本章目的:填写严重度S(+分类).频度O.探测度D,判定风险优先系数RPN. 1.前言 实施阶段中, 要求.潜在失效模式.潜在失效后果.潜在失效原因和现有设计控制措施等 5 个为基础项, 它们的分析是决定 DFMEA实施成功与否的关键;S,O,D,RPN和建议的纠正措施为衍生项;基础项确定之后, 衍生项可以随之确定. 2.定义: 2.1 严重度(S) 严重度是指对一个特定失效模式的最严重的影响后果的评价等级.严重度是在单个FMEA范围内的一个相对级别. 推荐的评估标准: 小组应当同意一个评估标准

1.介绍 图为faster rcnn的rpn层,接自conv5-3 图为faster rcnn 论文中关于RPN层的结构示意图 2 关于anchor: 一般是在最末层的 feature map 上再用3*3的窗口去卷积特征.当3*3的卷积核滑动到特征图的某一个位置时,以当前滑动窗口中心为中心映射到原图的一个区域(注意 feature map 上的一个点是可以映射到原图的一个区域的,这个很好理解,感受野起的作用啊-...),以原图上这个区域的中心对应一个尺度和长宽比,就是一个anchor了.fas

在faster-r-cnn 中,因为引入rpn层,使得算法速度变快了不少,其实rpn主要作用预测的是 “相对的平移,缩放尺度”,rpn提取出的proposals通常要和anchor box进行拟合回归,就像 卡尔曼滤波一样,最终结果是基于观测量加上一个预测量.这里将的不错,公式和代码也 切合. 下面部分来源:http://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html主要步骤, 回归/微调: 回归/微调的对象是什么? (4)   Bounding-box

本章目的:填写建议措施及DFMEA后续完备. 1.建议措施(k) 定义 总的来说,预防措施(降低发生率)比探测措施更好.举例来说,比起设计定稿后的产品验证/确认,使用已证实的设计标准或最佳实践更加可取. //这句话在上上章节,也就是叙述预防控制和探测控制的章节已经描述过了. 建议措施的目的在于改进设计. 所以,就作者看来,为了改进设计,建议措施的填写实际上需要分两步进行. 1)尽可能降低SOD三者的评分,其目的是最优化产品设计: 2)在最近一代产品已经不能优化设计的基础上:这个原因有很多,比如项

 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

最近收到几个好心人发来的邮件,指出我的BinCalc存在低级BUG,即1+1算出来不等于2--鉴于存在这种误解的人之多,俺不得不爬出来澄清一下--我的Megatops BinCalc当中的计算器是RPN Calculator!(同学们难道没有发现BinCalc的计算器没有等号嘛--囧rz) 如果你是学软件出身的但是居然没有听说过RPN,那你一定是没听课也没做作业的了--逆波兰表达式的概念最早出现在C圣经的课后习题里面.不过如果你学的是叹号强那本误人子弟的烂书……那也最迟会在编译原理里面看到它.如

本文译自<Deep learning for understanding faces: Machines may be just as good, or better, than humans>.为了方便,文中论文索引位置保持不变,方便直接去原文中找参考文献. 近些年深度卷积神经网络的发展将各种目标检测和识别问题大大的向前推进了不少.这同时也得益于大量的标注数据集和GPU的使用,这些方面的发展使得在无限制的图片和视频中理解人脸,自动执行诸如人脸检测,姿态估计,关键点定位和人脸识别成为了可能.本

1.grandfather:  R-CNN网络 结构如下: 工作流程: Input(an image)   Proposals(~2K个,在使用CNN提取特征之前还要先resize)  feature maps  每类得分,再经过NMS筛选,再使用手工设计的回归器进行box regression: 缺点: (1)速度慢,2K多个proposals都要经过CNN提取特征: (2)先分类在再回归,没有实现end to end: 2.father:  fast R-CNN网络 结构如下: 工作流程:

转自http://www.infocool.net/kb/Python/201611/209696.html#原文地址 第一步,准备 从train_faster_rcnn_alt_opt.py入: 初始化参数:args = parse_args() 采用的是Python的argparse 主要有–net_name,–gpu,–cfg等(在cfg中只是修改了几个参数,其他大部分参数在congig.py中,涉及到训练整个网络). cfg_from_file(args.cfg_file) 这里便是代用

上一篇我们说完了AnchorTargetLayer层,然后我将Faster rcnn中的其他层看了,这里把ROIPoolingLayer层说一下: 我先说一下它的实现原理:RPN生成的roi区域大小是对应与输入图像大小(而且每一个roi大小都不同,因为先是禅城九种anchors,又经过回归,所以大小各不同),所以在ROIPoolingLayer层中,先将每一个roi区域映射到经过conv5的feature map上,然后roi对应于feature map上的这一块区域再经过pooling操作映射

