目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空

2.(2021.3.15)Bioinformatics-MUFFIN:用于DDI预测的多尺度特征融合 论文标题: MUFFIN: multi-scale feature fusion for drug–drug interaction prediction 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Jianmin-Wang-3/publication/350100336_MUFFIN_Multi-Scale_Feature_Fusion_for_Dru

1.ION:在conv3.conv4.conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling,中间层保持不变,较高层deconv,最后把这三个结果concat起来构成最后一层feature map ION是在不同层的feature map进行roi_pooling然后concat,最后连接fc做判断 Hypernet是在不同feature map进行特征融合组成新的最后一层feat

6 月 30 日下午,赵之健在七牛架构师实践日第二十九期进行了<多维度融合赋能视频 AI 的实践>为题的实战分享. 
 作者简介: 
  赵之健,七牛人工智能实验室资深算法工程师, 七牛视频算法和算法工程化负责人.拥有近十年从事于计算机视觉和人工智能相关的算法研究的经历,在图像相关如人脸识别,图像分类,工业自动化,视频分析等领域拥有丰富的研发经验,研发的产品涉及安防,军事,移动互联网,工业 4.0 等多个领域,曾带队获得 ACM Muliti-media 大规模视频分类竞赛亚军. 
 本文

Topic:表情识别Env: win10 + Pycharm2018 + Python3.6.8Date:   2019/6/23~25 by hw_Chen2018                                  CSDN: https://blog.csdn.net/qq_34198088/article/details/97895876[感谢参考文献作者的辛苦付出:编写不易,转载请注明出处,感谢!]一.简要介绍 本文方法参考文献[1]的表情识别方法,实验数据集为JAFFE

好久没有写文章了(对不起我在划水),最近在看北京的租房(真真贵呀). 预告一下,最近无事,根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识,还有自己Javascript的现学现卖,在微信小程序上弄了个简单的辅助系统.我先试试效果如何,不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍. 感兴趣可以联系炼丹兄哦,WX:cyx645016617. 1 概述 FPN是Feature Parymid Network的缩写. 目标检测任务中,像是在YOLO1中那种,对一个图片使用卷积来提取特征,经过了多个池

A³CLNN: Spatial, Spectral and Multiscale Attention ConvLSTM Neural Network for Multisource Remote Sensing Data Classification 有效利用信息多个数据源的问题已成为遥感领域一个相关但具有挑战性的研究课题.在本文中,我们提出了一种新的方法来利用两个数据源的互补性:高光谱图像(HSI)和光检测与测距(LiDAR)数据.具体来说,我们开发了一种新的双通道空间,频谱和多尺度注意力卷积

摄像头与毫米波雷达(Radar)融合 Input: (1)图像视频分辨率(整型int) (2)图像视频格式 (RGB,YUV,MP4等) (3)毫米波雷达点云信息(点云坐标位置x,y,浮点型float) (4)摄像头标定参数(中心位置(x,y)和5个畸变 系数(2径向,2切向,1棱向),浮点型float) (5)摄像头初始化参数(摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角度,车辆宽度高度车速等等,浮点型float) Output: (1)利用kalman滤波融合后的摄像头与毫米波雷达 点云信息(点云

摘要 基于视觉的动作识别在实践中遇到了不同的挑战,包括从任何角度识别主题,实时处理数据以及在现实环境中提供隐私.甚至识别基于配置文件的人类动作(基于视觉的动作识别的一个子集),在计算机视觉中也是一个巨大的挑战,它构成了理解复杂动作,活动和行为的基础,尤其是在医疗保健应用和视频监控系统中.因此,介绍了一种构建图层特征模型的新方法用于基于配置文件的解决方案,该解决方案允许融合多视图深度图像的功能.该模型能够以63 fps的实时运行速度从多个低复杂度的角度进行识别,以进行基于配置文件的四个动作:站立/

