一.损失函数的使用 损失函数【也称目标函数或优化评分函数】是编译模型时所需的两个参数之一。 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='sgd') 或 from keras import losses model.compile(loss= ...
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2020-02-25 17:58:18
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9.3 目标检测和边界框 9.3.1 边界框 9.4 锚框 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介 ...
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2020-02-24 00:12:14
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目录 简述集成学习 Boosting介绍 AdaBoost算法 GBDT算法 总结 一、简述集成学习 上一篇博文已经介绍了：集成算法是由多个弱学习器组成的算法，根据个体学习器的生成方式不同，集成算法分成两类： 个体学习器之间不存在强依赖关系，可以并行化生成每个个体学习器，这一类的代表是Bagging ...
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2020-02-24 00:10:39
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1. 概念 经典的目标检测如Faster R CNN, YOLOv3等都用到了Anchor, 怎么设计Anchor每个目标检测方法各不相同。Faster R CNN中的Anchor有三种形状，三种长宽比，比如形状有[128, 256, 512]三个，长宽比有[1:1, 1:2, 2:1]三种，这样组 ...
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2020-02-22 19:59:05
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在计算机视觉中，目标检测是一个难题。在大型项目中，首先需要先进行目标检测，得到对应类别和坐标后，才进行之后的各种分析。如人脸识别，通常是首先人脸检测，得到人脸的目标框，再对此目标框进行人脸识别。如果该物体都不能检测得到，则后续的分析就无从入手。因此，目标检测占据着十分重要的地位。在目标检测算法中，通 ...
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2020-02-20 21:53:48
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目标检测和边界框 在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或物体检测。 目标检测在 ...
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2020-02-20 20:04:45
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R-CNN论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确目标检测和语义分割的丰富特征层次结构作者：Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor ...
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2020-02-19 23:51:24
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coco与voc数据集下载 在远程服务器上测试目标检测算法需要用到测试集，最常用的是coco2014/2017和voc07/12数据集。 coco数据集的地址为http://cocodataset.org/ download voc和coco的镜像为https://pjreddie.com/proj ...
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2020-02-18 13:15:10
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今天看到原来下载的tf源码的目标检测源码中test的代码不知道跑哪儿去了，这里记录一下。。。 Imports import numpy as np import os import six.moves.urllib as urllib import sys import tarfile import ...
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2020-02-16 20:19:17
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FasterRCNN网络是一种二阶段的目标检测方法，目标检测方法旨在给定的图片中找出目标物体的坐标位置和所属类别。我们在这里来梳理一下训练的大致流程谨供参考，我参考的算法实现为：https://github.com/chenyuntc/simple faster rcnn pytorch 1.特征提 ...
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2020-02-15 18:22:54
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