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如何系统得目标检测模型误差分析?

大家好,我是阿潘 分享一种系统、数据驱动方法,用来了解阻碍模型性能因素 图1 现实中得目标检测是具有挑战性,具体原因如下: 缺乏数据通常是限制因素。...平均精度 (mAP) - 用于评估目标检测器性能首选指标 - 不直观,并且与分类问题准确度、精度或召回率不同,可能难以准确了解模型执行情况.事实上,这对于检测模型表现不佳区域没有帮助,更不用说帮助设计改善情况策略了...虽然评估包括获得单个指标来总结模型是否总体上表现良好,但可以将错误分析视为机器学习系统调试,检查模型输出,并将其与基本事实进行比较,最终帮助建立问题直觉。它要求深入了解数据和模型。...最重要是,它们通常会提供有关问题、模型和数据集有价值信息。 错误分类 现在,让我们最后看看 TIDE 是如何工作,以及我们如何利用它进行错误分析。...错误影响 在任何现实世界场景中,都有一个指标或一组指标,我们希望模型其表现良好。理想情况下,这些指标与项目目标一致,并且很好地总结了模型在完成手头任务方面的成功程度。

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使用Keras预训练好模型进行目标类别预测详解

前言 最近开始学习深度学习相关内容,各种书籍、教程下来到目前也有了一些基本理解。参考Keras官方文档自己做一个使用application小例子,能够图片进行识别,并给出可能性最大分类。...keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions import numpy as np 导入权重,首次会从网络进行下载...这里需要安装PLI库。...补充知识:模型训练loss先迅速下降后一直上升 loss函数走势如下: ?...检查代码没什么问题,分析应该是陷入了局部最优,把学习率调低一点就好了,从0.01调到了0.001 以上这篇使用Keras预训练好模型进行目标类别预测详解就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考

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目标检测】YOLOv5针目标检测改进模型添加帧率检测

问题背景 众所周知,YOLOv5会对输入图片进行放缩,并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高遥感/无人机图片,小目标难以被训练识别。...本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5 模型和代码修改——针对小目标识别所提到一种改进方案。 我所使用是YOLOv5-5.0版本,数据集采用VisDrone数据集。...检测头改进 模型方面的修改:作者在模型上增加了一个更小Anchor并添加了一个更小检测头。...图像切割 作者在检测时候(detect.py)增加了一个图像切分步骤,即将大图切分成各个小块,分别进行检测,然后再进行融合。...效果检测 为了检测这样做是否有效,我使用改进前YOLOv5l模型和改进后YOLOv5l模型VisDrone数据集训练100个epoch,并挑选了VisDrone测试集中两张角度较高图片进行检测

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目标识别】YOLOv5针目标检测改进模型添加帧率检测

问题背景 众所周知,YOLOv5会对输入图片进行放缩,并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高遥感/无人机图片,小目标难以被训练识别。...本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5 模型和代码修改——针对小目标识别所提到一种改进方案。 我所使用是YOLOv5-5.0版本,数据集采用VisDrone数据集。...检测头改进 模型方面的修改:作者再模型上增加了一个更小Anchor并添加了一些检测层。...图像切割 作者在检测时候(detect.py)增加了一个图像切分步骤,即将大图切分成各个小块,分别进行检测,然后再进行融合。...效果检测 为了检测这样做是否有效,我使用改进前YOLOv5l模型和改进后YOLOv5l模型VisDrone数据集训练100个epoch,并挑选了VisDrone测试集中两张角度较高图片进行检测

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【星球知识卡片】模型剪枝有哪些关键技术,如何进行长期深入学习

1 为什么要研究模型剪枝 在真正研究模型剪枝之前,我们首先要知道为什么要做这件事,模型到底有多么冗余呢,以Google模型和移动端小模型研究来说明这个问题,如下。 ?...2 连接剪枝 权重连接和神经元进行剪枝是最简单,也是最早期剪枝技术,NVIDIA韩松等人是最早研究模型剪枝技术团队,当然还有的方法会在剪枝后添加一个恢复操作以便获得更好性能。 ?...第一个是基于重要性因子,即评估一个通道有效性,再配合约束一些通道使得模型结构本身具有稀疏性,从而基于此进行剪枝。第二个是利用重建误差来指导剪枝,间接衡量一个通道输出影响。...第三个是基于优化目标的变化来衡量通道敏感性。 ? 4 个性化剪枝 不同输入样本,不同通道层其实都需要不同剪枝方案,注意力机制,动态模型等在模型剪枝中很有用,典型研究包括DCP,RNP等。 ?...5 剪枝策略 当前大部分模型剪枝方法都是每一层在基准模型训练后进行单独剪枝,这样方案比较耗时,效率不高,因此研究其他更加高效剪枝策略也是很有必要。 ?

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我们是如何改进YOLOv3进行红外小目标检测

【GiantPandCV导语】本文将介绍BBuf、小武和笔者一起在过年期间完成一个目标检测项目,将描述我们模型改进思路、实验思路、结果汇总和经验性总结。...2.3 数据集部分改进 上边已经分析过了,背景目标检测结果还是有一定影响,所以我们先后使用了几种方法进行改进。...笔者在一个目标检测比赛中见到有一个大佬是在YOLOv3FPN三个分支上各加了一个CBAM,最终超过Cascade R-CNN等模型夺得冠军。 2....但是对于尺度单一数据集反而有反作用,比如红外小目标数据集目标尺度比较统一,都很小。 Anchor模型影响比较大,Anchor先验不合理会导致更多失配,从而降低Recall。...机制》、《从零开始学习YOLOv3》、《目标检测和感受野总结和想法》、《PyTorch中模型可复现性》、《目标检测算法优化技巧》等,欢迎去干货锦集中回顾。

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详细解读 | 如何让你DETR目标检测模型快速收敛

1简介 最近发展起来DETR方法将transformer编解码器体系结构应用于目标检测并取得了很好性能。...这缩小了目标分类和box回归不同区域定位空间范围,从而减轻了content embedding依赖,减轻了训练。...2背景 DETR方法将transformer应用于目标检测取得了良好性能。它有效地消除了许多手工制作组件需要,包括NMS和Anchor生成。...式1中box预测过程包括2个步骤: 非归一化空间中参考点进行预测; 将预测框归一化到范围[0,1]; 步骤(1)表示decoder embedding f包含了构成方框4个端点相对于非归一化空间中参考点...目标检测通常需要隐式或显式定位目标的4个端点以实现精确box回归,并定位目标区域以实现精确目标分类。multi-head mechanism有利于解决定位任务纠缠问题。

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详细解读 | Google与Waymo教你如何更好训练目标检测模型!!!(附论文)

1简介 通过更好模型架构、训练和推理方法结合,目标检测系统速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样技术,以理解现代检测系统大多数改进来自哪里。...本文用RetinaNet和RCNN检测器在普通ResNet-FPN backbone上这些改进进行benchamrk测试。普通检测准确率提高了7.7%,速度提高了30%。...; 提供了2个目标检测模型家族作为未来研究新baseline,RetineNetRS和Cascade RCNN-RS; 探索了one-stage RetinaNet和two-stage RCNN模型之间速度...Bello等人证明了SE Block和ResNet-D对于分类模型都是有效。最近检测方向也显示了像Sigmoid线性单元激活这样非线性激活函数提高检测性能也是有效。...EfficientDet中复合缩放规则将输入分辨率与模型深度和所有模型组件(包括backbone、FPN和检测头)特征维度一起进行缩放。

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【3D目标检测】开源 | 弱监督3D目标检测器,不需要任何ground truth就可以进行模型训练

备注:研究方向+地点+学校/公司+昵称,更快通过申请,长按加细分领域技术交流群,目前有细分领域:图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理(分割检测)、深度学习...所以说弱监督学习是一种很有前途方法,它可以减少标注需求,但现有的弱监督目标检测器大多用于2D检测而不是3D。...本文中,我们提出了命名为VS3D弱监督3D目标检测框架,该方法不使用任何带有ground truth 3D边界盒,就可以训练点云三维物体检测器。...首先,本文提出了一个无监督3D候选模块,该模块通过利用标准化点云密度来生成候选目标。...算法在具有挑战性KITTI数据集上进行了综合实验,结果证明本文VS3D,在不同评估设置中都可以取得优越性能。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?

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推翻剪枝固有观点?清华、伯克利提出NN过参数化真的不重要

它有助于为网络压缩找到一些新东西。然而,目前我认为它不会改变工作流程。因为基本上,重新训练仍是必需,而对训练好模型进行剪枝可以减少再次训练时间。...机器之心该论文核心内容进行了介绍,欢迎大家留言探讨。...每个模型 Prune Ratio 都和原论文一致。 4.3 向目标检测任务迁移学习 ? 表 7:剪枝检测任务上(mAP)结果。剪枝模型来自于 Li et al. (2017)。...Prune-C 指在分类预训练权重上剪枝,Prune-D 指在迁移至检测任务之后权重上进行剪枝。Scratch-E/B 表示从头开始在分类任务上预训练剪枝模型,然后迁移至检测任务。...6 讨论及结论 我们建议未来剪枝方法基于强大基线模型进行评估,尤其是在目标剪枝架构已经被预定义情况下。

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小程序-云开发-如何敏感词进行过滤即内容安全检测(上)

作者 | 随笔川迹 ID | suibichuanji 前言 撰文:川川 您将在本文中学习到如何在小程序中一段文本进行检测是否含有违法违规内容 遇到涉及敏感文本问题,以及接入内容安全校验 具体有哪些应用场景...具体有哪些解决办法 方案1: xxxx 方案2::xxxx 方案3: xxxx 云函数调用结合request-promise第三方库实现内容请求校验 本文重点在于 学会如何在小程序端请求云函数,有别于传统...wx.request方式(类似AJax) 在云函数端,利用第三方https请求库(request,request-promise),获取Access_token,以及向微信官方提供内容检测接口发请求进行校验...,约喝茶等,这样的话,就得不偿失了 02 应用场景 用户个人资料违规文字检测(个人信息等,一些过于商业以及营销之类词可以进行过滤或禁止输入) 用户自行发表信息,评论,留言,内容检测等 03 解决办法...小程序前端逻辑代码 // 点击发送按钮,输入文本内容进行校验 send() { wx.cloud.callFunction({ name: 'msgSecCheck1', //

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小程序-云开发-如何敏感词进行过滤即内容安全检测(下)

作者 | 随笔川迹 ID | suibichuanji 前言 撰文:川川 您将在本文中学习另外一种方式如何在小程序中一段文本进行检测是否含有违规内容 云函数中进行简单配置一下,就可以实现文本内容校验...小程序端进行文本内容弱校验,减少API请求 如何将涉及违规文本内容用*号代替,进行过滤处理 云函数调用方式优点(推荐使用) 本文重点在于 学会如何在小程序云开发中云函数后端进行配置,实现文本内容校验...小程序端在什么时机进行弱校验,为什么有必要这么做 遇到违规文本内容用特殊字符替代 · 正 · 文 · 来 · 啦 · 在前面一文小程序-云开发-如何敏感词进行过滤即内容安全检测...(上)中通过在小程序端请求云函数msgSecCheck1,通过request,request-promise请求微信提供内容安全接口以及获取access_token,实现了小程序端输入文本内容安全检测...*/ const g_reg = /好贱|操|杀|贱|傻|疯|炮|奸|猪|笨|屁|麻痹|滚犊子|婊/gm // 手动敏感词检测 _hasSensitiveWords(str) { if

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卷积神经网络训练模拟量化实践

前言 深度学习在移动端应用是越来越广泛,由于移动端运算力与服务器相比还是有差距, 所以在移动端部署深度学习模型难点就在于如何保证模型效果同时,运行效率也有保证。...在验证 完了之后,开始着手部署到移动端,这时候就要精简模型结构了,一般是模型 进行剪枝,或者参考现有的比如MobileNetV2和ShuffleNetV2等轻量级网络重新设计自己 网络模块...练好网络做量化,在实践中尝试过TensorRT[5][8]后训练量化算法,效果还不错。...以下两张图片分别表示是训练过程 与实际应用过程中batchnorm层处理区别: 对于如何融合batchnorm参数进卷积层参数,看以下公式: 公式中,W和b分别表示卷积层权值与偏置...实验结果 用VGG在Cifar10上做了下实验,效果还可以,因为是为了验证量化训练有效性,所以 Cifar10时候没怎么调过参,数据增强也没做,出来模型精确度最高只有0.877,比最好

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清华&伯克利ICLR论文:重新思考6大剪枝方法

剪枝过程中,根据一定标准,冗余权重进行修剪并保留重要权重,以最大限度地保持精确性。 剪枝通常能大幅减少参数数量,压缩空间,从而降低计算量。 然而,剪枝方法真的有它们声称那么有效吗?...他们检查了6种最先进剪枝算法,发现剪枝模型进行fine-tuning,只比使用随机初始化权重训练网络性能好一点点,甚至性能更差。...这些实验结果比较了从头开始训练剪枝模型和基于继承权重进行微调,以及预定义和自动发现目标体系结构方法。...此外还包括从图像分类到物体检测转移学习实验。 表1:基于L1范数通道剪枝结果(准确度)。“剪枝模型”是从大型模型进行剪枝模型。原模型剪枝模型配置均来自原始论文。...在原始论文中不需要微调,因此存在一个“剪枝”列,而不是“微调”列 表6:非结构化剪枝结果(准确度)“剪枝比”表示在所有卷积权重集中,进行剪枝参数比例。 表7:用于检测任务剪枝结果(mAP)。

