一.目标检测和目标识别 目标识别(object recognition)是要指明一张图像中包含哪类目标.输入是图像,输出是图像中的目标属于的类别(class probability).目标检测是识别出图像中的类别外,还要框出目标的具体位置(bounding boxes). 在目标检测时,为定位到目标的具体位置,通常将图像分成许多子块(subregions/patchs),然后把子块作为输入,送入到目标识别模型中.分子块的最直接的方法是滑动窗口法(sliding window approach),…

一.滑动窗口检测器 一种用于目标检测的暴力方法就是从左到右,从上到下滑动窗口,利用分类识别目标.为了在不同观察距离处检测不同的目标类型,我们可以使用不同大小和宽高比的窗口 得到窗口内的图片送入分类器,但是很多分类器只取固定大小的图像,所以这些图像需要经过一定的变形转换.但是,这不影响分类的准确率,因为分类器是可以处理变形后的图像 将图像变形转换成固定大小 变形图像块被输入CNN分类器中,提取4096个特征,使用SVM分类器识别类别和该边界框的另一个线性回归器 下面是伪代码,我们创建很多窗口来检测…

候选框确定算法 对于候选框的位置确定问题,简单粗暴的方法就是穷举或者说滑动窗口法,但是这必然是不科学的,因为时间和计算成本太高,直观的优化就是假设同一种物体其在图像邻域内有比较近似的特征(例如颜色.纹理等等). 由此提出使用比较广泛的Selective search算法 Selective search算法(以下简称ss算法):首先通过以及简单的聚类生成区域集合:然后根据定义的相似度不断合并相邻区域构成新的候选框.本质上是一种基于在原始聚类后的区域集合上,依照邻域的相似度,从小到大的进行滑动窗口…

1 概述 本文牵涉的概念是候选区域(Region Proposal ),用于物体检测算法的输入.无论是机器学习算法还是深度学习算法,候选区域都有用武之地. 2 物体检测和物体识别 物体识别是要分辨出图片中有什么物体,输入是图片,输出是类别标签和概率.物体检测算法不仅要检测图片中有什么物体,还要输出物体的外框(x, y, width, height)来定位物体的位置. 物体检测的核心就是物体识别. 为了定位物体,我们需要选择一些子区域并在子区域上运行物体识别算法.物体的位置就是物体识别算法返回最高…

在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的必要. 传统的目标检测算法大多数以图像识别为基础.一般可以在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,对这些区域框提取特征并进行使用图像识别分类方法,得到所有分类成功的区域后,通过非极大值抑制输出结果. 在图片上使用穷举法或者滑动窗口选出所有物体可能出现的区域框,就是在原始图片上进行…

[蘑菇街] 搜索.算法团队招募牛人啦-年底了走过路过不要错过 - V2EX [蘑菇街] 搜索.算法团队招募牛人啦-年底了走过路过不要错过…

Python排序搜索基本算法之归并排序实例分析 本文实例讲述了Python排序搜索基本算法之归并排序.分享给大家供大家参考,具体如下: 归并排序最令人兴奋的特点是:不论输入是什么样的,它对N个元素的序列排序所用时间与NlogN成正比.代码如下: # coding:utf-8 defmergesort(seq):   iflen(seq)<=1:     returnseq   mid=int(len(seq)/2)   left=mergesort(seq[:mid])   right=merg…

导读:今天给大家分享的主题是搜索匹配问题在 DiDi Food 中的一些探索与应用.本文首先介绍了搜索相关性的一些背景,之后介绍了业界常见的三种匹配模型,以及在DiDi Food业务中的模型效果对比. 匹配模型包括:1. 基于表征的深度匹配模型:2. 基于交互的深度匹配模型:3. 同时基于表征与交互的深度模型.文章最后会介绍目前搜索匹配算法在 DiDi Food 业务中的一些效果. 1. 搜索相关性 搜索相关性模型本质上是一个匹配的过程,即用户通过一个具体请求,例如发送一个 query 来抽取想…

