对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问题的算法中,选择最简单的那个.霍金在出版<时间简史>中说“书里每多一个数学公式,你的书将会少一半读者”.Mask R-CNN更是过分到一个数学公式都没有,而是通过对问题的透彻的分析,提出针对性非常强的解决方案,下面我们来一睹Mask R-CNN的真容. 动机 语义分割和物体检测是计算机视觉领域非常…

最近做目标检测需要用到Mask R-CNN,之前研究过CNN,R-CNN:通过论文的阅读以及下边三篇博客大概弄懂了Mask R-CNN神经网络.想要改进还得努力啊... 目标检测的经典网络结构,顺序大致是RCNN->SPP->Fast RCNN->Faster RCNN->YOLO->SSD->YOLO2->Mask RCNN ①    目标检测-RCNN到Faster R-CNN系列 ② Mask-RCNN技术解析 ③    CNNs 在图像分割中应用: 从R-…

,包括Mask R-CNN. 它是用Python编写的,支持Caffe2深度学习框架. 不久前,FAIR才开源了语音识别的工具wav2letter,戳这里看大数据文摘介绍<快讯 | Facebook开源语音识别工具包wav2letter>. 这一系列工具的开源,将使更多研究人员能使用到Facebook的平台,进一步扩大Facebook人工智能实验室的影响力. 针对Detectron的开源,研究员Ross Girshick发表了一篇博客,具体介绍了该开源平台的性能. Detectron 项目于2…

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 语义分割 语义分割是对图像中每个像素作分类,不区分物体,只关心像素.如下: (1)完全的卷积网络架构 处理语义分割问题可以使用下面的模型: 其中我们经过多个卷积层处理,最终输出体的维度是C*H*W,C表示类别个数,表示每个像素在不同类别上的得分.最终取最大得分为预测类别. 训练这样一个模型,我们需要对每个像素都分好类的训练集(通常比较昂贵).然后前向传播出一张图的得分体(C*H*W),与训练集的标签体求交叉熵,得到损失函数,然后反向传播学习参数. 然而,这样一个模型的中间层完全保留了图像的大…

近来有朋友让老山帮忙识别验证码.在github上查看了下,目前开源社区中主要流行以下几种验证码识别方式: tesseract-ocr模块: 这是HP实验室开发由Google 维护的开源 OCR引擎,内置传统模式识别方法和现代深度神经网络算法 采用深度学习网络 通常是基于CNN网络,通过captcha等验证码生产器自动生产训练集,通常对生成器内置的验证码类型有极高的识别度. 需求中需要识别的验证码来自特定网站 http://fota.redstone.net.cn/,使用通用的验证码识别模块识别准…

作者:才能我浪费991.    简介:1.1.    什么是EasyDL专业版EasyDL专业版是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对AI初学者或者AI专业工程师的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台,目前支持视觉及自然语言处理两大技术方向,内置百度海量数据训练的预训练模型,可灵活脚本调参,只需少量数据可达到优模型效果.适用人群:专业AI工程师且追求灵活.深度调参的企业或个人开发者支持定制模型类型.1.2.    支持视觉及自然语言处理两大技术方向:视觉:支持图像分类及物体检…

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…

基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional Neural Netwo…

不多说,直接上干货! 基于R-CNN的物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解2014年CVPR上的经典paper:<Rich feature hierarchies for Accurate Object Detection and Segmentation>,这篇文章的算法思想又被称之为:R-CNN(Regions with Convolutional N…