卷积神经网络及目标检测调研报告

作者:travelsea链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22045213来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 近些年来,深度卷积神经网络(DCNN)在图像分类和识别上取得了很显著的提高.回顾从2014到2016这两年多的时间,先后涌现出了R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO,G-CNN, SSD等越来越快速和准确的目标检测方法. 基于Reg

一.目标定位 这一小节视频主要介绍了我们在实现目标定位时标签该如何定义. 上图左下角给出了损失函数的计算公式(这里使用的是平方差) 如图示,加入我们需要定位出图像中是否有pedestrian,car,motorcycles.注意在这里我们假设图像中只肯呢个存在这三者中的一种或者都不存在,所以共有四种可能. \(P_c=1\)表示有三者中的一种 \(C_1=1\)表示有pedestrian,反之没有 \(C_2=1\)表示有car \(C_3=1\)表示有motorcycles \(b_*\)用于

本章介绍目标定位和目标检测(包含多目标检测). 1. Object Localization 原始图片经过CONV卷积层后,Softmax层输出4 x 1向量,分别是: 注意,class label也可能是概率.上述四个向量分别对应pedestrain,car,motorcycle和background四类. 对于目标定位和目标检测问题,其模型如下所示: 原始图片经过CONV卷积层后,Softmax层输出8 x 1向量.除了包含上述一般CNN分类3 x 1向量(class label)之外,还包

人工智能正在驱动新一轮的商业变革,而算法技术则是推动核心底层技术的重要力量.算法崛起时代,技术浪潮可谓一日千里,算法工程师也只有不断精进自身技术,才能与时俱进.驭浪前行.近日,奇点云算法工程师三角肌在目标检测算法领域又有新突破. 摘要 卷积神经网络对目标检测的精度有着显著的提升,并且随着卷积神经网络的深度加深,对目标检测精度提升也越大,但是也需要更多的浮点计算.许多研究者通过知识蒸馏的方法,通过把一个更深更大的教师网络中的知识转移到一个小的学生网络中,以提高学生网络在目标检测中的效果.而大部分知

前言:今天为大家带来一篇文章,发在CVPR 2017.是在LFW上做的实验,是一个二分类问题---性别识别. 原文:Efficient Gender Classification Using a Deep LDA-Pruned Net 摘要:本文也是说到了,卷积深度神经网络在目标检测,模式识别等各个方面取得了非常好的效果,是必须要有更强大的GPU支持.所以针对这个问题提出了一个修剪的卷积神经网络,用的是VGG基模型.在这里补充下VGG网络结构. VGG: VGG是一种非常有效的,经典的卷积神经网

该笔记介绍的是<卷积神经网络>系列第三周:目标检测(1)基本的对象检测算法 主要内容有: 1.目标定位 2.特征点检测 3.目标检测  目标定位 使用算法判断图片中是不是目标物体,如果是还要再图片中标出其位置并使用边框标记出来                          我们研究过的问题中,图片分类的思想可以帮助学习分类定位,而分类定位的思想又可以帮助学习对象检测 a.分类定位问题,通常有一个较大的对象位于图片中间位置. b.对象检测问题,图片可以含有多个对象,或一张图片中会有多个不同分

一.分类.定位和检测 简单来说,分类.定位和检测的区别如下: 分类:是什么? 定位:在哪里?是什么?(单个目标) 检测:在哪里?分别是什么?(多个目标)       (1)目标分类 (2)目标定位 (3)目标检测 二.目标定位: 1)案例1:在构建自动驾驶时,需要定位出照片中的行人.汽车.摩托车和背景,即四个类别. 输出: 1,2,3为要检测的行人.汽车.摩托车, Pc=1 4为背景, Pc=0  Pc:首先第一个元素pc=1表示有要定位的物体的概率,即是有1,2,3类的概率,否则pc=0表示只

content 概述 文字识别系统LeNet-5 简化的LeNet-5系统 卷积神经网络的实现问题 深度神经网路已经在语音识别,图像识别等领域取得前所未有的成功.本人在多年之前也曾接触过神经网络.本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得. 第二篇,讲讲经典的卷积神经网络.我不打算详细描述卷积神经网络的生物学运行机理,因为网络上有太多的教程可以参考.这里,主要描述其数学上的计算过程,也就是如何自己编程去实现的问题. 1. 概述 回想一下BP神经网络.BP网络每一层节点是一个线性的一维排列

人脸检测及识别python实现系列(4)--卷积神经网络(CNN)入门 上篇博文我们准备好了2000张训练数据,接下来的几节我们将详细讲述如何利用这些数据训练我们的识别模型.前面说过,原博文给出的训练程序使用的是keras库,对我的机器来说就是tensorflow版的keras.训练程序建立了一个包含4个卷积层的神经网络(CNN),程序利用这个网络训练我的人脸识别模型,并将最终训练结果保存到硬盘上.在我们实际动手操练之前我们必须先弄明白一个问题--什么是卷积神经网络(CNN)? CNN(Conv