1.1 目标 从编程实现角度角度来讲, 以 Faster R-CNN 为代表的 Object Detection 任务，可以描述成: 给定一张图片, 找出图中的有哪些对象, 以及这些对象的位置和置信概率...Faster R-CNN 整体架构 从编程角度来说， Faster R-CNN 主要分为四部分（图中四个绿色框）： Dataset：数据，提供符合要求的数据格式（目前常用数据集是 VOC 和 COCO）...2.2 Extractor Extractor 使用的是预训练好的模型提取图片的特征。论文中主要使用的是 Caffe 的预训练模型 VGG16。...对于每个 anchor, gt_label 要么为 1（前景），要么为 0（背景），而 gt_loc 则是由 4 个位置参数 (tx,ty,tw,th) 组成，这样比直接回归座标更好。 ?...在训练 Faster RCNN 的时候有四个损失： RPN 分类损失：anchor 是否为前景（二分类） RPN 位置回归损失：anchor 位置微调 RoI 分类损失：RoI 所属类别（21 分类，多了一个类作为背景
当前，基于深度学习的对象检测可以大致分为两类： 两级检测器，例如基于区域检测的CNN（R-CNN）及其后续产品。...最后的想法 为什么需要焦点损失 两种经典的一级检测方法，如增强型检测器，DPM和最新的方法（如SSD）都可以评估每个图像大约10^4 至 10^5个候选位置，但只有少数位置包含对象（即前景），而其余的只是背景对象...现在，让我们使用一些示例来比较交叉熵和焦点损失，并查看焦点损失在训练过程中的影响。 交叉熵损失 vs 焦点损失 让我们通过考虑以下几种情况来进行比较。...假设预测概率p=0.05的前景被分类为预测概率p=0.05的背景对象。...假设对预测概率p=0.01的背景对象，用预测概率p=0.99对前景进行分类。
对于特征提取，该模型通过在每个候选区域上应用Caffe CNN（卷积神经网络）得到4096维特征向量，227×227 的RGB图像，通过五个卷积层和两个全连接层前向传播来计算特征，节末链接中的论文解释的模型相对于...source=post_page Fast R-CNN 下图中展示的论文提出了一种基于快速区域的卷积网络方法（Fast R-CNN）进行目标检测，它在Caffe（使用Python和C ++）中实现，该模型在...在其结构中，Fast R-CNN将图像作为输入同时获得候选区域集，然后，它使用卷积和最大池化图层处理图像，以生成卷积特征图，在每个特征图中，对每个候选区域的感兴趣区域（ROI）池化层提取固定大小的特征向量...source=post_page 将目标看做点 下图中的论文提出将对象建模为单点，它使用关键点估计来查找中心点，并回归到所有其它对象属性。 这些属性包括3D位置，姿势方向和大小。...对象大小和姿势等属性根据中心位置的图像特征进行回归，在该模型中，图像被送到卷积神经网络中生成热力图，这些热力图中的最大值表示图像中对象的中心。
2) 目标分类，对于每一个目标，需要找到对应的类别(class)，区分到底是人，是车，还是其他类别。 3) 像素级目标分割，在每个目标中，需要在像素层面区分，什么是前景，什么是背景。...那么，该网络是如何训练的呢？是直接在ImageNet上面训练的，也就是说，使用图像分类数据集训练了一个仅仅用于提取特征的网络。...从如上代码中可以看到，对于RPN输出的特征图中的每一个点，一个1×1的卷积层输出了18个值，因为是每一个点对应9个anchor，每个anchor有一个前景分数和一个背景分数，所以9×2=18。...在训练的时候，就需要对应的标签。那么，如何判定一个anchor是前景还是背景呢？...在训练anchor属于前景与背景的时候，是在一张图中，随机抽取了128个前景anchor与128个背景anchor。
