解决了RPC的调用问题，现在还要解决的一个关键问题是，客户端怎么知道调用哪一台机器上的服务。这就需要引入一个中间的第三者目标服务器 服务提供者向目标服务器注册服务，客户机从目标服务器（一种叫法叫服务注册中心）中获取可调用的机器列表。如果有用过类似dubbo这样的RPC框架是不是对这个图很熟悉？因为所有的RPC架构的原理大多都是类
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2023-06-09 14:22:25
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转自：RPN解析 1. RPN的意义 RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中，专门用来提取候选框，在RCNN和Fast RCNN等物体检测架构中，用来提取候选框的方法通常是Selective Search，是比较传统的方法，而且比较耗时，在CPU上要2s一张图。所以作者提出R ...
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2021-10-12 16:32:00
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简介Faster R-CNN是继R-CNN，Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法，在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢，无法进行实时的目标检测。Faster R-CNN是典型的two-stage目标检测框架，即先生成区域提议（Region Proposal），然后在产生的Reg
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2024-03-04 15:11:40
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CenterNet++ for Object Detection
论文：https://arxiv.org/abs/2204.08394代码（刚刚开源）：https://github.com/Duankaiwen/PyCenterNet目标检测有2种主流:top-down和bottom-up。最先进的方法大多属于第一类。在本文中，作者证明了bottom-up方法与top-down的方
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2024-10-23 11:29:02
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自动驾驶在复杂场景下的目标检测任务至关重要，而毫米波雷达和视觉融合是确保障碍物精准检测的主流解决方案。本论文详细介绍了基于毫米波雷达和视觉融合的障碍物检测方法，从任务介绍、评估标准和数据集三方面展开。并对毫米波雷达和视觉融合过程的传感器部署、传感器标定和传感器融合（融合方法分为数据级、决策级和特征级融合方法）三个部分进行了汇总讨论。此外，还介绍了三维（3D）目标检测、自动驾驶中的激光雷达和视觉融合
import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
# 通道注意力+空间注意力的改进版
# 方法出处 2018 BMCV 《BAM: Bottleneck Attention Module》
# 展平层
class Flatten(nn.Module):
def __init__(self):
supe
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2024-07-09 11:38:51
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Pytorch源码：https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch 首先说一下几个提前准备的函数： （1）loc2bbox：这个函数接受bbox源框和偏差量loc来计算最终的回归框位置。def loc2bbox(src_bbox, loc): #已知源bbox 和位置偏差dx，dy，dh，dw，求目标框G
if src_bbo
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2023-08-31 10:22:55
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前言 Python编程灵活方便，R的模型方法众多，如何将两者结合起来，发挥更大的作用，值得探索。Python可以直接调用R的函数，R是开源项目，肯定会有一些第三方库实现Python与R互通。需要在python中调用R，实在是一种无奈的选择。如果能在一门语言中独立完成一个项目（或数据挖掘任务），是一个比较理想的做法。但是，这种想法也不太现实，毕竟每一种语言都有自己的长处。如果能取长补短，综合使用各
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2023-07-31 23:13:03
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在测试MIT Scene Parsing Benchmark (SceneParse150)使用FCN网络时候，遇到Caffe错误。 遇到错误：不可识别的网络层crop 网络层 CreatorRegistry&...
