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Caffe2 - (三十三) Detectron 之 roi_data - data loader

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2018-05-17

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Caffe2 - (三十一) Detectron 之 modeling - FPN 与 optimizer

Caffe2 - (三十一) Detectron 之 modeling - FPN 与 optimizer 1. FPN.py FPN 模块. """ Feature Pyramid Network (FPN) 使用的相关函数. """ from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function from __future__ import unic

2018-05-17

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Caffe2 - (三十) Detectron 之 modeling - 模型_heads

Caffe2 - (三十) Detectron 之 modeling - 模型_heads 1. fast_rcnn_heads.py fast_rcnn_heads.py 里给出了用于 classification 和 bounding box prediction 的网络 heads. 网络设计： ... -> RoI ----\ /-> box cls output -> cls loss -> RoIFeat

2018-05-17

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Caffe2 - (二十九) Detectron 之 modeling - 基础网络

Caffe2 - (二十九) Detectron 之 modeling - 基础网络 VGG16, VGG_CNN_M_1024，ResNet，ResNeXt. 1. VGG16.py """ VGG16 from https://arxiv.org/abs/1409.1556. """ from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function f

2018-05-17

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Caffe2 - (二十七) Detectron 之 modeling - detector

Caffe2 - (二十七) Detectron 之 modeling - detector Detecton 定义了一个 DetectionModelHelper 类，来表示 Detectron 模型. """ Defines DetectionModelHelper, the class that represents a Detectron model. """ from __future__ import absolute_import from __future__ import divisi

2018-05-17

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Caffe2 - (二十六) Detectron 之定制 Python Operators(ops)

Caffe2 - (二十六) Detectron 之定制 Python Operators(ops) Detectron 基于 Caffe2，添加了三个自定义的网络层(Python Ops). collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py generate_proposal_labels.py generate_proposals.py 1. collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py """ 网络层作用： - 将

2018-05-17

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Caffe2 - (二十五) Detectron 之 utils 函数(3)

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2018-05-17

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Caffe2 - (二十四) Detectron 之 utils 函数(2)

Caffe2 - (二十四) Detectron 之 utils 函数(2) 1. env.py """Environment helper functions.""" from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function from __future__ import unicode_literals import imp import os

2018-05-17

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Caffe2 - (二十三) Detectron 之 utils 函数(1)

Caffe2 - (二十三) Detectron 之 utils 函数(1) 1. blob.py # Based on: Fast R-CNN # Written by Ross Girshick # -------------------------------------------------------- """Caffe2 blob helper functions.""" from __future__ import absolute_import from __future__ impo

2018-05-17

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姿态估计 - 关键点 heatmap 生成方法对比

关键点 heatmap 生成方法对比人体姿态估计中，groundtruth 由 (x, y) 变为 heatmap 形式，这里探索了几种不同的生成 heatmap 的方法. import time import numpy as np import cv2 import matplotlib.pyplot as plt def CenterLabelHeatMap(img_width, img_height, c_x, c_y, sigma): X1 = np.linspace(1, img_

2018-05-17

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目标检测 - Faster R-CNN 中 RPN 原理

RPN 的用途在于, 判断需要处理的图片区域(where), 以降低推断时的计算量.

2018-05-17

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2018-05-17

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Caffe Loss层 - SoftmaxWithLossLayer

SoftmaxWithLossLayer 层可以分解为 SoftmaxLayer + MultinomialLogisticLoss 层的组合，不过其梯度计算更加数值稳定.

2018-05-17

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Tensorflow - Cross Entropy Loss

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2018-05-17

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2018-05-17

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