1.Introduction CNN在图像分类和物体检测领域大放异彩，主要是以下几项因素的作用:1).数以百万计带标签的训练数据的出现;2).GPU的强大计算能力，使得训练大的模型成为可能。...例如,在layer5的第一行第二列，这些图片块似乎没有什么共同之处，但是从左边的可视化结果我们可以看出，这个特殊的feature map关注的是背景中的草，而不是前景中的物体。...上图中左侧的图像就是根据反卷积网络得到的结果，下面我们详细解释一下右侧的图片块是如何得到的。...但是在layer7中眼，鼻子和随机的数值较为相似，可能是因为高层尝试去区分狗的种类。...，如CNN中特征学习的分层性质，训练过程中的特征演变，CNN对于平移和缩放的不变性。
它解决了roi pooling的输入问题，就是如何得到一系列的proposal，也就是原图中的候选框。 ? 图比较难画就借用原文了，如上，而rpn网络的功能示意图如下。 ?...如果不使用rpn，则需要自己来生成前景和背景的rois训练图片，调用了两个函数_sample_rois，_project_im_rois。..._sample_rois函数生成前景和背景，接口如下： _sample_rois(roidb, fg_rois_per_image, rois_per_image, num_classes) 通过rois_per_image...train_svms.py，R-CNN网络的SVM训练脚本，可以不关注。 在熟悉了框架后，就可以使用我们的数据进行训练了。..._classes中的类别，由于我们这里是二分类的检测，所以将多余的类别删除，只保留背景，添加face类别。 (3)使用experements/tools下面的脚本训练吧。
这对有深度学习背景的人来说很简单，但是理解如何使用和为什么这样做才是关键，同时，可视化中间层的特征输出也很重要。没有一致的意见表明哪个网络框架是最好的。...Faster R-CNN 论文中没有具体指定使用哪一层；但是在官方的实现中可以观察到，作者使用的是 conv5/conv5_1 这一层 (caffe 代码)。...然后，我们对这些锚点随机采样，构成大小为 256 的 mini batch——维持前景锚点和背景锚点之间的平衡比例。...使用 dynamic batches 是具有挑战性的，这里的原因很多。即使我们试图维持前景锚点和背景锚点之间的平衡比例，但这并不总是可能的。...独立应用程序 RPN 可以独立使用，而不需要第二阶段的模型。在只有一类对象的问题中，目标性概率可以用作最终的类别概率。这是因为在这种情况下，「前景」=「目标类别」以及「背景」=「不是目标类别」。
但一切开始之前，需要解决两个主要的问题。 如何利用深度的神经网络去做目标的定位？ 如何在一个小规模的数据集上训练能力强劲的网络模型？ 论文作者给出了思路。...也可以很清楚地确认，如果一个背景方框中没有包含汽车，那么它就是 Negetive。 但是，比较难确认的是，如果一个方框，只有一部分与汽车重叠，那么如何标注这个方框呢？...pool5 在上一小节已经讨论过了，那么 fc6 和 f7 就成了研究的对象。...利用 CPMC 生成候选区域，然后将这些区域调整大小为 227×227,送到神经网络当中，这是 full 阶段，区域中有背景也有前景。...这个阶段只处理候选区域的前景，将背景用输入的平均值代替，然后背景就变成了 0 ，这个阶段称为 fg。 full + fg 阶段，将背景和前景简单拼接。
因此模型需要了解哪个锚框可能包含我们的对象。带有我们对象的锚框可以被归类为前景，其余的将是背景。同时模型需要学习前景框的偏移量以调整以适合对象。这将我们带到下一步。...它只关心它是前景对象还是背景。...每个锚框都有两个可能的标签（前景或背景）。如果我们将特征图的深度设置为 18（9 个锚点 x 2 个标签），我们将使每个锚点都有一个向量，该向量具有表示前景和背景的两个值（称为 logit 的法线）。...现在，训练数据已包含特征和标签。模型将进一步训练它。 总结 区域提议网络 (RPN) 的输出是一堆框/提议，它们将被传递给分类器和回归器以最终检查对象的出现。...往期推荐 如何反转ggplot2中的图例键顺序 Python: 结合多进程和 Asyncio 以提高性能 机器学习指标: F1分数 在 Python 中将 Tqdm 与 Asyncio 结合使用
