head头的设计：rfcn light-head rfcn

faster缺点:1.不是全卷积,roi出来后是两个fc层,这样会丧失平移变性. 2.每个roi都要单独经过两个fc层,也就是分别进行分类和回归,耗时也有种说法是roi-pooling后导致平移变性丧失,这个地方还要深入思考 resnet在以faster结构为检测框架的时候,是stage4和之前作特征提取层backbone,roi-pooling后用stage5替代了两层fc,这样能增加平移变性,精度增加,但是时间上还是耗时,因为每个roi都要单独经过stage5的卷积然后分类.回归 ro…

c++ 私有函数头文件设计

clock.h #ifndef CLOCK_H_INCLUDED #define CLOCK_H_INCLUDED class Clock {public: static void HandleExdataResponse(..........); 静态成员实现方式跟其他函数一样.只需在这里标明为static即可. public: Clock(int id); Clock(Clock &c); Clock(int id, int h, int m, int s); void setTime(in…

R-FCN：

和Faster R-CNN相比,R-FCN具有更深的共享卷积网络层,这样可以获得更加抽象的特征抽象特征的捕获能否通过“sketch/conceptual...” - guided 来进行?想法还是说把逻辑推理和深度学习暴力计算相结合,各自发挥各自的优势~ 4. R-FCN网络的设计动机 Faster R-CNN是首个利用CNN来完成proposals预测的,从此之后很多的目标检测网络都开始使用Faster R-CNN的思想.而Faster R-CNN系列的网络都可以分成2个部分:ROI Poo…

R-FCN论文翻译

R-FCN论文翻译 R-FCN: Object Detection viaRegion-based Fully Convolutional Networks 2018.2.6 论文地址:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 代码地址:https://github.com/daijifeng001/r-fcn(matlab版) https://github.com/YuwenXiong/py…

object detection[rfcn]

0 - 背景从rcnn,spp,fast rcnn, faster rcnn,yolo,ssd,这里又有个新模型叫rfcn,即Region-based Fully Convolutional Networks,R-FCN.虽然其比yolo,ssd出来的晚,不过看模型结构,更多的是针对faster rcnn的一个改进. 一路走来,不同模型都是为了解决不同的痛点而提出的: rcnn证明了cnn提取的特征的有效性: 而spp解决了如何应对不同尺度feature map的问题: fast rcnn通过…

R-FCN论文理解

一.R-FCN初探 1. R-FCN贡献提出Position-sensitive score maps来解决目标检测的位置敏感性问题: 区域为基础的,全卷积网络的二阶段目标检测框架: 比Faster-RCNN快2.5-20倍(在K40GPU上面使用ResNet-101网络可以达到 0.17 sec/image); 2. R-FCN与传统二阶段网络的异同点图1 R-FCN与传统二阶段网络的异同点相同点:首先,两者二阶段的检测框架(全卷积子网络+RoI-wise subnetwork); 其次两…

Faster R-CNN改进篇（二）： RFCN ● RON

@改进1:RFCN 论文:R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks [点击下载] MXNet代码:[Github] 一. 背景介绍 RCNN 在目标检测上取得了很大的成功,比如 SPPnet.Fast R-CNN.Faster R-CNN 等,这些方法的典型特征都是一个二分网络,以 ROI Pooling 为界,前面子网络用于特征提取,后面子网络用于目标检测(Per ROI),带来的问题是…

目标检测网络之 R-FCN

R-FCN 原理 R-FCN作者指出在图片分类网络中具有平移不变性(translation invariance),而目标在图片中的位置也并不影响分类结果;但是检测网络对目标的位置比较敏感.因此Faster R-CNN将ROI的特征提取操作放在了最后分类网络中间(靠后的位置)打破分类网络的平移不变性,而不能直接放在网络的末尾.但是这样存在的问题是ROI特征提取不共享计算,导致计算量较大. 一般来讲,网络越深,其具有的平移旋转不变性越强,这个性质对于保证分类模型的鲁棒性有积极意义.然而,在检测问题…

Light Pre-Pass 渲染器----为多光源设计一个渲染器

http://blog.csdn.net/xoyojank/article/details/4460953 作者: Wolfgang Engel, 原文: http://www.wolfgang-engel.info/RendererDesign.zip 渲染器设计就像为一座房子打地基, 结果可能比预期大了, 小了, 或者太笨重了. 预先了解要在它之上建造什么,并且为未来的扩展做出合理的预测, 是建造一座稳定房子的先决条件. 用软件设计的术语来说, 打地基好比渲染器设计, 而房子, 大小, 轻重…

rfcn结构

这是rfcn模型的rpn网络部分: 这是rfcn模型的rfcn网络部分: 可以看到rpn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res4f,rfcn网络使用的最后一层特征提取层是resnet的res5c res4f刚好是resnet的第90层,之所以这样是因为90层刚好达到这一层的feature map是原图的1/16,这与之前的fast.faster一样.…

