『计算机视觉』Mask-RCNN_关键点检测分支（待续）

一.模型初始化 1.创建模型并载入预训练参数 准备了数据集后,我们开始构建model,training网络结构上一节已经介绍完了,现在我们看一看训练时如何调用training结构的网络. 如上所示,我们首先建立图结构(详见上节『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其二:train网络结构),然后选择初始化参数方案 例子(train_shape.ipynb)中使用的是COCO预训练模型,如果想要"Finds the last checkpoint file of the last traine

一.项目简介 手动实现mini深度学习框架,主要精力不放在运算优化上,仅体会原理. 地址见:miniDeepFrame 相关博客 『TensorFlow』卷积层.池化层详解 『科学计算』全连接层.均方误差.激活函数实现 文件介绍 Layer.py 层 class,已实现:全连接层,卷积层,平均池化层 Loss.py 损失函数 class,已实现:均方误差损失函数 Activate.py 激活函数 class,已实现:sigmoid.tanh.relu test.py 训练测试代码 主流框架对于卷

Two Stage 的精度优势 二阶段的分类:二步法的第一步在分类时,正负样本是极不平衡的,导致分类器训练比较困难,这也是一步法效果不如二步法的原因之一,也是focal loss的motivation.而第二步在分类时,由于第一步滤掉了绝大部分的负样本,送给第二步分类的proposal中,正负样本比例已经比较平衡了,所以第二步分类中不存在正负样本极度不平衡的问题.即二步法可以在很大程度上,缓和正负样本极度不平衡的分类问题二阶段的回归:二步法中,第一步会先对初始候选框进行校正,然后把校正过的候选框

参考资料 Mask R-CNN Mask R-CNN详解 开源代码: Tensorflow版本代码链接: Keras and TensorFlow版本代码链接: MxNet版本代码链接 一.Mask-RCNN Mask R-CNN是一个实例分割(Instance segmentation)算法,通过增加不同的分支,可以完成目标分类.目标检测.语义分割.实例分割.人体姿势识别等多种任务,灵活而强大. Mask R-CNN进行目标检测与实例分割 Mask R-CNN进行人体姿态识别 其抽象架构如下:

图像处理任务 分类,定位,检测,图像分割辨析: 定位: 每张图片只有单个对象(可以有多个类),后面有提到,一般只要是固定个对象即可,不一定是一个(人体姿势判断部分)由于实现相对简单,所以能划分为定位任务时尽量划分为定位任务 检测: 每张图片可以有多个对象和多个类 分割: 不是简单的画框,而是围出轮廓,本节不予讨论 图像分类&定位 定位任务引入 和分类任务输出一个代表类标签的向量不同,定位任务输出的是描述框的四个数字,而网络评估不使用准确率而使用IOU.[注]IOU定义如下: 矩形框A.B的一个重

图像检测原理 定义: 给出一张图片和几个类别,定位出图片中这些类所有的实例. 思路分析:回归vs分类 由于输出数目不定,所以不能简单的把检测任务像定位任务一样归化为回归任务(检测任务会导致回归层神经元数目是不确定的) 在机器学习中,分类和回归是解决所有问题的两种基本思路,所以我们尝试用分类的思想分析问题. 思路是将所有可能分类的区域送入网络 问题是图片数量太多 直观的解决思路是换个速度快的电脑... ... 实际上新电脑还是不够快... ... 那就只查看一些可能的区域(预处理) Region

原项目地址:SSD-Tensorflow 根据README的介绍,该项目收到了tf-slim项目中包含了多种经典网络结构(分类用)的启发,使用了模块化的编程思想,可以替换检查网络的结构,其模块组织如下: datasets:              数据及接口,interface to popular datasets (Pascal VOC, COCO, ...) and scripts to convert the former to TF-Records; networks:       

Docker简介: Docker是一个开源的引擎,可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的.可移植的.自给自足的容器.开发者在笔记本上编译测试通过的容器可以批量地在生产环境中部署,包括VMs(虚拟机).bare metal.OpenStack 集群和其他的基础应用平台. Docker通常用于如下场景: web应用的自动化打包和发布: 自动化测试和持续集成.发布: 在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用: 从头编译或者扩展现有的OpenShift或Cloud Foundry平台来搭建自己的Pa

线性分类器损失函数明细: 『cs231n』线性分类器损失函数 最优化Optimiz部分代码: 1.差劲的方案,随机搜索 bestloss = float('inf') # 无穷大 for num in range(1000): W = np.random.randn(10, 3073) * 0.0001 loss = L(X_train, Y_train, W) if loss < bestloss: bestloss = loss bestW = W scores = bsetW.dot(Xt