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度

一.DenseNet的优点 减轻梯度消失问题 加强特征的传递 充分利用特征 减少了参数量 二.网络结构公式 对于每一个DenseBlock中的每一个层, [x0,x1,…,xl-1]表示将0到l-1层的输出feature map做concatenation.concatenation是做通道的合并,就像Inception那样.而前面resnet是做值的相加,通道数是不变的.Hl包括BN,ReLU和3*3的卷积. 而在ResNet中的每一个残差块, 三.Growth Rate 指的是DenseBl

文章来源:https://www.tinymind.cn/articles/410 本文来自 CSDN 网站,译者蓝三金 图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别,以得到像素化的密集分类.虽然自 2007 年以来,语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分,但与计算机视觉中的其他领域很相似,自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割,语义分割才有了重大突破. 图1:输入图像(左),FCN-8s 网络生成的语义分割图(右)(使用 pytorch

1.[yolov1]    第一步:将图像划分为S*S的栅格(grid cell),这里分成了7*7的grid cell.栅格的任务是:检测中心落在该栅格中的物体(注意,栅格中心未必与物体的中心重合,这个一定要明确,对后面的理解才不会产生影响).    第二步:一个grid cell 可以预测B个bounding boxes(包围盒,以下简称bbox),包括预测bbox的confidence scores.bbox有五个预测值,分别是x,y(代表预测的bbox的中心与grid cell 边界的边

目录 1. 简介 2. 支持的算法 3. 框架与架构 6. 相关链接 前言:让我惊艳的几个库: ultralytics的yolov3,在一众yolov3的pytorch版本实现算法中脱颖而出,收到开发人员的欢迎,比别的库明显好的点在于,与darknet相似度达到极高的水平,支持自定义cfg文件的加载,简直完美. michuanhaohao的reid-strong-baseline, 这个库很严谨的将代码划分为几个部分,每个部分只做一小部分的工作,其中使用到了ignite, pytorch的一个高

1. Abstract 本文旨在简单介绍下各种轻量级网络,纳尼?!好吧,不限于轻量级 2. Introduction 2.1 Inception 在最初的版本 Inception/GoogleNet,其核心思想是利用多尺寸卷积核去观察输入数据.举个栗子,我们看某个景象由于远近不同,同一个物体的大小也会有所不同,那么不同尺度的卷积核观察的特征就会有这样的效果.于是就有了如下的网络结构图: 图1: Inception module, naive version 于是我们的网络就变胖了,通过增加网络的

之前,对SSD的论文进行了解读,可以回顾之前的博客:https://www.cnblogs.com/dengshunge/p/11665929.html. 为了加深对SSD的理解,因此对SSD的源码进行了复现,主要参考的github项目是ssd.pytorch. 搭建SSD的项目,可以分成以下三个部分: 数据读取: 网络搭建: 损失函数的构建. 网络测试. 接下来,本篇博客重点分析网络搭建. 该部分整体比较简单,思路也很清晰. 首先,在train.py中,网络搭建的函数入口是函数build_ss

最近做了一些和gnn相关的工作,经常听到GCN 和 embedding 相关技术,感觉很是困惑,所以写下此博客,对相关知识进行索引和记录: 参考链接: https://www.toutiao.com/a6690680620642730510/ graph embedding 技术学习 如何理解 Graph Convolutional Network(GCN): https://www.zhihu.com/question/54504471/answer/332657604 卷积神经网络的卷积核:

CNN卷积神经网络问世以来,在计算机视觉领域备受青睐,与传统的神经网络相比,其参数共享性和平移不变性,使得对于图像的处理十分友好,然而,近日由Facebook AI.新家坡国立大学.360人工智能研究院的研究人员提出的一种新的卷积操作OctConv使得在图像处理性能方面得到了重大突破与提升,OctConv和CNN中的卷积有什么不同呢? 论文下载地址: https://arxiv.org/pdf/1904.05049.pdf CNN网络中的卷积层主要用来提取图像特征,如下图所示,利用卷积核(也称滤

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和DenseNet论文,捋一遍DenseNet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. DenseNet 论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十五):Densely Connected Convolutional Networks