与传统的目标检测算法不同，RetinaNet特别关注类别不平衡问题，尤其是在面对背景和前景类别数量差异巨大的场景时，表现尤为突出。...它通过一种叫做焦点损失（Focal Loss）的创新技术，解决了目标检测中常见的类别不平衡问题。在目标检测中，常常有大量的背景区域（负样本）和少量的前景区域（正样本）。...图b由单一维度的图像作为模型输入并且仅拿最后一层的特征做预测，对于小目标的检测性能较差，使用此方法的有R-CNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN, SPP-Net。...由于这些背景区域对模型来说“过于简单”，它们通常会对模型训练产生主导影响，而“难分类”的前景区域（例如小物体或者被遮挡的物体）却没有得到足够的训练资源。...例如，在一张图像中，可能只有极少数的前景物体，而大多数像素点都属于背景。
(2) C++基础与面试要点，需要巩固C++的基础，掌握面试常用的要点，掌握CMake/Makefile的编写与使用。会C++和不会C++，自然是有区别的咯。...(3) Caffe源代码解读，修改与模型部署(C++接口)，需要掌握Caffe的设计思想，核心代码解读，学会Caffe代码的自定义与修改，学会使用C++接口进行模型部署。 你说Caffe过时了？...Caffe从来不会更新一下版本原来代码就不能用了，几乎没有各种蛋疼的版本依赖问题，其他框架有几个能做到？ Caffe训练模型可能一行代码都不需要写信不信？ Caffe面试是考还是不考呢？ ?...CNN模型优化，掌握CNN模型优化的技巧，学会使用相关的工具进行分析和优化。这个课题，至少要用一本书的内容才能讲清楚，凑巧有三正好准备了很多，有直播有书有项目。 ?...(3) 表情识别与驱动，掌握基于嘴唇的常用表情识别方法，了解表情迁移与编辑方法。简单吗？那做做下面几道题。 ? ? (4) 目标检测与跟踪，掌握静态图中动物猫的完整检测流程，掌握视频中猫的跟踪。
本文将在静态图像上训练的实例网络迁移到视频对象分割上，将嵌入向量与物体和光流特征结合，而无需模型再训练或在线微调。 所提出的方法优于DAVIS数据集和FBMS数据集中最先进的无监督分割方法。...因此，我们将在静态图像上训练的实例网络迁移到视频对象分割上，将嵌入向量与物体和光流特征结合，而无需模型再训练或在线微调。 所提出的方法优于DAVIS数据集和FBMS数据集中最先进的无监督分割方法。...为了解决这个问题，提出的方法首先获得物体实例的嵌入，并识别用于区分前景/背景的代表性嵌入，然后基于代表性嵌入来分割帧。 左： groundtruth。...选择基于物体和运动显着性得分最高的种子作为初始种子（品红色）以产生初始分割。 最后，识别更多的前景种子以及背景种子来改善分割。 ? 图中：第一行：左边是一幅图像。...为了适应视频物体分割问题的前景变化，本文训练网络来生成嵌入（该嵌入封装了实例信息），而不是训练直接输出前景/背景分数的网络。 在实例嵌入中，通过物体和运动显著性进行建模来识别代表性的前景/背景嵌入。
然后，对于每个ROI区域，通过ROI Warping和ROI Pooling提取出对应的特征。接着，使用全连接层(FC layer)进行前景与背景的划分(Mask Predictoin)。...针对图像分割，使用两类score map，通过一个分类器就可以分出前景与背景。针对图像分类，将两类score map结合起来，可以实现分类问题。...RPN的loss分成两大部分，即 4. 分类loss(softmax loss)，区分提出的ROI到底是前景还是背景。 5....训练的细节上面，首先是使用了孔洞卷积(atrous convolution)，并且使用SGD优化器端到端训练。...值得一提的是，使用了8块GPU(K40)联合训练，每一块GPU只能运行一个mini batch，由此来看，训练成本还是比较高的。
但一切开始之前，需要解决两个主要的问题。 如何利用深度的神经网络去做目标的定位？ 如何在一个小规模的数据集上训练能力强劲的网络模型？ 论文作者给出了思路。...也可以很清楚地确认，如果一个背景方框中没有包含汽车，那么它就是 Negetive。 但是，比较难确认的是，如果一个方框，只有一部分与汽车重叠，那么如何标注这个方框呢？...pool5 在上一小节已经讨论过了，那么 fc6 和 f7 就成了研究的对象。...利用 CPMC 生成候选区域，然后将这些区域调整大小为 227x227,送到神经网络当中，这是 full 阶段，区域中有背景也有前景。...这个阶段只处理候选区域的前景，将背景用输入的平均值代替，然后背景就变成了 0 ，这个阶段称为 fg。 full + fg 阶段，将背景和前景简单拼接。