接着上篇的博客,咱们继续看一下Faster RCNN的代码- 上次大致讲完了Faster rcnn在训练时是如何获取imdb和roidb文件的,主要都在train_rpn()的get_roidb()函数中,train_rpn()函数后面的部分基本没什么需要讲的了,那我们再回到训练流程中来: 这一步训练的网络结构见下图: 训练的第一步就这么完成了(RPN网络使用gt_roidb训练完成),还有,这里的train_rpn()函数中有涉及到train_net()函数,即用来训练得到网络模型,我会在训练

这段时间看了不少论文,回头看看,感觉还是有必要将Faster rcnn的源码理解一下,毕竟后来很多方法都和它有相近之处,同时理解该框架也有助于以后自己修改和编写自己的框架.好的开始吧- 这里我们跟着Faster rcnn的训练流程来一步一步梳理,进入tools\train_faster_rcnn_alt_opt.py中: 首先从__main__入口处进入,如下: 上图中首先对终端中的命令行进行解析,获取相关的命令参数:然后利用mp.Queue()创建一个多线程的对象,再利用get_solvers

一.R-FCN初探 1. R-FCN贡献 提出Position-sensitive score maps来解决目标检测的位置敏感性问题: 区域为基础的,全卷积网络的二阶段目标检测框架: 比Faster-RCNN快2.5-20倍(在K40GPU上面使用ResNet-101网络可以达到 0.17 sec/image); 2. R-FCN与传统二阶段网络的异同点 图1 R-FCN与传统二阶段网络的异同点相同点:首先,两者二阶段的检测框架(全卷积子网络+RoI-wise subnetwork); 其次两

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

本章目的:了解FMEA和DFMEA的概念. 1.什么是FMEA(what) 潜在的失效模式及后果分析(Potential Failure Mode and Effects Analysis,简称FMEA,读作“飞么”,最初也是用在飞机上的). 是通过对可能发生的(和/或已经发生的)失效模式进行分析与判断其可能造成 (和/或已经产生的)的后果而产生的风险程度的一种量化的定性分析计算方法,并根据风险的大小,采取有针对性的改进,从而了解产品(和/或制造过程)设计能力,达成一种事先预防并实施改进措施的方

本章目的:明确失效模式.失效后果.失效原因的定义,分清楚层次关系,完成DFMEA这部分的填写. 1.失效模式,失效后果,失效原因的定义: 这是FEMEA手册第四册中的定义. 1.1 潜在失效模式 (b) 潜在失效模式是指零部件.子系统.系统可能潜在地不能满足或者实现项目栏里描述的预期功能的状态.识别与功能/要求有关的潜在失效模式.潜在失效模式应当用专业技术术语描述,不必描述成顾客能够注意到的现象.一个功能可能有多个失效模式.如果一个功能被识别有大量的失效模式,则可能说明要求没有妥善的定义.由于假

本章目的:在现有设计中,明确预防控制与探测控制的定义和手段. 1.现有控制的填写部位: 2.现行设计控制(h)定义: 作为设计过程的一部分,现行设计控制是已经实施或承诺的活动,它将确保设计充分考虑设计功能性的和可靠性的要求. 有两种设计控制可考虑: 2.1 预防控制: 消除(预防)失效机制的原因或失效模式的发生,或者降低其发生的机率. 2.2 探测控制: 在产品发布之前,通过分析的或物理的方法,识别(探测)失效原因.失效机制或失效模式的存在. 2.3 预防控制优先 如有可能,应优先采用预防控制方

本blog为github上CharlesShang/TFFRCNN版源码解析系列代码笔记第二篇   推断(测试)过程不使用RPN时代码运行流程 作者:Jiang Wu  原文见:https://home.cnblogs.com/u/deeplearning1314/ 原因:网上tensorflow版Faster RCNN代码解析较少(猜测是代码调用关系太复杂,没人愿意写),为便于交流学习,本人深入理解代码同时定期更新自己的理解,如有错误敬请指正.(吴疆   2018.7.4) 感谢:网上大神--

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 简介 Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法,前面看了Selective Search以为在这里可以用到,但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框,而是采用了Edge Boxes方法得到的候选框,好吧,再去看看这个方法到底快在哪里.Faster R-CNN分为两个过程,第一个过

1. 什么是CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一. 我们先来看卷积神经网络各个层级结构图: 上图中CNN要做的事情是:给定一张图片,是车还是马未知,是什么车也未知,现在需要模型判断这张图片里具体是一个什么东西,总之输出一个结果:如果是车 那是什么车. 最左边是数据输入层(input