随笔分类 - deep learning
摘要:开发板 :ArmSoM-Sige7开发板 eMMC :64GB LPDDR4 :8GB 显示屏 :15.6英寸HDMI接口显示屏 u-boot :2017.09 linux :5.10 在《Rockchip RK3588 - Rockchip Linux SDK Buildroot文件系统构建》我们
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摘要:yolo v4源码是开源的,在github上可以下载,并且有很详细的使用说明,本文只是针对windows下环境的安装进行介绍。 一、环境搭建 本节将进行windows下环境的搭建,我们将需要安装下面各个软件,并且需要注意安装的软件是有版本要求的: Requirements for Windows,
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摘要:在说到人脸检测我们首先会想到利用Harr特征提取和Adaboost分类器进行人脸检测(有兴趣的可以去一看这篇博客第九节、人脸检测之Haar分类器),其检测效果也是不错的,但是目前人脸检测的应用场景逐渐从室内演变到室外,从单一限定场景发展到广场、车站、地铁口等场景,人脸检测面临的要求越来越高,比如:人
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摘要:在一个月前,我就已经介绍了yolo目标检测的原理,后来也把tensorflow实现代码仔细看了一遍。但是由于这个暑假事情比较大,就一直搁浅了下来,趁今天有时间,就把源码解析一下。关于yolo目标检测的原理请参考前面一篇文章:第三十五节,目标检测之YOLO算法详解。 一 准备工作 在讲解源码之前,我们
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摘要: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 On
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摘要:我们在第三十二节,使用谷歌Object Detection API进行目标检测、训练新的模型(使用VOC 2012数据集)那一节我们介绍了如何使用谷歌Object Detection API进行目标检测,以及如何使用谷歌提供的目标检测模型训练自己的数据。在训练自己的数据集时,主要包括以下几步: 制作
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摘要: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
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摘要:前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测。至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受。 Object Detec
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摘要:Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time object detection with region proposal networks.” Advances in Neural Information Processing Syst
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摘要:Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后,Ross Girshick在15年推出Fast RCNN,构思
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摘要:Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on compu
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摘要:在前面几节中,我们已经介绍了什么是目标检测,以及如何进行目标检测,还提及了滑动窗口,bounding box、以及IOU,非极大值抑制等概念。 这里将会综述一下当前目标检测的研究成果,并对几个经典的目标检测算法进行概述,本文内容来自基于深度学习的目标检测,在后面几节里,会具体讲解每一种方法。 在深度
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摘要:你如何判断对象检测算法运作良好呢?在这一节中,你将了解到并交比函数,可以用来评价对象检测算法。 一 并交比(Intersection over union ) 在对象检测任务中,你希望能够同时定位对象,所以如果实际边界框是这样的,你的算法给出这个紫色的边界框,那么这个结果是好还是坏?所以交并比(lo
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摘要:上节,我们学习了如何通过卷积网络实现滑动窗口对象检测算法,但效率很低。这节我们讲讲如何在卷积层上应用这个算法。 为了构建滑动窗口的卷积应用,首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层。我们先讲解这部分内容,并演示卷积的应用过程。 一 卷积的滑动窗口实现 假设对象检测算法输入一个 14×14×3
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摘要:一 目标定位(单个物体) 对象检测,它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向,相比前两年,它的性能越来越好。在构建对象检测之前,我们先了解一下对象定位,首先我们看看它的定义。 图片分类任务我们已经熟悉了,就是算法遍历图片,判断其中的对象是不是汽车,这就是图片分类。这节我们要学习构建神经网络的另一个问题
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摘要:在介绍这一节之前,需要你对slim模型库有一些基本了解,具体可以参考第二十二节,TensorFlow中的图片分类模型库slim的使用、数据集处理,这一节我们会详细介绍slim模型库下面的一些函数的使用。 一 简介 slim被放在tensorflow.contrib这个库下面,导入的方法如下: 这样我
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摘要:一 迁移学习 如果你要做一个计算机视觉的应用,相比于从头训练权重,或者说从随机初始化权重开始,如果你下载别人已经训练好网络结构的权重,你通常能够进展的相当快,用这个作为预训练,然后转换到你感兴趣的任务上。计算机视觉的研究社区非常喜欢把许多数据集上传到网上,如果你听说过,比如 ImageNet, 或者
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摘要:Google在TensorFlow1.0,之后推出了一个叫slim的库,TF-slim是TensorFlow的一个新的轻量级的高级API接口。这个模块是在16年新推出的,其主要目的是来做所谓的“代码瘦身”。它类似我们在TensorFlow模块中所介绍的tf.contrib.lyers模块,将很多常见
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摘要:一 条件变分自编码(CVAE) 变分自编码存在一个问题,虽然可以生成一个样本,但是只能输出与输入图片相同类别的样本。虽然也可以随机从符合模型生成的高斯分布中取数据来还原成样本,但是这样的话饿哦们并不知道生成的样本属于哪个类别。条件变分编码则可以解决这个问题,让网络按指定的类别生成样本。 在变分自编码
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摘要:一 变分自编码(Variational Auto-Encoder) 变分自编码不再是学习样本的个体,而是学习样本的规律,这样训练出来的自编码不单具有重构样本的功能,还具有仿照样本的功能。 变分自编码,其实就是在编码过程中改变了样本的分布("变分"可以理解为改变分布)。前面所说的"学习样本的规律",具
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