100字范文 > 易语言注册机多线程

易语言注册机多线程

时间：2022-11-21 03:10:48

相关推荐

易语言注册机多线程

易语言注册机多线程，批量，速度快

一、算法基本流程

1、传统目标检测基本流程

二、传统目标检测方法

1、Viola-Jones（人脸检测）

Haar 特征：

2、HOG + SVM（行人检测）

3、DPM（物体检测）

4、NMS（非极大值抑制算法）

三、深度学习目标检测方法

1、one-stage

2、two-stage

核心组件：

CNN 网络；

RPN 网络：

区域推荐（Anchor 机制）；

RoI Pooling：

输入：特征图、rois（1x5x1x1）以及 RoI 参数；

输出：feature map。

分类和回归。

3、SSD 算法

One-stage；

直接回归目标类别和位置；

在不同尺度的特征图上进行检测；

端到端的训练；

图像分辨率较低也能保证检测的精度。

主干网络： VGG、ResNet、MobileNets 等；

多尺度Feature map 预测：

不同层的 feature map；

Prior box：类别概率和坐标（x, ty, w, h）。

(1)、Prior Box Layer

每个点都作为一个 cell：m x n 个；

每个 cell 上生成固定 scale 和 aspect ratio 的 box：

假设一个feature map有m x n个cell，每个cell对应k个default box，每个default box预测c个类别score和4个offset；

输出：( c + 4 ) × k × m × n (c+4)\times k\times m\times n(c+4)×k×m×n。

(2)、构造样本

正样本：

从GT box出发找到最匹配的prior box放入候选正样本集；

从prior box集出发，寻找与GT box满足IoU>0.5的最大prior box放入候选正样本集；

负样本：

难例挖掘；

正负样本：1:3.

(3)、损失函数

分类 Loss：Softmax；；

回归 Loss：Smooth L1 Loss。

(4)、优化及扩展

SSD算法对小目标不够鲁棒的最主要的原因是浅层feature map的表征能力不够强。

DSSD

加入上下文信息；

更好的基础网络（ResNet）和Deconvolution层，skip连接来给浅层feature map更好的表征能力。

DSOD

DSOD = SSD + DenseNet

设计原则：

基于候选区域提取的方法无法从零开始训练，不收敛，只有proposal-free方法可以从零开始训练并收敛（ROI Pooling）；

DenseNet中更多的skip connections 实现supervised signals传递；

增加dense blocks数量区别原先固定数量；

Stem Block优化（3个3 *3卷积层和1个2 *2最大池化层）；

6个尺度特征图进行目标检测，再融合（如何利用特征图）；

FSSD

设计原则

借鉴了 FPN 的思想，重构了一组pyramid feature map；

把网络中某些 feature 调整为同一 size 再 contact，得到一个像素层，以此层为base layer来生成 pyramid feature map；

Feature Fusion Module；

RSSD

设计原则：

rainbow concatenation方式（pooling加deconvolution）融合不同层的特征，在增加不同层之间feature map关系的同时也增加了不同层的feature map个数；

不仅解决了传统SSD算法的重复框问题，同时一定程度上解决了small object的检测问题。

Ashen_0nee

关注

基于深度学习的目标检测算法——one stage & two stage

weixin_44530058的博客

1058

前言 ????什么是目标检测呢？目标检测(objection detection)是计算机视觉(cv)的一个分支，在图像分类任务中，我们往往假设图像中只有一个主题目标,这时我们关注的是如何识别这个目标的类别，然而很多时候，一张图像中会有多个我们感兴趣的目标，我们想同时知道这些目标的类别以及他们所在的位置，在cv中，我们将这类任务称为目标检测或者物体检测文章目录前言1、two stage算法R ...

目标检测 2—— One Stage目标检测算法

Breeze

5671

笔记来源：DeepLearning-500-questions 上次学习了目标检测的基本概念和一些经典的Two Stage算法：1.目标检测Two Stage 3. One Stage目标检测算法我们将对单次目标检测器（包括SSD系列和YOLO系列等算法）进行综述。我们将分析FPN以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。然后我们将分析Focal ...

目标检测学习笔记（One-stage和Two-stage）

frighting_ing的博客

728

注：本博客作为学习内容汇总，如有问题，请联系作者修改！目标检测 1. 基本概念 1.1 什么是目标检测？目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么

目标检测 1——基本概念和Two Stage网络模型

Breeze

3059

笔记来源：DeepLearning-500-questions 1.基本概念 1.1 什么是目标检测？目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别...

目标检测——two-stage：Faster R-CNN系列论文笔记——R-CNN

XC___XC的博客

230

注通过阅读原论文和代码部分，总结的一点学习笔记。主要描述了R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的网络模型和优缺点，以及发展的过程。仅供参考，如有错误，请大佬评论指正！！目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。四大任务：分类、定位、检测、分割目标检测的核心问题：（1）分类问题：即图片（或某个区域）中的图像属于哪个类别。（2）定位问题：目标可能出现在图像的任何位置

[学习笔记] 目标检测（Object Detection）——双阶段经典网络：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN（One-stage）

Le0v1n的博客

485

本文讲解了目标检测领域非常经典的网络：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN的理论部分

目标检测学习笔记——MMdetection下Faster RCNN源码解读

phily123的博客

395

RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN都是two stage网络，第一步是生成proposal,第二步是分类和回归。 1、RCNN的region proposal是使用SS算法生成2k个region proposal，然后进行warp或者crop成统一尺寸。 2、Fast RCNN同样是通过SS算法生成候选框，但是通过ROI Pooling层将ROI（region of interest,对应feature map上面的proposal)变成统一尺寸。Fast RCNN将提取特征与回归和分类都

