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半杯茶的小酒杯

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自动驾驶运动预测-Uber LaneGCN模型

数据结构 node.js 机器学习神经网络深度学习

Motion Forecasting的目标是根据车辆的Past States预测Future Trajectories。

2022-04-28

9390

Object Detection-Mask RCNN

机器学习神经网络深度学习人工智能 https

Mask RCNN是实现物体实例分割(Object Instance Segmentation)的通用框架。它在Faster RCNN的基础上增加了一个预测物体Mask的分支，所以Mask RCNN不仅可以预测输入图像物体的Class、Bounding Box，而且还可以生成每个物体的Mask。

2022-04-28

7480

CNN模型-ResNet、MobileNet、DenseNet、ShuffleNet、EfficientNet

kernel 机器学习神经网络深度学习人工智能

下图为我们了展示了2018前常用CNN模型大小与Accuracy的比较，网络上不乏介绍CNN演进的文章[LeNet/AlexNet/Vgg/ Inception/ResNet]，写的也都很好，今天我们为各位读者介绍几个最新的CNN模型，如何搭建以及他们的优势在哪里。

2022-04-28

1.5K0

用Keras Tensorflow 2.0实现YOLO V1

神经网络深度学习人工智能图像识别

本文尝试使用Tensorflow 2.0复现论文<You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection>的效果。

2022-04-28

1.2K0

Object Detection-深入理解YOLO v1

图像识别神经网络深度学习人工智能机器学习

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

2022-04-28

5320

深度卷积生成对抗网络(DCGAN)

机器学习神经网络深度学习人工智能 tensorflow

GAN的基本原理其实非常简单，它包含两个网络，G网络(Generator)和D网络(Discriminator)。G网络的目标是尽量生成真实的图片去欺骗判别网络D，D网络的目标是尽量把G网络生成的图片和真实的图片分别开来。

2022-04-28

1.1K0

RNN预测行人运动轨迹

机器学习神经网络深度学习人工智能

数据集来源自[1]，每个数据目录包含一个pixel_pos.csv文件，它的文件格式如下:

2022-04-28

2.7K0

动图详解LSTM和GRU

深度学习机器学习人工智能神经网络

反向传播(Back Propagation)是一种与最优化方法(比如梯度下降方法)结合、用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度，然后将梯度反馈给最优化方法，用来更新网络权重以最小化损失函数。

2022-04-28

8370

Improving Deep Neural Networks-Dataset、Bias&Variance

机器学习神经网络深度学习人工智能腾讯云测试服务

在机器学习中，我们通常将数据集分为:Training Set、Dev Set、Test Set。

2022-04-28

2330

自动驾驶运动预测(Motion Prediction)

自动驾驶无人驾驶 javascript 机器学习深度学习

运动预测(Motion Prediction)模块主要解决自动驾驶车辆与周围环境中的其它运动物体(车辆、行人等)的协同交互问题。该模块对感知模块所检测到的运动物体进行未来一段时间内行为意图的预测，并将预测的结果转化为时间维度和空间维度的轨迹。以这些障碍车、行人、非机动车等运动物体的预测轨迹作为输入，自动驾驶车辆可以做出更加合理的驾驶决策，规划出更加合理、安全的车辆运动行为。

2022-04-28

1.2K0

Waymo-自动驾驶长尾问题挑战(2019)

机器学习神经网络深度学习人工智能自动驾驶

场景一：一个骑自行车的人手中拿着一个Stop Sign标识牌。我们不知道它何时会举起标识牌。无人车必须理解这种场景，即使他举起了Stop Sign标识牌，自动驾驶汽车也不应该停下来。

2022-04-28

1K0

自动驾驶地图构建(Mapping)-占位栅格图(Occupancy Grid Map)

网站机器学习神经网络深度学习人工智能

前面文章《自动驾驶运动规划(Motion Planning)》中提到可以使用占位图(Occupancy Grid Map)表示自动驾驶行驶区域的哪些区域被障碍物(如静止的车辆、路中间的石墩子、树木、路肩等)占用，Motion Planning模块会通过查询占位地图避开这些道路障碍物，避免与它们碰撞，从而达到安全驾驶的目的。

2022-04-28

2.9K0

Real-Time Object Detection-YOLO V1学习笔记

图像识别神经网络深度学习人工智能机器学习

YOLO之前的Object Detection方法主要是通过Region Proposal产生大量的Bounding Box，再用Classifier判断每个Bounding Box是否包含Object，以及Object所属类别的Probability。

2022-04-28

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目标检测-Training with Online Hard Example Mining

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

图像分类和目标检测是计算视觉领域的两个基础任务，Region-based ConvNet将目标检测问题转化为图像分类问题，使得目标检测领域出现了巨大的技术突破，同时也引入了难以处理的heuristics和hyperparameters问题。OHEM(Online Hard Example Mining)算法的思想很简单：在训练数据集中往往存在大量的简单样本(easy examples)和少量的困难样本(hard examples)，easy examples对于模型的训练贡献较小，hard examples更加有助于提升模型训练的效率和效果，OHEM算法将hard examples自动化的筛选出来运用到模型训练中去，从而获得较好的模型效果。

2022-04-28

3500

目标检测(Object Detection)-Faster RCNN中的ROI Pooling Layer

机器学习神经网络深度学习人工智能 jquery

ROI(Region Of Interest)是从目标图像中识别出的候选识别区域。在Faster RCNN中，候选识别区域(ROIs)是把从RPN(Region Proposal Network)产生的候选识别框映射到Feature Map上得到的。 ROI Pooling的作用就是把大小形状各不相同的候选识别区域归一化为固定尺寸的目标识别区域。

2022-04-28

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Faster RCNN中的RPN

机器学习神经网络深度学习人工智能日志服务

Faster R-CNN最突出的贡献在于提出Region Proposal Network(RPN)替换了选择性搜索(Selective Search)，在保证对象检测的准确率的条件下，将检测时间降低了10倍左右，实现了实时的对象检测。

2022-04-28

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目标检测(Object Detection)的评估指标mAP

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

官方公布的Fast R-CNN在COCO test-dev数据集上的mAP@.5为35.9%，mAP@[.5,.95]为19.7；

2022-04-28

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Faster RCNN的损失函数(Loss Function)

机器学习神经网络深度学习人工智能

: Anchor[i]预测的Bounding Box的参数化坐标(parameterized coordinates)；

2022-04-28

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Faster-RCNN中Anchor锚框生成

机器学习神经网络深度学习人工智能

Anchor是Faster RCNN中的一个重要的概念，在对图像中的物体进行分类检测之前，先要生成一系列候选的检测框，以便于神经网络进行分类和识别。

2022-04-28

9120

Tensorflow实战(2)-三个基本概念Epoch, Batch, Iteration

批量计算深度学习神经网络

深度神经网络的优化都是基本都是基于梯度下降的，梯度下降的过程就是寻找函数值下降速度最快的方向，沿着该方向迭代，快速到达局部最优解的过程。

2022-04-28

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