Hi3559AV100 NNIE开发（2）-RFCN(.wk)LoadModel及NNIE Init函数运行过程分析

之后随笔将更多笔墨着重于NNIE开发系列,下文是关于Hi3559AV100 NNIE开发(2)-RFCN(.wk)LoadModel及NNIE Init函数运行过程分析,通过对LoadModel函数及NNIE Init函数实现分析,结合上一篇随笔对LoadModel函数参数挖掘,很大程度上能够理解NNIE初始化实现过程,并给其他算法模型在NNIE移植提供参考,下面将给出RFCN Load_Model函数执行过程与NNIE_RFCN参数初始化过程. 1.RFCN Load_Model函数执行过程…

手机WebAPP设计注意事项和解决方法

1. 基本手机网页设计 1.1 wap端的网站表头 wap端的网站,写的时候首先注意表头,因为是手机端的,所以和我们平常用的web端页面的不一样,表头为: 1.2 尽量少使用水平滚动. 水平滚动除了比较费时之外,用户还将难以判断他们在整个页面中的位置.如果可能,设计的内容不要宽于或长于目标设备的显示屏.尽量保证一行出现14个字符,或者用<br/>换行,或者设宽为100%,以便内容会根据用户手机屏幕的大小自适应往下排. 1.3 避免过多使用文本强调属性,如粗体,斜体和下划线等,因为这降低了小显示…

让QT编译快一点（增加基础头文件）

姚冬,中老年程序员进藤光.杨个毛.欧阳修等人赞同我是来反对楼上某些答案的.我曾经用MFC写了金山词霸(大约20多万行),又用Qt写了YY语音(大约100多万行),算是对两种框架都比较有经验.纠正几个错误的认识. 1. “用Qt写的程序编译比MFC慢”的说法是错误的绝对错误,单位代码行数编译Qt远比MFC快得多,因为Qt库的头文件设计非常好,尽量都使用了前置声明,避免了头文件嵌套,几乎所有类都使用了公有类和私有类的设计,把没必要公开的声明放到私有头文件里,避免了编译时引入过多代码.而MFC没…

atitti.atiNav 手机导航组件的设计

atitti.atiNav 手机导航组件的设计 1.1. 三大按键导航功能,back,menu ,home1 1.2. header页头组件,为移动页面顶部的导航条设计.1 1.3. 页头主题设计1 1.1. 三大按键导航功能,back,menu ,home 参考Android的三大按键导航功能,back,menu ,home 那确定按钮哪里去了?? 基本就靠触摸了 1.2. header页头组件,为移动页面顶部的导航条设计. 作者:: ★(attilax)>>> 绰号:老哇的爪子…

DL for objection detection

在计算机视觉领域,"目标检测"主要解决两个问题:图像上多个目标物在哪里(位置),是什么(类别).围绕这个问题,人们一般把其发展历程分为3个阶段:1. 传统的目标检测方法2. 以R-CNN为代表的结合region proposal和CNN分类的目标检测框架(R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN, R-FCN)3. 以YOLO为代表的将目标检测转换为回归问题的端到端(End-to-End)的目标检测框架(YOLO, SSD) 传统的目标检测方法…

Android 手机卫士--阶段小结1

本文地址:http://www.cnblogs.com/wuyudong/p/5904528.html,转载请注明源地址. 本文对之前手机卫士开发进行一个小结. 1.SplashActivity 版本名称的展示,从清单配置文件中获取版本名称,PackageManager 服务端新版本的检测(本地版本号<服务器版本号) 展示logo 2.手机防盗 sim卡绑定:每一款手机都会有相应的卡的序列号,一旦替换掉原有电话卡,序列号会发生改变 3.手机卫士分包基础课程分包方式,每一个类包名, com.it…

activity去标题栏操作&保留高版本主题

方式一:每个类都需要去添加此代码在setContentView(R.layout.activity_splash); 前设置以下代码 requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE); 方式二:统一去掉所有activity的头 @android:style/Theme.Light.NoTitleBar方式去头,使用老版本主题样式修改默认样式文件为 <style name="AppTheme" parent="AppBaseT…

Qt编译慢吗？

1. “用Qt写的程序编译比MFC慢”的说法是错误的绝对错误,单位代码行数编译Qt远比MFC快得多,因为Qt库的头文件设计非常好,尽量都使用了前置声明,避免了头文件嵌套,几乎所有类都使用了公有类和私有类的设计,把没必要公开的声明放到私有头文件里,避免了编译时引入过多代码.而MFC没有这样的设计.至于大家感觉MFC快主要原因是MFC工程默认打开了编译预处理头文件(PCH),但是这是VC编译器的特性,所有C++程序都可以用,不是MFC特有,Qt也可以使用 PCH方法很简单,在你的 .pro 文件中加…

学好UI你必须要掌握这些技术

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_15da22ed10102x0gx.html ui设计现在已经是设计行业中的瞩目之星,无论在PC端.移动端还是游戏上都是大放异彩. 随着各个行业对UI设计师需求量的大量增长,行业薪资也是水涨船高,未来几年ui设计行业将拥有更为广阔的发展前景. ui设计师的收入现处于高等水平,一般初级设计水平月薪在8~9k,中级水平设计师的收入可上升至10~12k,几年工作经验的UI设计师可以达到13~15k.学好ui的重要性不言而喻,那么以下技…