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2018-03-14 09:56:00
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这是rpn网络train阶段的网络结构图 rpn_conv1之前的网络是特征提取层，也是和fast rcnn共享的层。rpn_conv1是一层1*1的卷积，这一层是单独为rpn网络多提取一层特征，这一层之后就接两个输出channel层不同的1*1的卷积（即分别进行score的预测和坐标补偿值的预测）
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2018-01-21 23:16:00
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RPN流程：1.每一张图片生成固定数量的锚节点,锚节点个数是最后一次特征图大小,比如说最后一层特征大小为(37,50),所以有37*50个锚节点.锚节点之间的步长为16像素点,这是因为vgg16有4次maxpool,所有图像缩小了16倍,所以步长为16像素。每一个锚节点又生成9个区域图,所以生成的锚节点区域图就有9*37*50个.2.如图1左，通过卷积特征生成2*锚节点个数（通道数）scores和
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2023-06-25 09:44:56
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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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摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的Mask R-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。作者： 运气男孩。前言ModelArts 是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。背景Mask R-CNN是一个灵活开放的框架，可
Faster RCNN代码整体框架前言Faster RCNN作为经典的双阶段目标检测算法，掌握其中的思想和代码实现的方法，对于我们实现单阶段目标检测或者双阶段目标检测都是很有帮助的。 相较于单阶段目标检测，双阶段目标检测主要多了一步生成proposal，也就是候选框的生成。在Faster RCNN中，对于图像中的生成的每一个anchor而言，首先要经过RPN（在这里只区分前景或者背景）做第一次筛选
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2023-06-16 18:51:30
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原文链接(https://mp.weixin.qq.com/s/VXgbJPVoZKjcaZjuNwghA)区域建议网络（RPN）首先在fasterrcnn中提出。得到用来预测的featuremap图片在输入网络后，依次经过一系列卷积+ReLU得到的51×39×256维featuremap，准备后续用来选取proposal。生成Anchorsanchor是固定尺寸的bbox。具体做法是：把feat
原创
2022-07-14 16:32:03
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注意：整个RPN完全是笔者自己的理解，可能会有一些理解错误的地方。1. RPN简介RPN是regional proposal networks的缩写，是faster-RCNN结构中的一部分。faster-RCNN由两个子网络构成。第一个子网络RPN的作用是在给定图像上提取一定数量带有objectness(是否包含目标的置信度)。第二个子网络直接利用fast-rcnn中的特征提取网络，用RPN获得的
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2024-03-06 12:43:32
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目录： 1.介绍 2.先验知识 3.classfication vs one shot leanrning 4.应用 5 omnilog 数据集 6.加载数据集 7.映射问题到二分类 8.模型的架构与训练 9.KNN模型 10.随机模型 11.测试结果和展望 12.结论 13.参考文献1. 介绍 卷积神经网络是图像分类领域的最新方法可以说，但是卷积神经网络我们都知道需要非常庞大的数据集来支撑，万一
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2024-10-27 09:53:04
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首先我们把我们想要设计的损失函数目标搞明白：设计目标其一： 希望预测的 anchor ，且被抽样出来的那几个预测框，位置趋近于标记框的位置。 设计目标其二： 希望预测的 anchor ，且被抽样出来的那几个预测框，是正样本还是负样本的预测趋近于真值。一. 数据准备，方便后续计算损失也是先搞清楚目标：准备如下两组数据gt_labels ： 一个批次的图片，取样后，针对所有anchor 代表了正样本，
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2024-07-25 15:26:51
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摘要学习从很少的训练例子中检测图像中的对象是具有挑战性的，因为看到建议框的分类器只有很少的训练数据。当有一个或两个训练例子时，就会出现一个特别具有挑战性的训练方案。在这种情况下，如果区域建议网络(RPN)甚至漏掉一个高相交-联集(IOU)训练盒，分类器的对象外观如何变化的模型就会受到严重影响。我们使用多个不同但相互协作的RPN。我们的RPN被训练成不同的，但不是太不同;这样做产生了显著的性能改进的状态的艺术COCO和PASCAL VOC在非常少的镜头设置。这种效果似乎独立于分类器或数据集的选择。.
原创
2021-08-13 09:24:28
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RPN(RegionProposal Network)区域生成网络 Faster-RCNN的核心。在这里整理。1.anchors。 思路：1、先通过conv层+pooling层+relu层，可以是vgg，得到feature maps。2、在feature maps上提取对应的图。在第一步基础上，先通过rpn生成region proposals。通过softmax判断anchors（9个框），是fo
