RCNN -> SPPNet -> Fast-RCNN -> Faster-RCNN -> FPN YOLO v1-v3 Reference RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation SPPNet: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition…

YOLO v1到YOLO v4(上) 一.  YOLO v1 这是继RCNN,fast-RCNN和faster-RCNN之后,rbg(RossGirshick)针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架.YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps,简化版本155fps. 论文下载:http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载:https://github.com/pjreddie/darknet YOLO的核心思想 提出了一种新的目标检测方法YOLO.先前的目标检…

支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在SVM的前三篇里,我们优化的目标函数最终都是一个关于$\alpha$向量的函数.而怎么极小化这个函数,求出对应的$\alpha$向量,进而求出分离超平面我们没有讲.本篇就对优化这个关于$\alpha$向量的函数的SMO算法做一个总结. 1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们…

java基础解析系列(四)---LinkedHashMap的原理及LRU算法的实现 java基础解析系列(一)---String.StringBuffer.StringBuilder java基础解析系列(二)---Integer java基础解析系列(三)---HashMap 这是我的博客目录,欢迎阅读 实验 遍历HashMap public static void main(String[] args) { Map<String, String> map=new HashMap<St…

前面介绍的R-CNN系的目标检测采用的思路是:首先在图像上提取一系列的候选区域,然后将候选区域输入到网络中修正候选区域的边框以定位目标,对候选区域进行分类以识别.虽然,在Faster R-CNN中利用RPN网络将候选区域的提取以放到了CNN中,实现了end-to-end的训练,但是其本质上仍然是提取先提取候选区域,然后对候选区域识别,修正候选区域的边框位置.这称为tow-stage的方法,虽然在精度已经很高了,但是其速度却不是很好.造成速度不好的主要原因就是候选区域的提取,这就需要一种网络能够直…

如果对网络工程基础不牢,建议通读<细说OSI七层协议模型及OSI参考模型中的数据封装过程?> 下面就是TCP/IP(Transmission Control Protoco/Internet Protocol )协议头部的格式,是理解其它内容的基础,就关键字段做一些说明 Source Port和Destination Port:分别占用16位,表示源端口号和目的端口号:用于区别主机中的不同进程,而IP地址是用来区分不同的主机的,源端口号和目的端口号配合上IP首部中的源IP地址和目的IP地址就能…

YOLO出自2016 CVPR You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection,也是一个非常值得学习的框架,不得不说facebook的技术就是牛啊. 整个训练和检测框架都是端到端,YOLO达到了45帧每秒,Fast YOLO达到了155帧每秒,除了刚开始加载模型有点慢,检测部分确实是非常的快. 整个检测过程分为3个阶段,(1)将图像缩放到448*448(2)通过神经网格进行检测和分类(3)NMS抑制,输出最终结果该模型首先,将输入的图…

本文有修改,如有疑问,请移步原文. 原文链接:  YOLO v1之总结篇(linux+windows) 此外:  YOLO-V2总结篇   Yolo9000的改进还是非常大的 由于原版的官方YOLOv1是只支持linux 和mac的,如果要自己修改,可能需要走好对哦的坑,同时还得具备一定的技术水平,幸好有革命斗士为我们走出了这一步, 可以参考下面2个YOLO-windows, https://github.com/frischzenger/yolo-windows https://github.…

YOLO V1损失函数理解: 首先是理论部分,YOLO网络的实现这里就不赘述,这里主要解析YOLO损失函数这一部分. 损失函数分为三个部分: 代表cell中含有真实物体的中心. pr(object) = 1 ① 坐标误差 为什么宽和高要带根号??? 对不同大小的bbox预测中,相比于大bbox预测偏一点,小box预测偏一点更不能忍受.作者用了一个比较取巧的办法,就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width (主要为了平衡小目标检测预测的偏移) ② IOU误差(…

背景 之前热门的目标检测方法都是two stage的,即分为region proposal和classification两个阶段,本文是对one stage方法的初次探索. 方法 首先看一下模型的网络结构,输入的原图片,经过24个卷积层提取特征,全连接层输出一个7*7*30的tensor,这个tensor里面就包含我们预测的结果了. 那么这个7*7*30的tensor包含哪些信息呢? 首先,7*7可以映射到448*448的原图片中,得到7*7个64*64的grid cell,对于原图中的每一个目…

非最大抑制,挑选和目标重叠框 yolo思想原理 待办 https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706 根据分类器类别分类概率做排序,(框的类别排序) 搜索局部最大值,抑制不是最大的元素.非最大抑制 为什么box bunding要做回归,因为box周围点相对中心锚点的位置是线性函数所以要做回归比较好. yolo想法: 分成sxs个格子,每个格子b个boundingbox,同时输出这些box的检测各个物体的概率,通过非最大抑制找到最大概率…

