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人脸检测——fcn

注意:这些是我的调试版本,最优版本不方便公开,但是自己可以查看论文,自行在此基础上修改,一定要加上回归框,要不fcn容易出现较大偏差。 fcn: import tensorflow as tf import numpy as np import sys # from models import * from PIL import pyplot ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True import utils import cv2 import pylab def fcn return {'imgs': imgs, 'keep_prob': keep_prob,'pred': pred, 'features': ip1} def fcn overlapThresh_24 = 0.3 '''''--------------------------------------''' net_12 = fcn

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FCN 的简单实现

学习了沐神的 gluon 课程,觉得里面有关于 fcn 的课程(http://t.cn/RQI7iD7 ) 特别有用,于是总结一下,同时使用 pytorch 重新实现,不仅实现 gluon 教程中的部分 Semantic Segmentation(https://arxiv.org/abs/1411.4038 )这篇文章提出了全卷积的概念,第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割的任务当中,随后出现了很多基于 FCN 模型 fcn 模型非常简单,里面全部是由卷积构成的,所以被称为全卷积网络,同时由于全卷积的特殊形式,因此可以接受任意大小的输入,网络的示意图如下 对于任何一张输入图片,由于卷积层和池化层的不断作用, -32s 就是直接将最后的结果通过转置卷积扩大 32 倍进行输出,而 fcn-16x 就是联合前面一次的结果进行 16 倍的输出,fcn-8x 就是联合前面两次的结果进行 8 倍的输出,我们用上图中 fcn (nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(fcn, self).

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    Task 7 FCN README

    Simply run FCN_train.py To test the model, simply run FCN_test.py. Run FCN_infer.py, it will process all .jpg images under . This may be the limitation of FCN. 4.2 test When you run FCN_test.py, you will see: After processing /FCN_infer.py and the predicted annotations will be put in . 第一个报告是根据这份代码写成的,更具参考性 相关阅读 github实现 task7 FCN分析 task 7_修改 FCN(图像读取使用开源代码) task7 FCN_3 Task 7 FCN README

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    FCN重写笔记

    此文只是重写时的笔记,正式发布的感想请看相关阅读 相关阅读 github实现 task7 FCN分析 task 7_修改 FCN(图像读取使用开源代码) task7 FCN_3 Task 7 FCN README last): File "test.py", line 8, in <module> reader = ImageReader("train") File "/root/Desktop/FCN

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    FR+FCN

    FR:Face Recovery FCN:facial component deep network 自然条件下,因为角度,光线,occlusions(咬合/张口闭口),低分辨率等原因,使人脸图像在个体图像之间有很大的差异

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    Task 7 FCN_3

    由于任务要求用FCN-8s,优化不能改变网络模型,学习率又从1e-4一直调到了1e-6都没改善,最终确定优化的方向在于图像处理的方式。 我主要研究了两个样例代码,分别是FCN.tensorflow以及semantic-segmentation-pytorch。总结出来图像处理的方式有以下几种。 最开始我参考的FCN.tensorflow的代码就是使用每批两张图的。 2.3 图像的读取处理 全部缩小到统一比例,比如224*224 全部放大到统一比例,只要能够被32整除(以便通过卷积和逆卷积后正确恢复图像比例) 第一种就是FCN.tensorflow的做法。 分析 task 7_修改 FCN(图像读取使用开源代码) task7 FCN_3 Task 7 FCN README

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    task7 FCN分析

    FCN的输入更灵活。普通的LeNet,AlexNet等卷积网络只能接受固定维度的输入,而FCN可以接受任意维度的输入 FCN的运算更高效。 的skip Achitecture有三种架构:FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s。 FCN_down_sizing.py定义了FCN网络中downsizing的部分,而FCN.py结合downsizing的部分来组装FCN-8s, FCN-16s和FCN-32s ImageReader.py 不管是FCN-8s, FCN-16s还是FCN-32s,他们都需要用到把图片downsize的过程,所以FCN_down_sizing.py定义了FCN中进行downsize的这个部分。 而FCN.py则利用FCN_down_sizing.py的部分组装成FCN-8s, FCN-16s和FCN-32s(由于时间缘故,只完成了FCN-8s)。

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    FCN 的简单实现

    学习了沐神的 gluon 课程,觉得里面有关于 fcn 的课程(http://t.cn/RQI7iD7 ) 特别有用,于是总结一下,同时使用 pytorch 重新实现,不仅实现 gluon 教程中的部分 Semantic Segmentation(https://arxiv.org/abs/1411.4038 )这篇文章提出了全卷积的概念,第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割的任务当中,随后出现了很多基于 FCN 模型 fcn 模型非常简单,里面全部是由卷积构成的,所以被称为全卷积网络,同时由于全卷积的特殊形式,因此可以接受任意大小的输入,网络的示意图如下 ? fcn-32s 就是直接将最后的结果通过转置卷积扩大 32 倍进行输出,而 fcn-16x 就是联合前面一次的结果进行 16 倍的输出,fcn-8x 就是联合前面两次的结果进行 8 倍的输出,我们用上图中 (nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(fcn, self).

