1.迁移学习 迁移学习也即所谓的有监督预训练(Supervised pre-training),我们通常把它称之为迁移学习.比如你已经有一大堆标注好的人脸年龄分类的图片数据,训练了一个CNN,用于人脸的年龄识别.然后当你遇到新的项目任务是:人脸性别识别,那么这个时候你可以利用已经训练好的年龄识别CNN模型,去掉最后一层,然后其它的网络层参数就直接复制过来,继续进行训练.这就是所谓的迁移学习,说的简单一点就是把一个任务训练好的参数,拿到另外一个任务,作为神经网络的初始参数值,这样相比于你直接采用随…

本弱又搬了另外一个博客的讲解: 缩进YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,是在CVPR2016提出的一种目标检测算法,核心思想是将目标检测转化为回归问题求解,并基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出.YOLO与Faster RCNN有以下区别: Faster RCNN将目标检测分解为分类为题和回归问题分别求解:首先采用独立的RPN网络专门求取region propos…

这篇文章把Faster R-CNN的原理和实现阐述得非常清楚,于是我在读的时候顺便把他翻译成了中文,如果有错误的地方请大家指出. 原文:http://www.telesens.co/2018/03/11/object-detection-and-classification-using-r-cnns/ 在这篇文章中,我将详细描述最近引入的基于深度学习的对象检测和分类方法,R-CNN(Regions with CNN features)是如何工作的.事实证明,R-CNN在检测和分类自然图像中的物体…

1.定义: 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法,其目的是为了消除多余的候选框,找到最佳的物体检测位置. 2.原理: 使用深度学习模型检测出的目标都有多个框,如下图,针对每一个被检测目标,为了得到效果最好的那一个,需要使用一定的过滤技术把多余的框过滤掉.NMS应运而生. 现,假设有一个候选BOXES的集合B和其对应的SCORES集合S: 1.找出分数最高的那个框M: 2.将M对应的BOX从B中删除: 3.将删除的BOX添加到集合D中: 4.从B中删除与M对应的BOX重叠区域大于阈值Nt的…

介绍 OpenCV是开源计算机视觉和机器学习库.包含成千上万优化过的算法.项目地址:http://opencv.org/about.html.官方文档:http://docs.opencv.org/modules/core/doc/intro.html.OpenCV已支持OpenCL OpenGL,也支持iOS和Android.OpenCV的API是C++的,所以在iOS中最佳实践是将用到OpenCV功能写一层Objective-C++封装.这些封装把OpenCV的C++API转化为安全的Obj…

关于物体检测 环境:opencv 2.4.11+vs2013 参考: http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/06/02/2531705.html http://www.cnblogs.com/xinyuyuanm/archive/2013/04/29/3050750.html #include <string> #include <iostream> #include <stdio.h> #include <…

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…

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MzI4MjgzMw==&mid=2650736740&idx=3&sn=cdce446703e69b47cf48f12b3d451afc&chksm=871acc1ab06d450ccde3148df96436c98adb2de3b6a34559b95af322c5186513460329dc20bd&pass_ticket=fRFENbG47o6E12opTV0zxlHKhCFDxvRrZ…

进行运动物体检测就是将动态的前景从静态的背景中分离出来.将当前画面与假设是静态背景进行比较发现有明显的变化的区域,就可以认为该区域出现移动的物体.在实际情况中由于光照阴影等因素干扰比较大,通过像素直接进行比较往往很容易造成误检.因此有不少算法被开发出来在进行前后景分离的时候对运动和其他因素造成的变动进行区分.opencv中提供了多种背景减除的算法,其中基于高斯混合模型(GMM)的cv2.BackgroundSubtractorMOG()和cv2.BackgroundSubtractorMOG2(…

物体检测算法 SSD 的训练和测试 GitHub:https://github.com/stoneyang/caffe_ssd Paper: https://arxiv.org/abs/1512.02325 1. 安装 caffe_SSD: git clone https://github.com/weiliu89/caffe.git cd caffe git checkout ssd 2. 编译该 caffe 文件,在主目录下: # Modify Makefile.config accordi…