对于图像的目标检测任务：通常分为目标的类别检测和目标的位置检测

目标的类别检测使用的指标：准确率， 预测的结果是类别值，即cat

目标的位置检测使用的指标：欧式距离，预测的结果是(x, y, w, h) x和y表示的是左上角的位置，w和h表示的是矩形框的宽和高

目标检测是分类和回归都进行的一种算法

对于位置的回归而言，使用全连接层获得结果的4个输出，使用欧式距离计算损失值

对图像物体进行卷积，对卷积后的特征图分开进行计算，一条通路计算回归，一条通路计算分类

目标检测的实际操作步骤：

第一步：下载一个已经训练好的目标检测模型参数, 可以是AlexNet, VGG，GoogLeNet

第二步：连接一个新的全连接层，用于进行分类和回归任务

第三步：进行实际参数的训练，对于回归任务，使用L2损失值，对于分类任务，使用softmax计算损失值，将求得的梯度，使用梯度下降SGD，来更新w和b参数

第四步：对训练好的模型使用测试数据进行测试

滑动窗口：使用221*221*3的窗口在图像上进行滑动，对每个窗口进行预测，判断哪个窗口存在物体的概率最大， 即一张图片的每个窗口都输出一个值

各个模型的分类结果对比， 残差网络，将当前层的输入与当前层的输出进行连接，作为下一层的输入，因为如果这一层卷积没有用的话，那么在训练的过程中，逐渐使得这层的参数为0，这样就不会导致训练结果变差的情况出现，因此可以加深网络的深度

深度学习原理与框架-卷积网络细节-图像分类与图像位置回归任务 1.模型加载 2.串接新的全连接层 3.使用SGD梯度对参数更新 4.模型结果测试 5.各个模型效果对比的更多相关文章

  1. 深度学习原理与框架-卷积网络细节-经典网络架构 1.AlexNet 2.VGG

    1.AlexNet是2012年最早的第一代神经网络,整个神经网络的构架是8层的网络结构.网络刚开始使用11*11获得较大的感受野,随后使用5*5和3*3做特征的提取,最后使用3个全连接层做得分值得运算 ...

  2. 深度学习原理与框架-卷积网络细节-三代物体检测算法 1.R-CNN 2.Fast R-CNN 3.Faster R-CNN

    目标检测的选框操作:第一步:找出一些边缘信息,进行图像合并,获得少量的边框信息 1.R-CNN, 第一步:进行图像的选框,对于选出来的框,使用卷积计算其相似度,选择最相似ROI的选框,即最大值抑制RO ...

  3. 深度学习原理与框架-卷积神经网络-cifar10分类(图片分类代码) 1.数据读入 2.模型构建 3.模型参数训练

    卷积神经网络:下面要说的这个网络,由下面三层所组成 卷积网络:卷积层 + 激活层relu+ 池化层max_pool组成 神经网络:线性变化 + 激活层relu 神经网络: 线性变化(获得得分值) 代码 ...

  4. 深度学习原理与框架-卷积神经网络基本原理 1.卷积层的前向传播 2.卷积参数共享 3. 卷积后的维度计算 4. max池化操作 5.卷积流程图 6.卷积层的反向传播 7.池化层的反向传播

    卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别       分类                        相似图像搜索                        ...

  5. 深度学习原理与框架-RNN网络框架-LSTM框架 1.控制门单元 2.遗忘门单元 3.记忆门单元 4.控制门单元更新 5.输出门单元 6.LSTM网络结构

    LSTM网络是有LSTM每个单元所串接而成的, 从下面可以看出RNN与LSTM网络的差异, LSTM主要有控制门单元和输出门单元组成 控制门单元又是由遗忘门单元和记忆门单元的加和组成. 1.控制门单元 ...

