Caffe2 - (三十二) Detectron 之 roi_data - 模型 minibatch blobs 根据对应的 roi_data 模块可以处理 对应模型的 minibatch blobs. fast_rcnn.py mask_rcnn.py keypoint_rcnn.py rpn.py retinanet.py 1. fast_rcnn.py 构建用于 Fast R-CNN 训练的 minibatches. """ 处理 Fast R-CNN 所涉及的 minibatch blobs. ""
近期推出的实例分割（Instance Segmentation）论文很多，有时间 Amusi 出一期：一文看尽实例分割系列。同时值得关注的实例分割论文也很多，比如前几天沈春华老师团队推出的的SOLO，详见：超越EfficientNet：metaKernel；实例分割新网络：SOLO
本文要介绍一篇很棒的实时实例分割论文：YOLACT，该论文是由 加利福尼亚大学 提出。截止2019年4月16日，据Amusi所了解，上述MS R-CNN应该是实例分割（Instance Segmentation）mAP 最高的算法；而本文 YOLACT 是实例分割中最快的算法（即FPS最大）。难能可贵都是这两篇paper，都已经开源！
关于Mask R-CNN的详细理论说明，可以参见原作论文https://arxiv.org/abs/1703.06870，网上也有大量解读的文章。本篇博客主要是参考了PyTorch官方给出的训练教程，将如何在自己的数据集上训练Mask R-CNN模型的过程记录下来，希望能为感兴趣的读者提供一些帮助。
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本系列课程中，你将学习到：
第一个针对「Segment Anything」大模型的域适应策略来了！相关论文已被CVPR 2024 接收。
大语言模型（LLMs）的成功激发了计算机视觉领域探索分割基础模型的兴趣。这些基础分割模型通常通过 Prompt Engineer 来进行 zero/few 图像分割。其中，Segment Anything Model（SAM）是最先进的图像分割基础模型。
Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey arxiv: 2001.05566
代码：https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation
【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的微调基于torchvision 0.3的目标检测模型。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。
目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别和定位图像中的目标。有很多检测算法存在，这里是对Mask R-CNN的一个很好的总结。
config.py 给出了 Detectron 的默认参数，其位于 lib/core/config.py. 类似于 Faster R-CNN 中对应的形式.
目标检测是计算机视觉和模式识别的重要研究方向，主要是确定图像中是否有感兴趣的目标存在，并对其进行探测和精确定位。传统的目标检测流程采用滑动窗口进行区域选择，然后采用 SIFT、HOG 等方法进行特征提取，最后采用 SVM、Adaboost 进行类别判断。但是传统的目标检测方法面临的主要问题有：特征提取鲁棒性差，不能反应光照变化、背景多样等情况；区域选择没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余。基于深度学习的目标检测模型有 Faster RCNN，Yolo 和 Yolo2，SSD 等，对图片中的物体进行目标检测的应用示例如下所示：
无人驾驶汽车利用传感器技术、信号处理技术、通讯技术和计算机技术等，通过集成视觉、激光雷达、超声传感器、微波雷达、GPS、里程计、磁罗盘等多种车载传感器来辨识汽车所处的环境和状态，并根据所获得的道路信息、交通信号的信息、车辆位置和障碍物信息做出分析和判断，向主控计算机发出期望控制，控制车辆转向和速度，从而实现无人驾驶车辆依据自身意图和环境的拟人驾驶。
本文记录 mmdetection 对 Faster RCNN 训练的流程，包括标签获取，anchor 生成，前向训练，以及各步骤中 tensor 的形状，仅供复习用处。mmdetection 版本为 2.11.0。
本文主要解读CenterNet如何加载数据，并将标注信息转化为CenterNet规定的高斯分布的形式。
最近迷上了mask rcnn，也是由于自己工作需要吧，特意研究了其源代码，并基于自己的数据进行训练~
DETR是Facebook在2020年提出的基于Transformer的端到端目标检测方法，克服了在传统目标检测中对Anchor和非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)等先验知识的依赖 ，简化了目标检测的处理流程。
上一节把握了一下Mask RCNN项目的整体逻辑，这一节主要从TensorFlow和Keras的交互以及Mask RCNN的网络结构入手来分析一下。
这一节将从代码库里面的demo.ipynb笔记本入手，来整体理解一下Mask RCNN的网络架构。
论文: YOLACT: Real-time Instance Segmentation
Ultralytics YOLOv8是Ultralytics公司开发的YOLO目标检测和图像分割模型的最新版本。YOLOv8是一种尖端的、最先进的（SOTA）模型，它建立在先前YOLO成功基础上，并引入了新功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。它可以在大型数据集上进行训练，并且能够在各种硬件平台上运行，从CPU到GPU。
大家好呀，今天我们将开启新的解读篇章，本系列主要分享 MMDetection 中已经复现的主流目标检测模型。
视频和图像的隐身术是指在视频或者图像中中，在没有任何输入遮罩的情况下，通过框选目标体，使得程序实现自动去除视频中的文本叠加和修复被遮挡部分的问题。并且最近的基于深度学习的修复方法只处理单个图像，并且大多假设损坏像素的位置是已知的，故我们的目标是在没有蒙皮信息的视频序列中自动去除文本。
计算机视觉技术是实现自动驾驶的重要部分，美团无人配送团队长期在该领域进行着积极的探索。不久前，高精地图组提出的CenterMask图像实例分割算法被CVPR2020收录，本文将对该方法进行介绍。CVPR的全称是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议，它和ICCV、ECCV并称为计算机视觉领域三大顶会。本届CVPR大会共收到6656篇投稿，接收1470篇，录用率为22%。
mmdetection 里面分了好多目录，将相关的文件都放在了同一个文件夹中，下面就会介绍一些重要的文件夹
如何通过PHP实现Des加密算法代码实例 注：php7以上不支持了，因为php7去掉了某些函数， 另外变量的{}要改为[] <?php class Des { /** * 加密方法 * * @par
深度学习在计算机视觉领域取得了巨大的突破，其中之一就是图像语义分割（Image Semantic Segmentation）技术。图像语义分割是指将图像中的每个像素分配到其对应的语义类别中，从而实现对图像的细粒度理解和分析。本文将介绍基于深度学习的图像语义分割算法以及其在实际应用中的意义和挑战。
这里主要记录基于 OpenCV 4.x DNN 模块和 TensorFlow MaskRCNN 开源模型的目标检测与实例分割 的实现.
