摘要：
文章目录 1. 评价指标2. 计算示例3. COCO评价指标 1. 评价指标 在目标检测领域，比较常用的两个公开数据集：pascal voc和coco。 目标检测与图像分类明显差距是很大的，在图像分类中，我们通常是统计在验证集当中，分类正确的个数除以验证集的总样本数就能得到准确率。 那么对于目标检测 阅读全文
摘要：
所谓风格迁移，其实就是提供一幅画(Reference style image)，将任意一张照片转化成这个风格，并尽量保留原照的内容(Content)。 将样式图片中的样式迁移到内容图片上，得到合成图片。 基于CNN的样式迁移 奠基性工作： 首先，我们初始化合成图像，例如将其初始化为内容图像。 该合成 阅读全文
摘要：
FCN(全卷积神经网络)图像语义分割的一种框架，是深度学习用于语义分割领域的开山之作。FCN将传统CNN后面的全连接层换成了卷积层，这样网络的输出将是热力图而非类别；同时，为解决卷积和池化导致图像尺寸的变小，使用上采样方式对图像尺寸进行恢复。 FCN网络的特点： 不含全连接层的全卷积网络，可适应任意 阅读全文
摘要：
卷积不会增大输入的高宽，通常要么不变、要么减半转置卷积则可以用来增大输入高宽 为什么称之为“转置”呢？ 对于卷积 Y = X ✭ W Y=X✭W Y=X✭W 可以对 W W W构造一个 V V V，使得卷积等价于矩阵乘法 Y ′ = V X ′ Y'=VX' Y′=VX′这里 Y ′ , X ′ Y 阅读全文
摘要：
语义分割将图片中的每个像素分类到对应的类别 应用：路面分割 vs 实例分割： 语义分割中最重要的数据集之一是：Pascal VOC2012 阅读全文
摘要：
文章目录 1. SSD介绍2. SSD网络整体结构3. 特征提取模块 1. SSD介绍 计算机确定图像中一个物体的位置需要四个参数：中心点的x轴、y轴坐标、框的高和宽。 当一张图片被传入SSD的网络中时，图片首先会被调整为300*300的大小。为了防止失真，其会在图片的边缘加上灰条。 之后SSD会将 阅读全文