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    【图像分割模型】从FCN说起

    2 FCN 目前在图像分割领域比较成功的算法,有很大一部分都来自于同一个先驱:Long等人提出的Fully Convolutional Network(FCN),也就是今天我们要讨论的网络结构。 FCN将分类网络转换成用于分割任务的网络结构,并证明了在分割问题上,可以实现端到端的网络训练。基于此,FCN成为了深度学习解决分割问题的奠基石。 3 实验结果 FCN可以与大部分分类网络有效结合,下表中给出了在PASCAL VOC 2011数据库下,FCN与AlexNet、FCN-VGG16和FCN-GoogLeNet结合的结果。 ? 4 总结与思考 尽管FCN意义重大,在当时来讲效果也相当惊人,但是FCN本身仍然有许多局限。 下图给出了部分研究成果与FCN的关系。 ?

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    论文阅读: R-FCN-3000

    Introduction R-FCN-3000的定位是 large-scale detector 。 large-scale detector 核心技术 精度 意义 YOLO-9000 语法树 较差 第一个large-scale detector R-FCN-3000 解耦“定位”和“分类” 较好 第一个可实用的 large-scale detector 分类 采用了YOLO-9000中的分类思想: 大类得分 × 细类得分 = 最终分类得分 定位回归 将“定位”和“分类”解耦,避免了R-FCN中对每个类都进行一次 Result R-FCN-3000效果图如下: ? Thinking 这篇文章我只是略读。觉得作者洞察得很仔细,设计的网络结构也较简单,而且最终的检测精度和检测速度都不错。 ---- [1] R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification

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    图片语义分割-FCN

    为了改进这个FCN到来了,FCN(Fully Convolutional Networks)又全卷积网络,如它的名字一样,它的所有层都是卷积层,很好的解决了降采样后的低分辨率问题。 ? 对每一个像素进行预测 FCN有三个重要的东西:卷积化;反卷积;跳层结构。 卷积化:全连接层(6,7,8)都变成卷积层,适应任意尺寸输入,输出低分辨率的分割图片。 跳层结构图例,第一个是直接32倍上采样,第二个融合后再16倍上采样,第三个是融合后再8倍上采样 最后说下FCN网络的构架,我画了一张图: ?

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    基于Pytorch的FCN实现

    https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn https://blog.csdn.net/u012969412/article/details/77479269 ? git clone https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git cd pytorch-fcn pip install. torchvision-0.2.0-py2.py3-none-any.whl 改为 pip install torchvision-0.2.0-py2.py3-none-any.whl torch-fcn https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn

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    论文阅读: 1411.FCN

    (已变成了固定结构) 非常糙的设计 为了保证之后输出的尺寸不至于太小,FCN的作者在第一层直接对原图加了100的padding,可想而知,这会引入噪声。

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    论文阅读: R-FCN

    2016 共享proposal处理 由上表易知,R-FCN就是为了 解决 不共享的proposal处理过程 而诞生的。 检测网络的前半段和后半段被完整地连到了一起,形成一个FCN (全卷积网络): ? 附上R-FCN的一些检测效果图: ? Thinking R-FCN是一个兼顾精度和速度的经典算法,开启了检测算法的一个新研究方向。 此后的Light-Head R-CNN、R-FCN-3000、DetNet,均是踩着R-FCN的肩膀提出的。 R-FCN的精度稍逊于Faster R-CNN,优于SSD; R-FCN的速度快于Faster R-CNN,慢于SSD; R-FCN由于其设计的动机就是为了免去proposal的重复计算,所以R-FCN

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    深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译

    的结构,并且这篇论文跟VGG的结构也很相似,区别只在于VGG最后的全连接层在FCN上替换为卷积层,因此在我们了解完VGG之后,再来了解FCN是很有意义的.这篇文章我们将对论文进行翻译,同时也是精读,希望读完之后能够有所收获 以下部分解释了FCN设计和密集预测折衷方案,将我们的架构与网内上采样和多层组合相结合,并描述了我们的实验框架。 我们绘制了FCN的空间框架,并在此框架中放置了过去和近期的一些模型。 但是,我们从FCN的角度来研究patchwise训练(3.4节)和“shift-and-stitch”dense输出(3.2节)。 A real-valued loss function composed with an FCN defines a task.

