在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论…

目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测…

谷歌大脑提出:基于NAS的目标检测模型NAS-FPN,超越Mask R-CNN 朱晓霞发表于目标检测和深度学习订阅 235 广告关闭 11.11 智慧上云 云服务器企业新用户优先购,享双11同等价格 立即抢购 在这篇文章中: 怎么搜出来? 模型怎么样? One More Thing 本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI. 谷歌大脑的Quoc Le团队,用神经网络架构搜索 (NAS) ,发现了一个目标检测模型.长这样: △ 看不清请把手机横过来 它的准确率和速度都超过了大前辈…

专栏目录: 第一章:PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章:PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章:PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2seq模型部署 保存和加载模型 第四章:PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模…

微调torchvision 0.3的目标检测模型 本文将微调在 Penn-Fudan 数据库中对行人检测和分割的已预先训练的 Mask R-CNN 模型.它包含170个图像和345个行人实例,说明如何在 torchvision 中使用新功能,以便在自定义数据集上训练实例分割模型. 1.定义数据集 对于训练对象检测的引用脚本,实例分割和人员关键点检测,要求能够轻松支持添加新的自定义数据.数据集应该从标准的类torch.utils.data.Dataset 继承而来,并实现_len和_getitem…

目录 目录 目录 前言 一,精确率.召回率与F1 1.1,准确率 1.2,精确率.召回率 1.3,F1 分数 1.4,PR 曲线 1.4.1,如何理解 P-R 曲线 1.5,ROC 曲线与 AUC 面积 二,AP 与 mAP 2.1,AP 与 mAP 指标理解 2.2,近似计算AP 2.3,插值计算 AP 2.4,mAP 计算方法 三,目标检测度量标准汇总 四,参考资料 前言 为了了解模型的泛化能力,即判断模型的好坏,我们需要用某个指标来衡量,有了评价指标,就可以对比不同模型的优劣,并通过这个指…

论文基于DA Faster R-CNN系列提出类别正则化框架,充分利用多标签分类的弱定位能力以及图片级预测和实例级预测的类一致性,从实验结果来看,类该方法能够很好地提升DA Faster R-CNN系列的性能   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2003.09152.pdf 论文代码:h…

项目的克隆 打开yolov5官网(GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0),下载yolov5的项目: 环境的安装(免额外安装CUDA和cudnn) 打开anaconda的终端,创建新的名为yolov5的环境(python选择3.8版本): conda create -n yolov5 python=3.8 执行如下命令,激活这个环境: conda activate yolov5 打开pytorch的官网,选择自己显卡对应的pytorch版本(我的显卡为GTX165…

数据增强在机器学习中的作用不言而喻.和图片分类的数据增强不同,训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时,还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理.此外,位移.裁剪等操作还有可能使得一些目标在处理后只有一小部分区域保留在原图中,这需要额外的机制来判断是否需要去掉该目标来训练模型.为此TensorLayer 1.7.0(tf>=1.4 && tl>=1.7)发布中,提供了大量关于目标检测任务的数据集下载.目标坐标处理.数据增强的API.最近的几次发布主要面向新的卷积方式(Defo…

目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,其可以分成两大类:two-stage检测算法:one-stage检测算法.本文主要介绍第一类检测算法,第二类在下一篇博文中介绍. 目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度.一般情况下,two-stage算法在准确度上有优势,而one-stage算法在速度上有优势.不过,随着研究的发展,两类算法都在两个方面做改进. two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段,首先产生候选区域…