网络细节资料很多,不做赘述,主要总结演化思路和解决问题. 一.YOLO 1.网络简介 YOLO网络结构由24个卷积层与2个全连接层构成,网络入口为448x448(v2为416x416),图片进入网络先经过resize,输出格式为: 其中,S为划分网格数,B为每个网格负责目标个数,C为类别个数.B表示每个小格对应B组可能的框,5表示每个框的四个坐标和一个置信度,C表示类别,同时也说明B个框只能隶属于同一个类别. 2.损失函数 损失函数有四部分组成, 上文中的红圈符号表示是否开关,比如第一个符号表示…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

一.Mask生成概览 上一节的末尾,我们已经获取了待检测图片的分类回归信息,我们将回归信息(即待检测目标的边框信息)单独提取出来,结合金字塔特征mrcnn_feature_maps,进行Mask生成工作(input_image_meta用于提取输入图片长宽,进行金字塔ROI处理,即PyramidROIAlign). # Detections # output is [batch, num_detections, (y1, x1, y2, x2, class_id, score)] in # no…

一.Mask-RCNN流程 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: 首先,输入一幅你想处理的图片,然后进行对应的预处理操作,或者预处理后的图片: 然后,将其输入到一个预训练好的神经网络中(ResNeXt等)获得对应的feature map: 接着,…

项目源码 一.Faster-RCNN简介 『cs231n』Faster_RCNN 『计算机视觉』Faster-RCNN学习_其一:目标检测及RCNN谱系 一篇讲的非常明白的文章:一文读懂Faster RCNN (1)输入测试图像: (2)将整张图片输入CNN,进行特征提取: (3)用RPN生成建议窗口(proposals),每张图片保留约300个建议窗口: (4)把建议窗口映射到CNN的最后一层卷积feature map上: (5)通过RoI pooling层使每个RoI生成固定尺寸的featu…

下图Github地址:Mask_RCNN       Mask_RCNN_KeyPoints『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合『计算机视觉』Mask…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼…

一.detect和build 前面多节中我们花了大量笔墨介绍build方法的inference分支,这节我们看看它是如何被调用的. 在dimo.ipynb中,涉及model的操作我们简单进行一下汇总,首先创建图并载入预训练权重, 然后规范了类别序列, 实际开始检测的代码块如下, 经由model.detect方法,调用model.build方法(也就是我们前面多节在讲解的方法)构建图,实施预测. 二.detect方法 首先看看detect方法的前几行(和build一样,同见model.py), d…