在训练的时候，就需要对应的标签。那么，如何判定一个anchor是前景还是背景呢？...在训练anchor属于前景与背景的时候，是在一张图中，随机抽取了128个前景anchor与128个背景anchor。 3.3....在训练的时候，就需要对应的标签。那么，如何判定一个anchor是前景还是背景呢？...在训练anchor属于前景与背景的时候，是在一张图中，随机抽取了128个前景anchor与128个背景anchor。 3.3....在训练的时候，就需要对应的标签。那么，如何判定一个anchor是前景还是背景呢？
等 简单点说就是: RCNN 解决的是，“为什么不用CNN做detection呢？”...RPN的cls和reg RPN输出对于某个proposal，其是属于前景或者背景的概率(0 or 1)，具体的标准论文里给出的是: 和所有的ground-truth的IoU(Intersection-over-union...)小于0.3视为negative(背景) 和任意的ground-truth的IoU大于0.7视为positive(前景) 不属于以上两种情况的proposal直接丢掉，不进行训练使用 对于regression...RPN Training 两种训练方式: joint training和alternating training 两种训练的方式都是在预先训练好的model上进行fine-tunning，比如使用...VGG16、ZF等，对于新加的layer初始化使用random initiation，使用SGD和BP在caffe上进行训练 alternating training 首先训练RPN, 之后使用RPN产生的
RPN( Region Proposal Network) :- CNN从特征图中学习分类的方式，RPN也从特征图中学习生成这些候选框。一个典型RPN网络如图所示。...对于每个滑动窗口，生成一组特定的锚，但有3种不同的长宽比（1:1, 1:2, 2:1）和3种不同的长宽（128, 256和512）的方框，如下所述： 有3种不同的长宽比和3种不同的方框，所以特征图中每个像素共可有...因此，模型需要学习哪些锚箱可能有我们的对象。有我们的物体的锚箱可以被归类为前景，其他的则是背景。同时，模型需要学习前景框的偏移量，以适应物体。 这就把我们带到了下一个步骤。...step4 锚箱的定位和分类是由边界箱调节器层和边界箱分类器层完成的。边界盒分类器计算地面真实盒与锚定盒的物性得分，并以一定的概率（又称物性得分）将锚定盒分类为前景或背景。...而每个锚箱都有两个可能的标签（前景或背景）。如果我们把特征图的深度定为18（9个锚点x 2个标签），我们将使每个锚点都有一个有两个值的向量（通常称为预测值），代表前景和背景。
（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域...由于骨架本身没有限制，MMDetection 中目前提供的预训练权重所涉及的骨架网络包括：ResNet50-Caffe、ResNet50-Pytorch、ResNet101-Caffe、ResNet101...：1x、2x 和 3x 的模型配置和权重；多尺度训练配置和权重；不同骨架的配置和权重；PyTorch和Caffe style的配置和权重；各种 loss 对比配置和权重；不包含FPN的Faster R-CNN...它的出现解决了传统R-CNN系列算法在处理小目标、重叠目标和背景混杂等复杂场景时的困扰。...Cascade R-CNN通过多阶段精细化的检测过程，克服了单阶段处理器在处理复杂场景时的不足，显著提升了目标检测的性能。在目标检测中，需要使用IoU阈值来区分正负样本。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