图的遍历的定义: 从图的某个顶点出发访问遍图中所有顶点,且每个顶点仅被访问一次.(连通图与非连通图) 深度优先遍历(DFS): 1.访问指定的起始顶点: 2.若当前访问的顶点的邻接顶点有未被访问的,则任选一个访问之:反之,退回到最近访问过的顶点:直到与起始顶点相通的全部顶点都访问完毕: 3.若此时图中尚有顶点未被访问,则再选其中一个顶点作为起始顶点并访问之,转 2: 反之,遍历结束. 连通图的深度优先遍历类似于树的先根遍历 如何判别V的邻接点是否被访问? 解决办法:为每个顶点设立一个“访问标志”…

广度优先搜索算法(Breadth-First-Search,BFS),又称作宽度优先搜索.BFS算法是从根节点开始,沿着树的宽度遍历树的节点.如果所有节点均被访问,则算法中止. 算法思想 1.首先将根节点放入队列中. 2.从队列中取出第一个节点,并检验它是否为目标. 如果找到目标,则结束搜索并回传结果. 否则将它所有尚未检验过的直接子节点加入队列中. 3.若队列为空,表示整张图都检查过了--亦即图中没有欲搜索的目标.结束搜索并回传"找不到目标". 4.重复步骤2. 搜索过程演示 说明…

前几天写了一篇关于"史上对BM25模型最全面最深刻解读以及lucene排序深入解读"的博客,lucene最后排序用到的思想是"从海量数据中寻找topK"的时间空间最优算法(这是一个博士的学术论文).在特定的场合,比如solr自带的搜索智能提示公能,当构建完三叉树,前缀匹配查找出所有的节点之后,也要用这种思想进行排序.根据这个思想构造出一个优先级队列,具有容量限制(K),精确的时间复杂度为KlgK+(n-k)lgK,最坏的时间复杂度:(n-k)*lgk +lg(k-1…

深度优先(DFS) 深度优先遍历,从初始访问结点出发,我们知道初始访问结点可能有多个邻接结点,深度优先遍历的策略就是首先访问第一个邻接结点,然后再以这个被访问的邻接结点作为初始结点,访问它的第一个邻接结点.总结起来可以这样说:每次都在访问完当前结点后首先访问当前结点的第一个邻接结点. 我们从这里可以看到,这样的访问策略是优先往纵向挖掘深入,而不是对一个结点的所有邻接结点进行横向访问. 算法大概过程: 1.把整个图的结构用矩阵来表示,如图: 2.我们从第一个顶点(v0)开始遍历,拿到第一个邻接点(…

零 标题:算法(leetode,附思维导图 + 全部解法)300题之(35)搜索插入位置 一 题目描述 二 解法总览(思维导图) 三 全部解法 1 方案1 1)代码: // 方案1 "无视要求,遍历法" // 思路: // 1)状态初始化 // 2)核心处理:遍历 nums ,若此时 nums[i] >= target ,则 直接return i; // 3)边界:遍历结束,没找到 nums[i] >= target ,则 return l; (即插入 nums 末尾).…

Prim算法是实现最简单的最小生成树(MST)算法,适合于稠密图.要实现Prim算法,我们主要关注的是增量的变化,也就是从每个非树顶点到树顶点的最短距离,使得最后生成一棵包括所有顶点的树,并且这棵树的边权值之和最小.下面用一个例子说明: 代码如下: _=float('inf') def prim(graph,n): dis=[0]*n pre=[0]*n flag=[False]*n flag[0]=True k=0 for i in range(n): dis[i]=graph[k][i] f…

Dijkstra算法和前一篇的Prim算法非常像,区别就在于Dijkstra算法向最短路径树(SPT)中添加顶点的时候,是按照ta与源点的距离顺序进行的.OSPF动态路由协议就是用的Dijkstra算法.下面还以那个图的例子为例: 代码如下: _=float('inf') def dijkstra(graph,n): dis=[0]*n flag=[False]*n pre=[0]*n flag[0]=True k=0 for i in range(n): dis[i]=graph[k][i]…

Graph Search and Connectivity Generic Graph Search Goals 1. find everything findable 2. don't explore anything twice Generic Algorithm (given graph G, vertex S) --- initialize S explored (all others unexplored) --- while possible: --- choose an edge(…

拓扑排序是对有向无环图的一种排序,满足例如以下两个条件: 1.每一个顶点出现且仅仅出现一次. 2.若A在序列中排在B的前面.则在图中不存在从B到A的路径. 如上的无环有向图,v表示顶点:v=['a','b','c','d','e'].e表示有向边:e=[('a','b'),('a','d'),('b','c'),('d','c'),('d','e'),('e','c')].代码例如以下: def indegree0(v,e): if v==[]: return None tmp=v[:] for…

https://blog.csdn.net/small_munich/article/details/79595257 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9259392.html 基于图的图像分割https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78727972…

