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在以前介绍IplImage结构的时候,有一个重要的参数——ROI.ROI全称是”Region Of Interest”,即感兴趣的区域.实际上,它是IPL/IPP(这两个是Inter的库)结构IplROI的实例.IplROI包含xOffset.yOffset.height.width和coi成员变量.其中COI代表channel of interest(感兴趣的通道).ROI的思想是:一旦设定ROI,通常组用于整幅图像的函数便只会对ROI所表示的子图像进行操作.如果COI被设置非0值,则对该图像

目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段: (1)region proposal:给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置.这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box.这些通常称之为region proposals或者 regions of interest(ROI). (2)final classification:确定上一阶段的每个region proposal是否属于目标一类或者背景. 这个architectur

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ROI,进行了选框的合并 第二步:对每一个选出来的框进行回归和分类,回归的目的是为了对选框位置信息进行调整,分类是获得目标结果. 存在的问题,对每一个图像都要进行一次卷积,很多地方都是进行了重复的卷积操作 2. Fast R-CNN 对于一个图像而言,先对图像进行卷积操作,然后选框选出图像的感兴趣的区域

如何评价 MSRA 视觉组最新提出的 Deformable ConvNets V2? <Deformable Convolutional Networks>是一篇2017年Microsoft Research Asia的研究.基本思想也是卷积核的采样方式是可以通过学习得到的.作者提出了两种新的op:deformable convolution和deformable roi pooling,主要是通过给传统卷积采样点加offsets的方式来获得新的采样点.来自:https://arxiv.org

http://blog.csdn.net/shadow_guo/article/details/51767036 原文标题为“R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ”,作者代季峰 1,14年毕业的清华博士到微软亚洲研究院的视觉计算组,CVPR 16 两篇一作的会议主持人~ ╰(°▽°)╯ 同时公布了源码~ 2 后面主要内容为原文随便的翻译或概括.必有不紧贴原文原意之处,曲解请指出,否则求放过~

上一篇我们介绍了:深度学习方法(十二):卷积神经网络结构变化--Spatial Transformer Networks,STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换,目的是增加CNN的旋转.平移.缩放.剪裁性.为什么要做这个很奇怪的结构呢?原因还是因为CNN不够鲁棒,比如把一张图片颠倒一下,可能就不认识了(这里mark一下,提高CNN的泛化能力,值得继续花很大力气,STN是一个思路,读者以及我自己应该多想想,还有什么方法?). 今天介绍的这一篇可变形卷积网络deformable co

原文链接:https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/ 目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段: (1)region proposal:给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置.这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box.这些通常称之为region proposals或者 regions of interest(ROI). (2)fin

在使用fast rcnn以及faster rcnn做检测任务的时候,涉及到从图像的roi区域到feature map中roi的映射,然后再进行roi_pooling之类的操作.比如图像的大小是(600,800),在经过一系列的卷积以及pooling操作之后在某一个层中得到的feature map大小是(38,50),那么在原图中roi是(30,40,200,400),在feature map中对应的roi区域应该是roi_start_w = round(30 * spatial_scale);r

roi pooling是先进行roi projection(即映射)然后再池化 映射是把用来训练的图片的roi映射到最后一层特征层(即卷积层).方法其实很简单,图片经过特征提取后,到最后一层卷积层时,真个图片是原始图片的1/16,你把roi的4个坐标都乘以1/16,也就变成了在这个卷积层上对应的坐标.这和我当时把1920x1200图片转化为960x600进行的gt-roi变换是一样的. 得到roi在最后一层卷积层的坐标后,就把这个roi区域均分成HxW份,每份进行池化,最后再把这么多份conca

ROIs Pooling顾名思义,是pooling层的一种,而且是针对ROIs的pooling: 整个 ROI 的过程,就是将这些 proposal 抠出来的过程,得到大小统一的 feature map. 什么是ROI呢?(https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuyy_CKu9VidU_Nm_z987mVIMm3Pojx-sH_PfgfR9iaaFcn666hxi--_g.) ROI是Region of interest的简写,指的是

随着深度学习的飞速发展,对处理器的性能要求也变得越来越高,随之涌现出了很多针对神经网络加速设计的AI芯片.卷积计算是神经网络中最重要的一类计算,本文分析了高性能卷积计算中的数据复用,这是AI芯片设计中需要优化的重点之一,具体思路如下 数据复用的动机 存储-计算分离框架下,针对卷积计算的优化思路 针对卷积计算的硬件架构设计分析 已经面临的挑战和解决方向 神经网络中数据复用的未来 1. 高性能卷积计算中数据复用的动机 深度学习的发展过程中,较高的计算量是制约其应用的因素之一.卷积神经网络中,主要计算

Inter IPP没有读取图片和保存图片的函数,需要结合opencv完成这个功能. opencv读到图片以后逐个像素点赋值给IPP显然是不可取的,方法如下: int main(int argc, char *argv[]) { cv::Mat dst = cv::imread("1.png", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE); //设置roi IppiSize roi_size = IppiSize(); roi_size.height = dst.rows; roi

R-CNN需要大量的候选框,对每个候选框都提取特征,速度很慢,无法做到实时检测,无法做到端到端.ROI pooling层实现training和testing的显著加速,并提高检测accuracy. ROI pooling层能对不等尺寸的输入执行最大汇集以获得固定尺寸的特征映射,根据候选区域裁剪卷积特征图,然后用插值(通常是双线性的)将每个裁剪调整为固定大小(14×14×convdepth).裁剪之后,用 2x2 核大小的最大池化来获得每个建议最终的固定的 7×7×convdepth 特征图,然后

1.roi pooling 将从rpn中得到的不同Proposal大小变为fixed_length output, 也就是将roi区域的卷积特征拆分成为H*W个网格,对每个网格进行maxpooling,然后就能得到固定大小的特征. 2.roi align 从原图的proposal映射回feature map,从原图到特征图直接的ROI映射使用双线性插值 形状不变 3.roi wrap 将fearure map 剪切一块,然后wrap到固定大小,采用长度和宽度两个方向的双线性插值. 形状改变 4.

0.序言 每个图像是由一个个点组成的,而这些点可以表示为像素值的形式. 这篇博客里我们将学会: 访问像素值并修改它们 . 访问图像属性 . 设置感兴趣区域(ROI) . 分割和合并图像. 对于图像的基本操作我们需要对numpy知识的了解,不需要很多,只知道基本用法即可.这里暂不赘述,读者可查阅其余资料进行学习. 1.访问和修改像素值 让我们先加载彩色图像: import numpy as np import cv2 as cv img = cv.imread('cat.jpg') 我们可以通过行

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

卷积其实是图像处理中最基本的操作,我们常见的一些算法比如:均值模糊.高斯模糊.锐化.Sobel.拉普拉斯.prewitt边缘检测等等一些和领域相关的算法,都可以通过卷积算法实现.只不过由于这些算法的卷积矩阵的特殊性,一般不会直接实现它,而是通过一些优化的手段让计算量变小.但是有些情况下卷积矩阵的元素值无甚规律或者有特殊要求,无法通过常规手段优化,这个时候只能通过原始的方式实现.因此,如何快速的实现图像的任意卷积矩阵操作也有必要做适当的研究. 目前,通过友人共享或自己搜索找到的一片关于任意核算法优

由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概80%,效果还不错,完全能满足使用,如

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount