转载请注明作者:梦里茶 Single Shot MultiBox Detector Introduction 一句话概括:SSD就是关于类别的多尺度RPN网络 基本思路: 基础网络后接多层feature map 多层feature map分别对应不同尺度的固定anchor 回归所有anchor对应的class和bounding box Model 输入:300x300 经过VGG-16(只到conv4_3这一层) 经过几层卷积,得到多层尺寸逐渐减小的feature map 每层feature m…

读论文系列:Deep transfer learning person re-identification arxiv 2016 by Mengyue Geng, Yaowei Wang, Tao Xiang, Yonghong Tian Transfer Learning 旧数据训练得到的分类器,在新的数据上重新训练,从而在新数据上取得比较好的表现,新数据与旧数据有相似的地方,但具有不同的分布. Fine tuning一般步骤 这是InceptionV4的图示 移除Softmax分类层 换成与…

CVPR2016: You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection 转载请注明作者:梦里茶 YOLO,You Only Look Once,摒弃了RCNN系列方法中的region proposal步骤,将detection问题转为一个回归问题 网络结构 输入图片:resize到448x448 整张图片输入卷积神经网络(24层卷积+2层全连接,下面这张示意图是Fast YOLO的) 将图片划分为SxS个格子,S=7 输出一个SxS大小的…

本文为您解读SPP-net: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Motivation 神经网络在计算机视觉方面的成功得益于卷积神经网络,然而,现有的许多成功的神经网络结构都要求输入为一个固定的尺寸(比如224x224,299x299),传入一张图像,需要对它做拉伸或者裁剪,再输入到网络中进行运算. 然而,裁剪可能会丢失信息,拉伸会使得图像变形,这些因素都提高了视觉任务的门槛,…

转载请注明作者:梦里茶 Faster RCNN在Fast RCNN上更进一步,将Region Proposal也用神经网络来做,如果说Fast RCNN的最大贡献是ROI pooling layer和Multi task,那么RPN(Region Proposal Networks)就是Faster RCNN的最大亮点了.使用RPN产生的proposals比selective search要少很多(300vs2000),因此也一定程度上减少了后面detection的计算量. Introducti…

Fast RCNN是对RCNN的性能优化版本,在VGG16上,Fast R-CNN训练速度是RCNN的9倍, 测试速度是RCNN213倍:训练速度是SPP-net的3倍,测试速度是SPP-net的3倍,并且达到了更高的准确率,本文为您解读Fast RCNN. Overview Fast rcnn直接从单张图的feature map中提取RoI对应的feature map,用卷积神经网络做分类,做bounding box regressor,不需要额外磁盘空间,避免重复计算,速度更快,准确率也更高…

本文提出了一个有效且快速的目标检测器,该目标检测器得速度可以达到200+fps,在Pascal VOC-2007上的mAP比Tiny-Yolo-v2高出14. 本文从以下三个方面对网络进行改进. 网络结构  Network architecture 损失函数  Loss function 训练数据  Training data 网络结构 网络结构如下图:…

Reference: [1]Y. Tao, S. Papadopoulos, C. Sheng, K. Stefanidis. Nearest Keyword Search in XML Documents. [2]M. Qiao, L. Qin, H. Cheng, J. X. Yu, W. Tian. Top-K Nearest Keyword Search on Large Graphs.       假设原树如Figure4所示:节点上有t的即为关键词节点:节点上的数字表示在树的先序遍历…

转载请注明作者:梦里茶 Object Detection,顾名思义就是从图像中检测出目标对象,具体而言是找到对象的位置,常见的数据集是PASCAL VOC系列.2010年-2012年,Object Detection进展缓慢,在DPM之后没有大的进展,直到CVPR2014,RBG大神(Ross Girshick)把当时爆火的CNN结合到Detection中,将PASCAL VOC上的准确率提高到53.7%,本文为你解读RBG的CVPR2014 paper: Rich feature hierar…

一.RCNN,fast-RCNN.faster-RCNN进化史 本节由CDA深度学习课堂,唐宇迪老师教课,非常感谢唐老师课程中的论文解读,很有帮助. . 1.Selective search 如何寻找有效的候选框,最开始的就是这个方法. 寻找方法就是一开始把一幅图像,分割成无数个候选框构造而成的(convert regions to boxes) 然后根据一些色彩特征.把候选框进行融合,框数量变小了,框变大:效果就是逐渐.慢慢找到最好的框 . 2.R-CNN(CVPR 2014) 图像中的候选框…