系列博客链接: (一)目标检测概述 https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html (二)目标检测算法之R-CNN https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10895055.html (三)目标检测算法之SPPNet https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10899771.html (四)目标检测算法之Fast R-CNN https://www.cnblogs.com/kong…

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect…

1. 引入 最近在参加学校的计算机仿真大赛,时间好像有点不够,所以只完成了前面的一部分最基础的功能,中途还是选择了放弃.但是之前的部分的确觉得完成得还不错,在这里分享一下.题目是要完成一个宇宙飞船加油点的分配调度系统.完成的部分是给定坐标附近点的搜索. 2. 算法使用原因 我们要完成的一个是二维附近点搜索的算法.就是在给出若干个加油点的二维坐标,然后再给你一个当前坐标,你要搜索出距离当前坐标最近的一个加油站的坐标点.在考虑二维的附近点搜索时,最原始的方法肯定是将所有的加油点的坐标都加入到list…

图的存储方法:邻接矩阵.邻接表 例如:有一个图如下所示(该图也作为程序的实例): 则上图用邻接矩阵可以表示为: 用邻接表可以表示如下: 邻接矩阵可以很容易的用二维数组表示,下面主要看看怎样构成邻接表: 邻接表存储方法是一种顺序存储与链式存储相结合的存储方法.在这种方法中,只考虑非零元素,所以在图中的顶点很多而边很少时,可以节省存储空间.         邻接表存储结构由两部分组成:对于每个顶点vi, 使用一个具有两个域的结构体数组来存储,这个数组称为顶点表.其中一个域称为顶点域(vertex),…

回溯法是一种选优搜索法(试探法),被称为通用的解题方法,这种方法适用于解一些组合数相当大的问题.通过剪枝(约束+限界)可以大幅减少解决问题的计算量(搜索量). 基本思想 将n元问题P的状态空间E表示成一棵高为n的带权有序树T,把在E中求问题P的解转化为在T中搜索问题P的解. 深度优先搜索(Depth-First-Search,DFS)是一种用于遍历或搜索树或图的算法.沿着树的深度遍历树的节点,尽可能深的搜索树的分支.当节点v的所在边都己被探寻过,搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点.这一过程…

深度优先搜索(DFS) [算法入门] 1.前言深度优先搜索(缩写DFS)有点类似广度优先搜索,也是对一个连通图进行遍历的算法.它的思想是从一个顶点V0开始,沿着一条路一直走到底,如果发现不能到达目标解,那就返回到上一个节点,然后从另一条路开始走到底,这种尽量往深处走的概念即是深度优先的概念. 你可以跳过第二节先看第三节,:) 2.深度优先搜索VS广度优先搜索 2.1演示深度优先搜索的过程还是引用上篇文章的样例图,起点仍然是V0,我们修改一下题目意思,只需要让你找出一条V0到V6的道路,而无需最短…

目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN…

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016) YOLO的全拼是You Only Look Once,顾名思义就是只看一次,把目标区域预测和目标类别预测合二为一,作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题.该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率,实现端到端的物品检测.因此识…

目标检测解决的是计算机视觉任务的基本问题:即What objects are where?图像中有什么目标,在哪里?这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是要检测的目标, 还要在图片中标记出它的位置, 用边框或红色方框把目标圈起来.如下图 目前存在的一些挑战在于:除了计算机视觉任务都存在的不同视角.不同光照条件以及类内差异等之外,还存在目标旋转和尺度变化(如小目标),如何精确的目标定位,密集和遮挡条件下的目标检测,以及如何加快检测速度等. 下图是目标检测的发展历程: 以年为界,目标检测分为传统…

今天准备再更新一篇博客,加油呀~~~ 系列博客链接: (一)目标检测概述 https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html (二)目标检测算法之R-CNN https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10895055.html 本篇博客概述: 1.SPPNet的特点 1.1.映射(减少卷积计算.防止图片内容变形)     1.2.spp层:空间金字塔层(将大小不同的图片转换成固定大小的图片)  2.SPPNet总结 完…

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别…

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一…