前言 之前无论是传统目标检测,还是RCNN,亦或是SPP NET,Faste Rcnn,Faster Rcnn,都是二阶段目标检测方法,即分为“定位目标区域”与“检测目标”两步,而YOLO V1,V2,V3都是一阶段的目标检测. 从R-CNN到FasterR-CNN网络的发展中,都是基于proposal+分类的方式来进行目标检测的,检测精度比较高,但是检测速度不行,YOLO提供了一种更加直接的思路: 直接在输出层回归boundingbox的位置和boundingbox所属类别的置信度,相比于R-…

DHCP服务 ip分配 四个阶段原理 1.DHCP服务目的 协议 作用 租约 原理四个阶段 动态主机配置协议(Dynamic Host Configuration Protocol,动态主机配置协议) ①其目的主要是为TCP/IP协议网络自动分配IP地址和相关参数(主机的IP地址.子网掩码.广播地址.默认网关.DNS地址等). ②工作在局域网的网络应用层协议,使用UDP协议工作. ③主要作用:减轻管理员配置网络,尤其是配置IP地址的压力,灵活.方便.快捷,也减轻了IP地址的使用浪费,避免IP地址…

YOLO v1到YOLO v4(下) Faster YOLO使用的是GoogleLeNet,比VGG-16快,YOLO完成一次前向过程只用8.52 billion 运算,而VGG-16要30.69billion,但是YOLO精度稍低于VGG-16. Draknet19 YOLO v2基于一个新的分类model,有点类似与VGG.YOLO v2使用3*3filter,每次Pooling之后都增加一倍Channels的数量.YOLO v2使用全局平均Pooling,使用Batch Normilaza…

前言 上一篇我们分析了一个MapReduce在执行中的一些细节问题,这一篇分享的是MapReduce并行处理的基本过程和原理. Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架. Mapreduce核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并发运行在一个hadoop集群上. 一.MapReduce并行处理的基本过程 首先要说明的是Hadoop2.0之前和Hadoop2.0之后的区别:  2.0之前只有M…

可以看成图像分类与定位的结合,给定一张图片,目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置,由于图片中目标数是不定的,且要给出目标的精确位置,目标检测相比分类任务更复杂.目标检测的一个实际应用场景就是无人驾驶. 目标检测算法可以分为两类: 一类是基于region proposal的R-CNN系列算法(R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN),它们是two-stage的.要先使用启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生region propo…

前段时间看了YOLO的论文,打算用YOLO模型做一个迁移学习,看看能不能用于项目中去.但在实践过程中感觉到对于YOLO的一些细节和技巧还是没有很好的理解,现学习其他人的博客总结(所有参考连接都附于最后一部分“参考资料”),加入自己的理解,整理此学习笔记. 概念补充:mAP:mAP是目标检测算法中衡量算法精确度的一个指标,其涉及到查准率(Precision)和查全率(Recall).对于目标检测任务,对于每一个目标可以计算出其查准率和查全率,多次实验进行统计,可以得到每个类有一条P-R曲线,曲线下…

说明 JSBridge实现原理 目录 前言 参考来源 前置技术要求 楔子 原理概述 简介 url scheme介绍 实现流程 实现思路 第一步:设计出一个Native与JS交互的全局桥对象 第二步:JS如何调用Native 第三步:Native如何得知api被调用 第四步:分析url-参数和回调的格式 第五步:Native如何调用JS 第六步:H5中api方法的注册以及格式 进一步完善JSBridge方案 思路 实现 注意 完整的JSBridge 完整调用流程图 另外实现:不采用url sche…

转自http://www.cnblogs.com/liuxiaoming/archive/2013/04/27/3047803.html TCP协议三次握手原理: 首先,给张图片,建立TCP三次握手的直观印象. 每次握手(发送数据请求或应答)时,发送的数据为TCP报文,TCP段包含了源/目的地址,端口号,初始序号,滑动窗口大小,窗口 扩大因子,最大报文段长度等.还有一些标志位: (1)SYN:同步序号 (2)ACK:应答回复 (3)RST:复位连接,消除旧有的同步序号 (4)PSH:尽可能的将数…

基本思想V1: 将输入图像分成S*S个格子,每隔格子负责预测中心在此格子中的物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率. bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化. 置信度反映是否包含物体,以及包含物体情况下位置的准确性.定义为Pr(Object)×IoU,其中Pr(Object)∈{0,1} 改进的V2: YOLO v2主要改进是提高召回率和定位能力. Batch Normal…