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安卓APP安全漏洞测试 如何APP安全进行全方位漏洞检测

,以及攻击等情况时而发生,近几年移动互联网快速发展,APP应用,网站也越来越多,受到攻击成几何增长,有很多客户找到我们SINE安全来进行测试服务,那如何通过测试解决网站APP现有的攻击问题呢,首先我们要了解...,从普通用户访问网站进行测试。...分多个层面进行,网站方面,APP方面,我们从网站来说,大体渗透范围,网站漏洞进行检测,包括SQL注入漏洞,get,post,cookies注入漏洞,延迟注入检测,盲注检测,XSS跨站漏洞检测,分反射...根据SINE安全团队十年测试经验得出,在对客户网站进行测试前,收集客户网站信息以及资料,整理越多越好,有利于更深入了解客户,只有真正了解了自己,才能知彼知己百战不殆,通过收集资料,人工+软件辅助方式漏洞进行检测...最后测试出漏洞,以及漏洞修复方案,安全方面建议,整理成详细安全部署报告,交由甲方公司,整体渗透测试内容进行描述,检测出来漏洞分高中低,漏洞名称,漏洞详情,漏洞利用方式,以及如何才能修复好漏洞

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MXNet实现卷积神经网络训练量化

开篇 深度学习在移动端应用是越来越广泛,由于移动端运算力与服务器相比还是有差距,所以在移动端部署深度学习模型难点就在于如何保证模型效果同时,运行效率也有保证。...这时候就要精简模型结构了,一般是模型进行剪枝,或者参考现有的比如MobileNetV2(https://arxiv.org/abs/1801.04381)和ShuffleNetV2(https...练好网络做量化,在实践中尝试过TensorRT后训练量化算法,在一些任务上效果还不错。...实际应用中BN处理 对于如何融合batchnorm参数进卷积层参数,看以下公式: ?...实验结果 用VGG在Cifar10上做了下实验,效果还可以,因为是为了验证量化训练有效性,所以Cifar10时候没怎么调过参,数据增强也没做,出来模型精确度最高只有0.877,比最好结果0.93

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自动模型压缩与架构搜索,这是飞桨PaddleSlim最全解读

图 5 2、自动模型压缩 自动模型压缩相比 NAS 而言,不是一个从无到有的过程,而是在一个已有的模型(训练好)基础上进行压缩裁剪,在保证精度同时,快速获得一个更快、更小模型。...剪枝 网络剪枝是将训练好模型允余参数去掉,达到减小模型参数量和计算量目的。在众多剪枝方法中,可以根据被裁剪参数是否具有结构化信息分为细粒度剪枝和结构化剪枝两类。...图 9 在剪枝过程中,如何确定每层最优剪枝比例和具体要裁剪 filter,来达到整个模型最优压缩比是该方法中要解决问题,对于选择哪些 filter 进行裁剪,常规方案和细粒度剪枝类似,不同...论文【Pruning Filters for Efficient ConvNets】提出了一种基于敏感度剪枝策略,通过不同层剪枝敏感度来决定裁剪比例,每层敏感度计算方法是使用不同裁剪比例该层进行剪枝...一般模型蒸馏流程如下,先好一个大模型,让后让小模型去拟合大模型产生 soft target,在蒸馏结束后,一般还会使用真实 label 信息进行 fine-tuning,如图 12 所示。

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自动模型压缩与架构搜索,这是飞桨PaddleSlim最全解读

图 5 2、自动模型压缩 自动模型压缩相比 NAS 而言,不是一个从无到有的过程,而是在一个已有的模型(训练好)基础上进行压缩裁剪,在保证精度同时,快速获得一个更快、更小模型。...剪枝 网络剪枝是将训练好模型允余参数去掉,达到减小模型参数量和计算量目的。在众多剪枝方法中,可以根据被裁剪参数是否具有结构化信息分为细粒度剪枝和结构化剪枝两类。...图 9 在剪枝过程中,如何确定每层最优剪枝比例和具体要裁剪 filter,来达到整个模型最优压缩比是该方法中要解决问题,对于选择哪些 filter 进行裁剪,常规方案和细粒度剪枝类似,不同...论文【Pruning Filters for Efficient ConvNets】提出了一种基于敏感度剪枝策略,通过不同层剪枝敏感度来决定裁剪比例,每层敏感度计算方法是使用不同裁剪比例该层进行剪枝...一般模型蒸馏流程如下,先好一个大模型,让后让小模型去拟合大模型产生 soft target,在蒸馏结束后,一般还会使用真实 label 信息进行 fine-tuning,如图 12 所示。

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