组发表综述论文，全面阐述GNN及其方法和应用，并提出一个能表征各种不同GNN模型中传播步骤的统一表示。深度学习的最大软肋是什么？这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。对于这个问题，业界正在进行积极探索，而其中一个很有前景的方向就是图神经网络(Graph
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2024-06-03 10:28:03
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