深度学习之目标检测学习笔记（一）——目标检测R-CNN

草莓和葡萄

1616

目标检测概念目标检测在应用中关注的是图片中特定目标物体的位置和目标的对象类别。一个检测任务包括两个子任务：输出对象目标的类别信息——属于分类任务输出目标的具体位置信息——属于定位任务对于目标检测，分类的结果是一个类别标签。对于单个分类任务而言，它是一个整数，表示某一个类别，对于多分类任务，他是一个向量。换一句话说，分类检测的结果是一个结果表示最终输出，区别在于结果是单一数还是向量。在检测任务中输出的是一个列表，表示其中的每一项都会给出检测目标的类别和位置。类别指分类的标签，往往是一个字符串形式。

dmmm目标检测学习笔记——Focal_Loss理解

weixin_43216130的博客

1506

Focal Loss什么是Focal LossFocal Loss的优势Focal Loss的核心正负样本的定义容易分类和难分类样本的定义Cross Entropy添加权重参数α来平衡正负样本平衡容易和难识别样本正负-难易样本平衡方法结合什么是Focal Loss Focal Loss是kaiming he提出的一种有效的计算损失的方法，可以有效的应用分类问题中，并且论文中表示在RetinaNet中取得了较好的成绩。 Focal Loss的优势简单的说，可以提高目标检测的准确率，two-stage的检测

浅谈 one-stage 与 two-stage 目标检测方法

Chris_zhangrx的博客

1296

由于目前实习及找工作的原因，博客更新的频率下降，而在面试过程中也发现，虽然论文是看过了，包括也有输出一些论文笔记，但是很多时候无法形成自己对该领域的一个概括性的认知，无法粗中有细，细中有粗，主要还是基本功不扎实。反应了自己在日常学习中的学习问题，所以错失一些很好的面试机会，回首发现每一次自己都是在这种地方跌倒的，痛定思痛，准备开启一系列的总结比较之旅，论文不仅仅是单个存在，博客只是一个整理自己思路...

深度学习目标检测算法综述（Two-stage，One-stage）

WYH19951220的博客

4216

two-stage 一 Two-stage基本介绍 CNN卷积特征 R.Girshick et al.,提出R-CNN到faster RCNN 端到端的目标检测（RPN网络）准确率高，速度相对one-stage慢二Two-stage常见算法 ...

学习笔记之——基于深度学习的目标检测算法

最新发布

Yuetian_w的博客

402

目标检测学习笔记来自课程：百度AI Studio课程_学习成就梦想，AI遇见未来_AI课程 - 百度AI Studio - 人工智能学习与实训社区 ()的学习笔记文章目录目标检测学习笔记发展历程**Viola Jones Detectors:****HOG Detector:****DPM(Deformable Part Model):****YOLOv3**：Fast R-CNN**Faster R-CNN**：FPN：**Cascade R-CNN**：Libra R-CNN：

【计算机视觉CV | 笔记】one-stage目标检测总结

weixin_42962258的博客

175

【计算机视觉CV | 笔记】one-stage目标检测总结前言目录一、YOLOv1【】二、YOLOv2【】三、YOLOv3【】四、其他方法五、mAP【附加纸质版笔记】前言笔者只是一名学生，初入CV领域，写这篇的目的是帮助自己梳理学习过的内容，且为大家学习提供或许有用的学习材料。文末附手写笔记。目录 YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、其他方法（RetinaNet、SSD、anchor free）、mAP 一、YOLOv1【】 1、主要思想将图片分成SS的小格子，

目标检测two-stage经典方法总结

Camlin_Z的博客

6183

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Ablati...

【【DL学习笔记】【转】深度学习目标检测的整体架构描述（one-stage/two-stage/multi-stage）

刘培誉Sonia

152

论文阅读笔记 | 目标检测算法——Generalized Focal Lossv1,v2

Clichong

2143

如有错误，恳请指出。文章目录1. Generalized Focal Loss1.1 Problem1.2 SolveQuality Focal Loss (QFL)Distribution Focal Loss (DFL)Generalized Focal Loss (GFL)1.3 Appendabout the DistributionsIoU-branch superior than centerness-branchMore Examples of Distributed Bounding .

联合目标检测和语义分割——学习笔记

qq_45925282的博客

3911

联合目标检测和语义分割目标检测目标检测是一种与计算机视觉和图像处理相关的计算机技术，用于检测数字图像和视频中特定类别的语义对象（例如人，建筑物或汽车）的实例。然而现实中物体的尺寸、姿态、位置都有很大的差异，甚至还可能出现重叠现象，这使得目标检测的难度变得很大。图1：目标检测示意图/wiki/Object_detection 什么是目标检测目标检测的任务是找出感兴趣的目标，确定他们的类别和位置，这也是计算机视觉的核心问题之一。计算机视觉中关于图像识别有

机器去学习笔记——使用TensorFlow训练自己的目标检测模型

weixin_44929101的博客

384

前言我太难了，调程序搞了一下午，才好是一个，没办法小白就是悲催，目标检测是真的不好学，我正在努力，大家一起努力，向着毕业冲！冲！冲！不发牢骚了，进入正题。今天和大家一起学习的是利用TensorFlow的官方文件训练自己的目标检测模型。本人亲测请放心食用。ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ第一步：目标检测API 第一小步是我们去下载官方的模型文件，网址我发过了：/tensorflow/models 这是我下载以后存放的位置以及用到的文件：C:\Users\dell-pc\model

“相关推荐”对你有帮助么？

非常没帮助

没帮助

一般

有帮助

非常有帮助

关于我们

招贤纳士

商务合作

寻求报道

400-660-0108

kefu@