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    全卷积神经网络(FCN)

    FCN的精髓就是让一个已经设计好的网络可以输入任意大小的图片。接下来,我们就一起看一下FCN和CNN有什么区别? 1. 网络 全卷积神经网络,顾名思义是该网络中全是卷积层链接,如下图: [yqmppjqdem.png] 图2 FCN网络结构 该网络在前面两步跟CNN的结构是一样的,但是在CNN网络Flatten的时候,FCN 那么问题也来了,如果输入尺寸不一样,那么输出的尺寸也肯定是不同的,那么该如何去理解FCN的输出呢? 2. FCN如何理解网络的输出? FCN如何对目标检测进行加速? 根据上面的图5,我们知道FCN最后的输出,每个值都对应到输入图像的一个检测区域,也就是说FCN的输出直接反应了对应输入图像检测区域的分类情况,由于图4和图5均没考虑通道情况,那么我们将网络放到一个正常的

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    caffe随记(八)---使用caffe训练FCN的pascalcontext-fcn32s模型(pascal-context数据集)

    本篇讨论利用caffe进行FCN训练(采用的是pascal-context数据集) 1、下载FCN的框架 https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 因为不同的数据源和不同的FCN类型的网络结构并不同,对数据源的读取方式也不同,因此有很多分支,本篇博文以pascalcontext-fcn32s为例子讲解fcn的训练过程。 放在第一步中那个fcn.berkeleyvision.org文件夹下的data中的pascal-context文件夹中去,以我的路径为例,就应该放入: ~/caffe/examples/ fcn.berkeleyvision.org 下载完成后更名为vgg16-fcn.caffemodel然后放入fcn.berkeleyvision.org文件夹中去,至于为什么更名我待会儿会提到 5、添加python目录 如果fcn.berkeleyvision.org /就行 7、创建目录 在fcn.berkeleyvision.org/pascalcontext-fcn32s目录下创建snapshot/train 8、更改层名 由于下载的vgg16layer.caffemodel

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    深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译(二)

    FCN自然地对任何大小的输入进行操作,并产生相应的(可能重新采样的)空间维度的输出。 一个实值损失函数有FCN定义了task。 call FCN-32s. 我们称之为FCN-16s。 FCN-16是端到端学习的,可以被(我们现在称为FCN-32)的参数进行初始化。 作用于pool4的新参数是初始化为0的,因此网络以未变性修改的预测开始。 对于FCN-AlexNet,FCN-VGG16和FCN-GoogLeNet,我们使用20个图像的小批量大小和10-3,10-4和5-5的固定学习速率,分别通过各自的线性选择。 (请注意,VGG网络是分阶段训练的,而我们从完整的16层初始化后进行训练)对于粗糙的FCN-32s,在单GPU上,微调要花费三天的时间,而且大约每隔一天就要更新到FCN-16s和FCN-8s版本。

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    使用FCN做图像语义分割(实践篇)

    FCN原理 原理我已经在上篇博客说过,大家可以参考FCN原理篇 代码 FCN有官方的代码,具体地址是FCN官方代码 不过我用的不是这个代码,我用的是别人修改官方的版本的代码,使用Chainer框架实现的 virtualenv #安装virtualenv 创建虚拟目录 virtualenv test-fcn cd test-fcn 激活虚拟环境 source . /bin/activate 克隆fcn代码 git clone https://github.com/wkentaro/fcn.git –recursive cd fcn 安装 fcn python setup.py develop demo 下载VOC2012数据集,放入fcn-data-pascal-VOC2012路径下 1. /data/pascal/VOC2012/JPEGImages 分割的图像放在fcn/data/pascal/VOC2012/SegmentationClass 之后在fcn/data/pascal

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    深度学习与TensorFlow:FCN论文翻译(三)

    First we train our unmodified coarse model (FCN-32s) on RGB images. 我们在每个数据集上评估FCN跨层式架构,然后将其扩展到NYUDv2的多模式输入以及SIFT Flow的语义和几何标签的多任务预测。 FCN可以自然地学习共同的权重,同时预测两种类型的标签。 我们学习了带有语义和几何预测层次和损失的FCN-16的双向版本。 More Results We further evaluate our FCN for semantic segmentation. FCN-8s scores 37.8 mean IU for a 20% relative improvement.

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