(上接第二章) 4.3.1 KMeans 算法流程 算法的过程如下: (1)从N个数据文档随机选取K个文档作为质心 (2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离,并把它归到最近的质心的类 (3)重新计算已经得到的各个类的质心 (4)迭代(2)~(3)步直至新的质心与原质心相等或者小于指定阀值,算法结束. 4.3.2 辅助函数 (1)文件数据转为矩阵:file2matrix def file2matrix(path,delimiter): recordlist = [] fp = open(pat…

一.什么是JSP? JSP全称是Java Server Pages,它和servle技术一样,都是SUN公司定义的一种用于开发动态web资源的技术. JSP这门技术的最大的特点在于,写jsp就像在写html,但它相比html而言,html只能为用户提供静态数据,而Jsp技术允许在页面中嵌套java代码,为用户提供动态数据. 二.JSP原理 2.1.Web服务器是如何调用并执行一个jsp页面的? 浏览器向服务器发请求,不管访问的是什么资源,其实都是在访问Servlet,所以当访问一个jsp页面时,…

原博文出于:    http://blog.csdn.net/liutengteng130/article/details/46724081  感谢! 上篇文章介绍了Nginx框架的设计之管理进程以及多个工作进程的设计,master进程用来管理通过fork子进程与子进程通信,子进程通过处理进程信号接到master的通信去处理请求. Nginx工作原理: Nginx会按需同时运行多个进程:一个主进程和几个工作进程,配置了缓存时还会有缓存加载器进程(cache loader)和缓存管理器进程(cac…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.02640 tensorflow代码:https://github.com/nilboy/tensorflow-yolo 摘要 该文提出一种新的目标检测网络,yolo,以前的目标检测问题偏向于分类,而本文将目标检测看作是带有类别分数的回归问题.yolo从整张图上预测边界框和类别分数.是单阶段网络,可以进行端到端的训练.yolo处理速度十分迅速,每秒处理45帧图片.yolo在准确率上有待提升,但很少预测出假正的样例. 介绍 yolo的…

声明一点,我是工程应用人员,此文章仅适合算法应用工程师. 1.首先 先看一下YOLO的整体结构: 2.其次 看一下YOLO的工作过程: (1) 将原图划分为SxS的网格.如果一个目标的中心落入某个格子,这个格子就负责检测该目标. (2) 每个网格要预测B个bounding boxes,以及C个类别概率Pr(classi|object). (3) 每个bounding box除了要回归自身的位置之外,还要附带预测一个confidence值(这个confidence代表了所预测的box中含有目标的置…

<You Only Look once:Unified,Real-Time Object Dectection> 以前的图像检测网络其实都是在分类网络的基础上进行修改,而YoLo是将检测问题切切实实地当作一个回归问题进行研究(它将bounding box回归和类别概率分开)因此这样的一个端到端的网络在单张图片上只需要进行一次评估就可以获得bounding box和物体的类别概率. Yolo这里就是完全将检测变成了回归问题,通过卷积层和全连接层获得bounding box的位置坐标和类别概率(和…

摘要 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO.YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box,再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体,以及物体所属类别的 probability或者 confidence,如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等.YOLO不同于这些物体检测方法,它将物体检测任务当做一个regression问题来处理,使用一个神经网络,直接从…

本文来源于翁舒航的博客,点击即可跳转原文观看!!!(被转载或者拷贝走的内容可能缺失图片.视频等原文的内容) 若网站将链接屏蔽,可直接拷贝原文链接到地址栏跳转观看,原文链接:https://www.cnblogs.com/wengshuhang/p/10240309.html 由来: 我们都知道,hashmap是线程不安全的,所以在多线程情况下无法使用这个数据结构,hashTable是线程安全的,但是它的底层实现只是在hashmap基础上进行了 synchronized的加锁,这种加锁方式效率低下…

You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection   论文链接:https://arxiv.org/abs/1506.02640 Homepage: https://pjreddie.com/darknet/yolo/   Abstract Instead, we frame object detection as a regression problem to spatially separated bounding boxes an…

一.原理: 如何查看真正执行的SQL是怎样的? DbContext有一个Database属性,Database属性有一个Log属性,是Action委托类型其中的参数就是sql语句,每次EF执行sql语句的时候都会执行Log,因此就知道执行了什么sql: EF的查询是“延迟执行”的,只有遍历结果集的时候才执行select查询,Tolist()内部也是遍历结果集形成的List: static void Main(string[] args) { using (TestDbContext ctx =…