這就是第一步,輸入圖片:使用一些區域建議方法來得到 ROI,選擇性搜尋是區域建議方法的其中一個:然後這些區域就會被 reshape 成 CNN 輸入的大小:CNN 就提取每一個區域的特徵值,然後 SVM 就來對這些區域進行分類:最後,邊界框...
pdf):首先,將影象作為輸入:然後,使用一些提議方法獲得感興趣區域(ROI)(例如,選擇性搜尋):之後,對所有這些區域調整尺寸,並將每個區域傳遞給卷積神經網路:然後,CNN為每個區域提取特徵,SVM用於將這些區域劃分為不同的類別:最後,邊...
pdf原始碼連結:rbgirshick/fast-rcnnRCNN連結:目標檢測(2)-RCNN - 知乎專欄SPPNet連結:目標檢測(3)-SPPNet - 知乎專欄網路結構類似於RCNN,Fast RCNN首先透過Selective ...
Rank of semi-final: 34/100Offline Map: about 60%, online map: about 40%資料(Data)總結一下(Summary):特徵工程選用模型訓練,調參提交結果開始做的時候,我們是...
YOLO本身單一網路的速度優勢,借鑑SSD利用低粒度特徵,引入注意力機制,殘差也用上了,借鑑FPN上取樣結合高層和低層特徵,以及透過聯合訓練獲得更大的資料集(這個才是最大的優勢吧,霧),有機的結合起來才有了現在的效能優勢...