Caffe2 - (二十六) Detectron 之定制 Python Operators(ops) Detectron 基于 Caffe2，添加了三个自定义的网络层(Python Ops). collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py generate_proposal_labels.py generate_proposals.py 1. collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py """ 网络层作用： - 将
CTPN(Connectionist Text Proposal Network)，end-to-end 框架：
这里主要针对其实例视差深度估计, Instance Disparity Depth Estimation进行分析
我们可使用web3.js框架的estimateGas函数获得一个以太坊智能合约的Gas估计值 ，通过执行一个消息调用或交易，该消息调用或交易直接在节点的VM中执行，并未在区块链中确认，函数会返回估算使用的gas量。
在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。Non-maximum-suppression(NMS)通过空间距离结合并交比(IOU)完成聚类划分，对每个cluster只保留得分最高的BB，这种方法中文也被称着-非最大抑制。
从上图可以看出其框架做了很多重复的计算，在第二步之后，如果有2k个proposals，那后面就要执行2k边，太低效。于是，出现了改进的SSP-Net，如下图：
和二维图像目标检测一样，3D点云目标检测除了按照输入模态划分为基于点云、基于单目、基于双目或者是多模态融合的方法。也可以按照对proposal的提出和优化分为one-stage、two-stage甚至three-stage的方法。当然也可以再根据是否设置anchor分为anchor-based和anchor-free的工作。下图表示了目前的一些近两年的文章，包括了室内和室外的点云目标检测算法。
[Paper - Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks]
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51241935
Faster R-CNN是为了改进Fast R-CNN而提出来的。因为在Fast R-CNN文章中的测试时间是不包括search selective时间的，而在测试时很大的一部分时间要耗费在候选区域的提取上。所以作者提出了RPN来提取候选框，使时间大大的减少了。
在2017年的GopherCon（Go语言年终总结大会）上，Russ Cox（拉斯•考克斯）正式地开始了他关于Go的下一个大版本的思考过程，并发表了《Go的未来》的演讲。我们非正式地把这个将来的语言叫做Go 2，虽然我们现在知道它将以渐进的脚步而不是以一个大爆炸和单一主要的版本来发布。然而，如果仅仅是有一个讨论这个未来的语言方式，Go 2是一个好用的别名，所以现在让我们就这么叫它吧。
《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》，该论文由CV领域大牛RGB和何凯明于2016年发表，此篇论文堪称经典论文之一。
智能合约开发用solidity编程语言部署在以太坊这个区块链平台，本文提供一个官方实战示例快速入门，用例子深入浅出智能合约开发，体会以太坊构建去中心化可信交易技术魅力。智能合约其实是“执行合约条款的计算机交易协议”。区块链上的所有用户都可以看到基于区块链的智能合约。
智能合约开发用solidity编程语言部署在以太坊这个区块链平台，本文提供一个官方实战demo示例快速入门，用demo例子深入浅出智能合约开发，体会以太坊构建去中心化可信交易技术魅力。智能合约其实是“执行合约条款的计算机交易协议”。区块链上的所有用户都可以看到基于区块链的智能合约。
老实说，之前我对 CommonJS 也是一无所知，直到不久前 Node.js 火起来，我去研究它，才了解到 Node.js 其实是 CommonJS 的一个部分实现，我才关注起 CommonJS 来。
如果处理新的数据集时，强烈推荐将数据集转化为 COCO json 格式，重用先有数据代码即可.
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。
今天这一篇是19年12月30日放到arxiv上的，其实在CVPR2020截止后就一直在关注在关注的一篇文章，毕竟在KITTI的3D检测上高居榜首，并且远远的超过了第二名。如下：
安装的eclipse中按下alt+/没有进行代码自动补全而是提示：no default proposals 再次按下时有提示其它的。
一旦提出，建议书就会被添加到提案列表中，并记录条目哈希所针对的条目。保存说明并添加一些默认值，并根据提案类型计算截止日期。该提案添加了事件，并且提案总数增加了。
目标检测是计算机视觉中一个长期存在的挑战，其目标是在图像库中空间上定位和分类目标框。在过去的十年中，由于检测管道各个阶段的许多进步，目标检测取得了惊人的进展。目标检测Backbone的演变，从R-CNN的基础性转变到Faster R-CNN，以及改变范式的YOLO架构，再到最近将Transformer网络集成进来，代表了在增强特征提取和检测能力方面取得的重要进展。
目标检测是计算机视觉的基础任务之一,目的是给图像中的目标对象定位和分类。当前主流的目标检测算法都是基于封闭世界假设,即假设所有需要检测的类别在训练集中都有标注。但是实际应用中,目标检测系统面临的视觉世界是开放和动态的,随时会出现未知类别的目标。因此,构建对未知类别目标更加稳健的开放世界目标检测模型,既能持续检测已知类别,又能将未知类别归类为“unknown”,成为一个重要的研究课题。
图片在输入网络后，依次经过一系列卷积+ReLU得到的51×39×256维feature map，准备后续用来选取proposal。
目标检测是计算机视觉的核心任务之一。本期SFFAI15邀请了两位目标检测的一线科研人员，已有多篇顶会一作的张士峰和开源PyTorchCV的尤安升，同大家一起探讨目标检测的研究前沿以及一系列经典方法的实现细节。
如何从一段视频中找出感兴趣的片段？时序行为检测（Temporal Action Localization，TAL）是一种常用方法。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.13816.pdf
RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation ICCV2017 Code is based Caffe and Torch! https://github.com/MVIG-SJTU/RMPE https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose
对于第二个和第三个任务，可以以某一个很小的方框依次扫描整个图，从每一个采集到的图像中，送到识别器中，看是否是想要的。然后把方框逐渐变大，再从头到尾扫描。
作者：David LoriteSolanas 译者：littlefish 原文链接：https://sysdig.com/blog/monitor-etcd/?utm_sq=ghrnv67yh1
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/145842317
近日 Mask TextSpotter v3 发布，代码已开源，论文 Mask TextSpotter v3: Segmentation Proposal Network for Robust Scene Text Spotting 详细介绍了其要解决的问题、使用的方案和达到的性能，此次更新依然带来惊喜，在多个数据集上大幅刷新了SOTA！
前几期周报内容是同步翻译的英文版周报，目前英文版停更，周报停滞半年多。经过多次讨论，我们决定重启周报，分模块整理内容同步给大家。
前面的一篇文章：3D目标检测深度学习方法中voxel-represetnation内容综述（一）中笔者分享了如果采用voxel作为深度学习网络输入的backbone的几个重要的模块。也就是目前比较流行的One-stage的方法SECOND的1.5版本，在KITTI和Nuscenes的榜单上都能算是19年比较经典和高效的方法，这一篇文章，笔者填一下上一篇文章的坑，上一篇文章中说到目前的方法可以按照精度和速度两个方面做出研究，其中因为voxel-representation的方法本身是高效的，因此主要在速度上做出研究的方法还是远远少于在精度上做文章的。 笔者看到的在精度上做文章的研究工作主要可以分为如下几种：（1）refine（2）loss（3）fusion（4）backboe -structure（5）others。 下面笔者就这几种改进方式选择一些典型的文章做一定的简单分享，如果要深入理解文章的改进，还是很需要研究文章本身和阅读其代码的。
从 2006 年以来，在 Hilton、Bengio、LeChun 等人的引领下，大量深度神经网络的论文被发表，尤其是 2012 年，Hinton课题组首次参加 ImageNet图像识别比赛，其通过构建的 CNN 网络AlexNet[1]一举夺得冠军，从此神经网络开始受到广泛的关注。深度学习利用多层计算模型来学习抽象的数据表示，能够发现大数据中的复杂结构，目前，这项技术已成功地应用在包括计算机视觉领域在内的多种模式分类问题上。计算机视觉对于目标运动的分析可以大致分为三个层次:运动分割，目标检测；目标跟踪；动作识别，行为描述[2]。其中，目标检测既是计算机视觉领域要解决的基础任务之一，同时它也是视频监控技术的基本任务。由于视频中的目标具有不同姿态且经常出现遮挡、其运动具有不规则性，同时考虑到监控视频的景深、分辨率、天气、光照等条件和场景的多样性，而且目标检测算法的结果将直接影响后续的跟踪、动作识别和行为描述的效果。故即使在技术发展的今天，目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。
本期是 Swift 编辑组自主整理周报的第十三期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
JavaScript 一直在不断改进和添加更多新功能。TC39 已经完成，并批准了 ES2019 的 8 项新功能。这个过程包含了 5 个阶段：
在目标检测领域Faster RCNN可以说是无人不知无人不晓，它里面有一个网络结构RPN（Region Proposal Network）用于在特征图上产生候选预测区域。但是呢，这个网络结构具体是怎么工作的呢？网上有很多种解释，但是都是云里雾里的，还是直接撸代码来得直接，这里就直接从代码入手直接撸吧-_-||。 首先，来看一下Faster RCNN中RPN的结构是什么样子的吧。可以看到RPN直接通过一个卷积层rpn_conv/3×3直接接在了分类网络的特征层输出上面，之后接上两个卷积层rpn_clc_score与rpn_bbox_pred分别用于产生前景背景分类与预测框。之后再由python层AnchorTargetLayer产生anchor机制的分类与预测框。然后，经过ROI Proposal产生ROI区域的候选，并通过ROI Pooling规范到相同的尺寸上进行后续处理。大体的结构如下图所示：
http://book.open-falcon.org/zh/usage/data-push.html http://book.open-falcon.org/zh/philosophy/tags-and-hostgroup.html https://github.com/GuyCheung/falcon-ngx_metric
来源：信息网络工程研究中心 本文约7500字，建议阅读10+分钟 本文从四个切入点为你介绍Faster R-CNN网络。 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀，Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN，在结构上，Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction)，proposal提取，bounding box regression(rect refine)，classification都整合在了一个网络中，使得综合性能有较大提高，在检测速度方
Caffe2 - (二十七) Detectron 之 modeling - detector Detecton 定义了一个 DetectionModelHelper 类，来表示 Detectron 模型. """ Defines DetectionModelHelper, the class that represents a Detectron model. """ from __future__ import absolute_import from __future__ import divisi
A closer look: Small object detection in Faster R-CNN Improving Small Object Proposals for Company Logo Detection
1、先通过conv层+pooling层+relu层，可以是vgg，得到feature maps。
声明：本系列文章是自己在http://solidity-cn.readthedoc... 学习solidity时，因为英语水平不够，被迫用谷歌粗略翻译的。仅为了方便学习，中间肯定有很多错误的地方。请勘误。
由于目前已经几乎不再使用传统的方法来做OCR，后续我们主要分享基于深度学习的OCR算法。该算法一般需要训练两个模型，一个是文本检测模型，一个是文字识别模型。
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
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