原文链接：https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9780786.html
Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型，在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。关于Mask R-CNN模型本身的介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了，论文也是到处可以看到。这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow的models的github上面有详细的解释与model zoo的页面介绍， tensorflow models的github主页地址如下： https://github.com/tensorflow/models
``` Stocks 表: +---------------+-----------+---------------+--------+ | stock_name | operation | operation_day | price | +---------------+-----------+---------------+--------+ | Leetcode | Buy | 1 | 1000 | | Corona Masks | Buy | 2 | 10 | | Leetcode | Sell | 5 | 9000 | | Handbags | Buy | 17 | 30000 | | Corona Masks | Sell | 3 | 1010 | | Corona Masks | Buy | 4 | 1000 | | Corona Masks | Sell | 5 | 500 | | Corona Masks | Buy | 6 | 1000 | | Handbags | Sell | 29 | 7000 | | Corona Masks | Sell | 10 | 10000 | +---------------+-----------+---------------+--------+
Classic_model_examples/2017_Mask-RCNN_TargetDetectionAndSegmentation at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
此表的每一行代表了名为 stock_name 的某支股票在 operation_day 这一天的操作价格。 保证股票的每次’Sell’操作前，都有相应的’Buy’操作。
在本节中，我们将了解一个必要且非常令人兴奋的主题：碰撞！您可能没有注意到它，但它无处不在。当两个物体撞击另一个物体时发生碰撞。涉及碰撞的最明显的游戏功能是让我们的玩家死亡。让我们进入吧！
在上一篇文章中，我们学习了如何利用人工智能技术（例如开源 AI 向量数据库 Milvus 和 Hugging Face 模型）寻找与自己穿搭风格相似的明星。在这篇文章中，我们将进一步介绍如何通过对上篇
比起图像分类任务的数据扩增，目标检测的难点在于，要保持边界框和发生形变的图像之间的一致性 (Consistency) 。
本文将通过细节剖析以及代码相结合的方式，来一步步解析Attention is all you need这篇文章。
这篇文章是一个工具类，用来辅助医学图像分割实战 unet实现(二） 4、数据存储 这一小节的内容。
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
在这篇文章中，我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论，以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。
非常好加载，基本上pytorch和torchvision版本不太落后就可以加载。里面的model_type需要和模型参数对应上，"vit_h"或者"vit_l"或者"vit_b",即便加载最大的2.4G的vit_h模型，也只需要占用8G的显卡。算是非常小的模型了。这里SAM测试的效果，很多情况下效果并不太好，是一个foundation model，我觉得主要原因是模型参数比较少。导致他不能很好的解决所有的问题。正确用法是对小领域最微调。
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本文使用的是RoBERTa-wwm-ext，模型导入方式参见https://github.com/ymcui/Chinese-BERT-wwm。由于做了全词遮罩（Whole Word Masking），效果相较于裸的BERT会有所提升。
本文提出了一个简单的全卷积网络来实现实时的实例分割（From 加州大学戴维斯分校）
利用Tensorflow训练搭建自己的物体训练模型，万里长征第一步，先安装tensorflow。
2019年8月13日JMC（Journal of Medicinal Chemistry）刊登了一篇文章“Pushing the Boundaries of Molecular Representation for Drug Discovery with the Graph Attention Mechanism”，介绍了一种基于注意力机制的图神经网络模型（Attentive FP）。该模型可以用于分子表征，在多个药物发现相关的数据集上的预测表现达到当前最优，并且该模型所学到的内容具有可解释性。
英国机器视觉会议（BMVC）大约两周前在英国卡迪夫结束，是计算机视觉和模式识别领域的顶级会议之一，具有28%的竞争接受率。与其他人相比，这是一个小活动，所以你有足够的时间在会议上走来走去，和论文讲述者一对一的交流，我觉得这大有裨益。
本文研究了使用R语言进行深度学习在图像分类问题上的应用，并对比了使用不同框架和不同训练方式对模型性能的影响。结果表明，虽然R语言本身无法直接进行深度学习，但使用TensorFlow和Keras等框架和库，可以有效地进行深度学习图像分类。同时，使用预训练模型和数据增强技术可以进一步提高模型性能。
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