  6. 深度学习原理与框架-RNN网络架构-RNN网络 1.RNN的前向传播 2.RNN的反向传播

    对于神经网络而言,每一个样本的输入与输入直接都是独立的,即预测的结果之间并没有联系 而对于RNN而言:不仅仅是有当前的输入,而且上一层的隐藏层也将进行输入,用于进行结果的预测.因此每一个输入都与之前的 ...

  7. 深度学习原理与框架-猫狗图像识别-卷积神经网络(代码) 1.cv2.resize(图片压缩) 2..get_shape()[1:4].num_elements(获得最后三维度之和) 3.saver.save(训练参数的保存) 4.tf.train.import_meta_graph(加载模型结构) 5.saver.restore(训练参数载入)

    1.cv2.resize(image, (image_size, image_size), 0, 0, cv2.INTER_LINEAR) 参数说明:image表示输入图片,image_size表示变 ...

  8. 深度学习原理与框架-图像补全(原理与代码) 1.tf.nn.moments(求平均值和标准差) 2.tf.control_dependencies(先执行内部操作) 3.tf.cond(判别执行前或后函数) 4.tf.nn.atrous_conv2d 5.tf.nn.conv2d_transpose(反卷积) 7.tf.train.get_checkpoint_state(判断sess是否存在

    1. tf.nn.moments(x, axes=[0, 1, 2])  # 对前三个维度求平均值和标准差,结果为最后一个维度,即对每个feature_map求平均值和标准差 参数说明:x为输入的fe ...

  9. 深度学习原理与框架-Tensorflow卷积神经网络-cifar10图片分类(代码) 1.tf.nn.lrn(局部响应归一化操作) 2.random.sample(在列表中随机选值) 3.tf.one_hot(对标签进行one_hot编码)

    1.tf.nn.lrn(pool_h1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9.0, beta=0.75) # 局部响应归一化,使用相同位置的前后的filter进行响应归一化操作 参数 ...

随机推荐

  1. KMeans (K均值)算法讲解及实现

    算法原理 KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大.该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标 ...

  2. 【转】十年你能做的能得到的有多少？一个工科IT男的工作回忆

    https://blog.csdn.net/b5w2p0/article/details/8798989

  3. sql脚本长度限制及linux下文件切分

    无意翻出以前笔记,切分sql文件,每10万条加一个commit.半天都想不起来应用的场景,能想起来的再加上查的资料记录一下. 在Oracle数据库中,频繁的commit会引起大量Redo Log的物理 ...

  4. GO中DEFER的理解--DEFER执行的原理

    在golang当中,defer代码块会在函数调用链表中增加一个函数调用.这个函数调用不是普通的函数调用,而是会在函数正常返回,也就是return之后添加一个函数调用.因此,defer通常用来释放函数内 ...

  5. Recyclerview 实现上拉加载更多

    LinearLayoutManager layoutManager; layoutManager = new LinearLayoutManager(getActivity()); layoutMan ...

  6. 运维人员word优化

  7. locals()和globals()

    都是获取当前作用域的内容: locals() 获取局部作用域的所有内容 函数内:获取locals()之前的,当前作用阈所有内容 函数外:获取打印前, 当前的作用域所有内容 在闭包内: 会把使用到的外层 ...

  8. noteforjs

    轻量高效的开源JavaScript插件和库---<!-- TOC --> - [图片](#图片)- [布局](#布局)- [轮播图](#轮播图)- [弹出层](#弹出层)- [音频视频]( ...

  9. Office365开发者计划——账户信息上显示已是订阅用户，点击其他授权信息，仍然需要激活

    一.申请过程跳过. 二.安装之后,点击账号,查看授权状态,如题所述. 解决办法: 链接地址:https://answers.microsoft.com/zh-hans/msoffice/forum/a ...

  10. 用T-SQL命令附加数据库时，出现如下异常信息

    用T-SQL命令附加数据库时,出现如下异常信息: 无法打开物理文件 XXX.mdf".操作系统错误 5:"5(拒绝访问.)". (Microsoft SQL Server ...