Region Proposal Network RPN的实现方式:在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的sliding window(论文中n=3)生成一个长度为256(ZF网络)或512(对应于VGG网络)维长度的全连接特征.然后再这个256维或512维的特征后产生两个分支的全连接层: 1. reg-layer:用于预测proposal的中心锚点对应的proposal的坐标x,y和宽高w,h: 2. cls-layer:用于判定该proposal是前景还是背景.slidi

摘要:本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)为例,学习如何在已经具备预训练模型的情况下,将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理. 本文分享自华为云社区<[CANN训练营][2022第二季][新手班]基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)的实验复现>,作者: StarTrek . 本实验主要是以基于Caffe ResNet-50网络实现图片分类(仅推理)为例,学习如何在已经具备预训练模型的情况下,将该模型部署到昇腾AI处理器上进行推理.该

CIDR(Classless Inter Domain Routing)改进了传统的IPv4地址分类.传统的IP分类将IP地址直接对应为默认的分类,从而将Internet分割为网络.CIDR在路由表中增加了子网掩码(subnet masking),从而可以更细分网络.利用CIDR,我们可以灵活的将某个范围的IP地址分配给某个网络. 1) IP地址分类 在IP接力赛中,我提到,IP地址可以分为如下几类: IP class    From          To                 Su

运输层的端口: 1.什么是端口?为甚要使用用端口? 进程的创建和撤销都是动态的,通信的一方几乎无法识别对方机器上的进程,我们需要利用目的主机提供的功能来识别终点. 所以为了解决上述问题,我们就在运输层使用协议端口号(端口) 2.端口的分类? 软件端口:在协议栈层间的抽象的协议端口 软件端口是应用层的各种协议进程与运输实体进行层间交互的一种地址 硬件端口:路由器.交换机上的接口等 硬件端口是不同硬件设备进程交互的接口 3.什么是端口号?为什么要用端口号? Tcp/Ip的运输层用一个16位端口号来标

1.:.:; rand('state',pi); %指定状态,产生相同的随机数 T=sin(*P)+rand(,length(P)); % 给正弦函数加噪声 plot(P,T,'o') % net=newrb(P,T); %广义RBF net=newrb(P,T,,); test=:.:; out=sim(net,test); % 对新的输入值test计算相对应的函数值 figure();%创建一个名为1的新窗口 hold on;plot(test,out,'b-'); legend('输入的数

目录 1. 流程概述 2. 准备数据集 2.1 Satellite数据集介绍 3. Inception V3网络 4. 训练 4.1 基于Keras微调Inception V3网络 4.2 Keras实时生成批量增强数据 4.3 配置transfer learning & finetune 4.4 执行训练 5. 测试 5.1 对单张图片进行测试 6. 可视化分类界面 6.1 交互界面设计 6.2 后台核心代码:模型加载并分类 6.3 交互界面效果   这篇博客主要是使用Keras框架微调Inc

讲在前面,本来想通过一个简单的多层感知机实验一下不同的优化方法的,结果写着写着就先研究起评价指标来了,之前也写过一篇:https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13700934.html 与上篇不同的是,这次我们新加了一些相关的实现,接下来我们慢慢来看. 利用pytorch搭建多层感知机分类的整个流程 导入相关包 from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import

在测试MIT Scene Parsing Benchmark (SceneParse150)使用FCN网络时候,遇到Caffe错误. 遇到错误:不可识别的网络层crop 网络层 CreatorRegistry& registry = Registry();    CHECK_EQ(registry.count(type), 1) << "Unknown layer type: " << type        << " (known

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R

下面会介绍基于ResNet50的Mask RCNN网络,其中会涉及到RPN.FPN.ROIAlign以及分类.回归使用的损失函数等 介绍时所采用的MaskRCNN源码(python版本)来源于GitHub:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 下面的介绍都是基于这部分源码进行的(少数地方会和原始论文中有差别,不过不影响整个网络的理解) 一).整体框架结构 通过对代码的理解,重新绘制出一张MASKRCNN的整体架构图 二).分解各个节点 1)ResNet5

