本文主要讲解在现有常用模型基础上，如何微调模型，减少训练时间，同时保持模型检测精度。 首先介绍下Slim这个Google公布的图像分类工具包，可在github链接：modules and examples built with tensorflow 中找到slim包。 上面这个链接目录下主要包含： official models（这个是用Tensorflow高层API做的例子模型集，建议初
前言SENet，胡杰（Momenta）在2017.9提出，通过显式地建模卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力，SE块以微小的计算成本为现有的最先进的深层架构产生了显著的性能改进，SENet block和ResNeXt结合在ILSVRC 2017赢得第一名。 一、Motivation提出背景：现有网络很多都是主要在空间维度方面来进行特征通道间的融合（如Inception的多尺度）。卷积
本篇博客为原文的简读版 1. 简介 高速公路驾驶由于其简单的驾驶环境和驾驶员的简单操作，使其成为交通环境中最为容易实现的一类情况。高速公路驾驶环境的车辆行为共有以下几种：车辆跟随，车道跟随，变道，并线，超车，避障。 2. 高速公路运动规划的注意事项 2.1 术语 在自动驾驶中，被研究的车辆被称为自主车辆 (Ego vehicle)，其他的车辆都被视为障碍物。 用车辆的状态来
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法工程师(Jeemy110) 训练目标检测模型的一个难点是样本不均衡，特别是正负样本比例严重失衡。目前解决这类问题主要是两种方案（见综述Imbalance Problems in Object Detection: A Review）：一是hard sampling方法，从所有样本中选择一定量的正样本和负样本，只有被
首先要弄清相机坐标的转换关系。 一、世界坐标系（world coordinate），也称为测量坐标系，是一个三维直角坐标系，以其为基准可以描述相机和待测物体的空间位置。世界坐标系的位置可以根据实际情况自由确定。 坐标原点为车头中心点位置，X轴水平向右，Y轴指向地面，Z轴与光轴方向平行。坐标系中的点，用 表示。 相机坐标系{camera}：坐标原点为相机的光心位置，X 轴和Y
文章目录深度学习图像分类（八）：FractalNet前言一、Fractal二、Drop-path三、 Teacher-student四、Result五、Compared with DenseNet总结前言FractalNet（分型网络），2016年Gustav Larsson首次提出，为了证明Residual对于极深网络并不是必须的，通过一种分形的结构，达到了类似于教师-学生机制、深度监督的效果。
机梯度下降及各种更新方法 普通更新 最简单的更新形式是沿着负梯度方向改变参数（因为梯度指向的是上升方向，但是我们通常希望最小化损失函数）。假设有一个参数向量x及其梯度dx，那么最简单的更新的形式是： # 普通更新x += - learning_rate * dx 其中learning_rate是一个超参数，它是一个固定的常量。当在整个数据集上进行计算时，只要学习率足够低，总是能
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法工程师(Jeemy110) TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架，采用静态图（Graph模式）的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地，Google在最近推出了全
网上的资料永远都是参差不齐，经典的卡尔曼滤波让我折腾好久都没完全搞懂，现在总算找到点门路，特此记录下，后附原文来源。利用卡尔曼滤波我们可以做什么？我们举一个玩具的栗子：你开发了一款小型机器人，它可以在树林里自主移动，并且这款机器人需要明确自己的位置以便进行导航。 我们可以通过一组状态变量 来描述机器人的状态，包括位置和速度： 注意这个状态仅仅是系统所有状态中的一部分，你可以选取任何数
深度学习图像分类（七）：DenseNet文章目录深度学习图像分类（七）：DenseNet前言一、Motivation二、Model ArchitectureDenseBlockDown-sampling LayerGrowth rate三、Model Compare四、Model Code总结前言作为CVPR2017年的Best Paper, DenseNet脱离了加深网络层数(ResNet)和加
本文章是深度学习实战系列第三讲文章，以运行代码+源码分析 为主； 转载请注明引用自：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80260726 首先代码下载链接是：https://github.com/hizhangp/yolo_tensorflow 下载完后建议好好读下里面的README部分内容； 本文结构：一.YOLO源码解读；二.
MXNet框架用于做图像相关的项目时，读取图像主要有两种方式：第一种是读.rec格式的文件，优点是.rec文件比较稳定，移植到别的电脑上也能复现，缺点是占空间（.rec文件的大小基本上和图像的存储大小差不多），而且增删数据不大灵活。第二种是.lst和图像结合的方式，首先在前面生成.rec文件的过程中也会生成.lst文件，这个.lst文件就是图像路径和标签的对应列表，也就是说通过维护这个列表来控制你
本文是深度学习实战系列文章，主要是利用官网VGG 19层网络训练得到模型产生的weight和bias数值，对输入的任意一张图像进行前向训练，从而得到特征图。 一. 代码 以下是对应代码： # coding: utf-8 import scipy.ioimport numpy as np import os import scipy.misc import matplotlib.pyplot
文章目录深度学习图像分类（六）：Stochastic_Depth_Net前言一、Motivation二、核心结构：Drop Path二、优点与结论三、代码实现总结前言Stochastic Depth（随机深度网络），2016年清华的黄高在ECCV发表（妥妥的CV大佬），他后面也发表了DenseNet（2017年cv的best paper，后面有单独的博文介绍），Deep Networks with
本文翻译自One-shot object detection，原作者保留版权。 作为计算机视觉领域的一项重要任务，目标检测是要找到一张图片里的感兴趣物体： 这比图像分类任务更高级，因为分类只需要告诉图像中主要物体是什么，然而目标检测要找到多个物体，不仅要分类，而且要定位出它们在图像中的位置。目标检测模型不仅要预测出各个物体的边界框（bounding boxes），还要给出每个物体的分类概率
这个问题困扰我挺久，一度还理解错混淆矩阵的含义，每次记住一会没多久又忘了，而目标检测的AP与mAP问题又一直模模糊糊的，今天终于比较清晰地理解了，感谢网络上各网友无私而又丰富的知识分享。 混淆矩阵的定义 混淆矩阵（Confusion Matrix），它的本质远没有它的名字听上去那么拉风。矩阵，可以理解为就是一张表格，混淆矩阵其实就是一张表格而已。 以分类模型中最简单的二分类为例，
文章目录深度学习图像分类（五）： ResNet前言一、深度学习网络退化问题二、残差连接三、ResNet的网络结构四、残差的变体五、代码的实现总结前言深度残差网络（Deep residual network, ResNet）的提出是CNN图像史上的一件里程碑事件，ResNet在2015年发表当年取得了图像分类，检测等等5项大赛第一，并又一次刷新了CNN模型在ImageNet上的历史记录。知道今天，各
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法工程师(Jeemy110) MobileNet网络是Google提出主要应用在移动端的轻量级CNN网络，之前的文章（CNN模型之MobileNet）已经对MobileNetv1版本进行了详细的介绍。目前，Google已经公开了MobileNetv2，它相比v1更高效。MobileNetv2依然使用v1中的depth
在谈到faster rcnn时，很多细节还有待深究，一直想好好看看其源码，并整理出来，好像还挺遥遥无期，留待以后吧。现在主要针对三处比较模糊的地方进行分析。 一、ROI Align的基本原理 讲到Align有必要谈一下双线性插值的原理。 数字图像中实现缩放的方法有很多种，其中一种就是双线性插值，在实现图像缩放时，有两种方法来确定缩放后的图像的像素值，第一种是根据原图像中的的像素找到对应的缩放
网络主要由输入层（两个数构成），中间层（多个神经元构成的隐藏层），以及输出层构成； import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity #定义sigmoid函数def sigmo
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