网络体系结构的分类 现代网络应用程序有两种主流的体系结构: 客户机/服务器体系结构和P2P体系结构(peer to peer “对等”)   一 . 客户机/服务器体系结构     客户机/服务器体系结构是最为喜闻乐见的网络体系结构,它的最大特点是“一台服务器 — 多个客户机”,  客户机通常充当发起请求的角色,而服务器则通常充当接收请求,提供响应的角色. 这种网络体系结构还有以下几个特点; 1. 服务器主机是总是打开的, 客户机主机则并不总是打开 2. 服务器是处理所有逻辑的中心 3. 基于2

一.什么是端口? 在开始讲什么是端口(port)之前,我们先来聊一聊什么是 port 呢?常常在网络上听说『我的主机开了多少的 port ,会不会被入侵呀!?』或者是说『开那个 port 会比较安全?又,我的服务应该对应什么 port 呀!?』呵呵!很神奇吧!怎么一部主机上面有这么多的奇怪的 port 呢?这个 port 有什么作用呢?! 由于每种网络的服务功能都不相同,因此有必要将不同的封包送给不同的服务来处理,所以啰,当你的主机同时开启了 FTP 与 WWW 服务的时候,那么别人送来的资料封

使用候选区域方法(region proposal method)创建目标检测的感兴趣区域(ROI).在选择性搜索(selective search,SS)中,首先将每个像素作为一组.然后,计算每一组的纹理,并将两个最接近的组结合起来.但是为了避免单个区域吞噬其他区域,首先对较小的组进行分组.继续合并区域,直到所有区域都结合在一起.下图第一行展示了如何使区域增长,第二行中的蓝色矩形代表合并过程中所有可能的 ROI. 1.R-CNN R-CNN 利用候选区域方法创建了约 2000 个 ROI.这些区

Github地址:Mask_RCNN 『计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习 『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一:总览 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二:基于ReNet101的FPN共享网络 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其三:RPN锚框处理和Proposal生成 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其四:FPN和ROIAlign的耦合 『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五:目标检测结果精炼

本文主要对常用的文本检测模型算法进行总结及分析,有的模型笔者切实run过,有的是通过论文及相关代码的分析,如有错误,请不吝指正. 一下进行各个模型的详细解析 CTPN 详解 代码链接:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR CTPN是目前应用非常广泛的印刷体文本检测模型算法. CTPN由fasterrcnn改进而来,可以看下二者的异同 网络结构 FasterRcnn CTPN basenet Vgg16 ,Vgg19,resnet Vgg16,也可以

YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},

 Faster R-CNN,由两个模块组成: 第一个模块是深度全卷积网络 RPN,用于 region proposal; 第二个模块是Fast R-CNN检测器,它使用了RPN产生的region proposal进行物体检测. 通过将 region proposal 融入 CNN 网络中, 整个系统是一个单一的,统一的对象检测网络. 具体为使用 RPN 的技术代替之前 Selection Search, 完成 region proposal, 那么 RPN 需要完成两个任务: 判断 ancho

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \tim

1.目标检测 检测图片中所有物体的 类别标签 位置(最小外接矩形/Bounding box) 区域卷积神经网络R-CNN 模块进化史 2.区域卷积神经网络R-CNN Region proposals+手工特征+分类器 R-CNN模块划分 模块1:Selective Search(SS)获取区域 ~2000个区域Region proposals 跟分类无关,包含物体 区域预处理 Bounding box膨胀 尺寸变换成227x227 模块2:AlexNet 网络 对所有区域进行特征提取 fine-

一.模块概述 上节的最后,我们进行了如下操作获取了有限的proposal, # [IMAGES_PER_GPU, num_rois, (y1, x1, y2, x2)] # IMAGES_PER_GPU取代了batch,之后说的batch都是IMAGES_PER_GPU rpn_rois = ProposalLayer( proposal_count=proposal_count, nms_threshold=config.RPN_NMS_THRESHOLD, # 0.7 name="ROI&q