定位: 针对分类利用softmax损失函数,针对定位利用L2损失函数(或L1.回归损失等) 人关节点检测 针对连续变量和离散变量需要采用不同种类的损失函数. 识别: 解决方案: 1.利用滑动窗口,框的大小和位置无法确定,目标检测需要巨大的计算量,pass 2.备选区域 利用区域选择网络ROI,将ROI处理成固定尺寸(与下游网络输入尺寸匹配),经过CNN后利用SVM分类(RCNN也会对输入的边界作补偿或修正) 基于区域选择网络也可以作为修正boundingbox的回归 RCNN的问题: Fast

每次看到大数据人脸识别抓逃犯的新闻我都会感叹技术发展的太快了,国家治安水平也越来越好了

Atitit  ocr识别原理 与概论 attilax总结 1.1. Ocr的过程与流程1 1.2. OCR不同技术细分略有不同,但大概原理是一样的. 即主要技术过程是:二值化(又叫归一化)--------行定位----------字符切分----------字库模型比对(取置信度较高字)---------输出2 1.3. Tesseract 图片布局分析 字符分割和识别2 1.1. Ocr的过程与流程 预处理:对包含文字的图像进行处理以便后续进行特征提取.学习.这个过程的主要目的是减少图像中的

iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法,在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法.由INRIA的IEAR实验室于2013年发表于ICCV.目前基于深度学习的行为识别算法效果已经超过了iDT算法,但与iDT的结果做ensemble总还是能获得一些提升.所以这几年好多论文的最优效果都是"Our method+iDT"的形式. 此前由于项目原因,对iDT算法进行了很多研究和实验,故此处对其核心思路与一些实施的细节进行总结,方便后续回顾,也希望能够在此过程中获得一些新的启发. 介绍的内

具体代码见https://github.com/zhiyishou/py-faster-rcnn 这是我对cup, glasses训练的识别 faster-rcnn在fast-rcnn的基础上加了rpn来将整个训练都置于GPU内,以用来提高效率,这里我们将使用ImageNet的数据集来在faster-rcnn上来训练自己的分类器.从ImageNet上可下载到很多类别的Image与bounding box annotation来进行训练(每一个类别下的annotation都少于等于image的个数

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

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

一.Faster-RCNN基本结构 该网络结构大致分为三个部分:卷积层得到高位图像特征feature maps.Region Proposal Network得到候选边框.classifier识别出物体及得到准确bounding box. 二.feature maps 最后一层卷积层输出. 三.RPN 1.RPN(Region Proposal Networks) feature maps再以3x3的卷积核进行卷积得到256xHxW的高维特征图,每个高维像素点对应原图9个anchor boxes

在介绍Faster R-CNN之前,先来介绍一些前验知识,为Faster R-CNN做铺垫. 一.基于Region Proposal(候选区域)的深度学习目标检测算法 Region Proposal(候选区域),就是预先找出图中目标可能出现的位置,通过利用图像中的纹理.边缘.颜色等信息,保证在选取较少窗口(几千个甚至几百个)的情况下保持较高的召回率(IoU,Intersection-over-Union). 图1  IoU定义 Region Proposal方法比传统的滑动窗口方法获取的质量要更

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

最近学习了faster-RCNN算法,收获不少,记此文为证.faster-RCNN是一个目标检测算法,它能够识别多个目标,对目标分类并标注位置,非常好用.它的输入样本是标注好的图片,输出是一个hdf5模型. 我用台标样本实践了一把,能够识别出很细微的差别,分类准确率非常高,而且能够适应台标的缩放,无论屏幕比例是4:3还是16:9,都能识别出来. 贴两个学习资源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458    https://zhuanlan.zhihu.com/

  Faster-rcnn实现目标检测 前言:本文浅谈目标检测的概念,发展过程以及RCNN系列的发展.为了实现基于Faster-RCNN算法的目标检测,初步了解了RCNN和Fast-RCNN实现目标检测的具体步骤及其优缺点.在深刻理解Faster-RCNN的基本原理.详细分析其结构后,开始进行对Faster-RCNN的训练.其训练过程包含对RPN网络的训练得到proposals和训练Faster-RCNN.整体过程思想是类似于迭代,但不需要迭代多次.最终得到了较好的实验结果,经分析可知,Fast

RCNN介绍 目标检测-RCNN系列 一文读懂Faster RCNN 一.目标检测 1.两个任务 目标检测可以拆分成两个任务:识别和定位 图像识别(classification)输入:图片输出:物体的类别评估方法:准确率 定位(localization)输入:图片输出:方框在图片中的位置(x,y,w,h)评估方法:检测评价函数 intersection-over-union ( IOU ) 对于识别任务,卷积神经网络可以很好的帮助我们完成,但是定位任务则更加麻烦一些,我们接下来讨论一下定位任务的

引自:http://blog.csdn.net/eclipsesy/article/details/78388468?utm_source=debugrun&utm_medium=referral 0 简介 人脸识别大致分为如下三个部分: 人脸检测 face detection 人脸对齐 face alignment 人脸识别 face recognition,包括:  face verification:两张图片相似程度. face identification: 在图片库中检索与当前图片相似

R-CNN --> FAST-RCNN --> FASTER-RCNN R-CNN: (1)输入测试图像: (2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的Region Proposal: (3)将每个Region Proposal缩放(warp)成227*227的大小并输入到CNN,将CNN的fc7层的输出作为特征: (4)将每个Region Proposal提取的CNN特征输入到SVM进行分类: (5)对于SVM分好类的Region Proposal做边

1.问题 解决方案:没编译好,需要在lib下编译make 需要在caffe-fast-rcnn下编译make或者make all -j16  ,还需要make pycaffe 2.问题 解决方案:/py-faster-rcnn/lib# make all -j16 3.问题 解决方案:下载faster_rcnn_models.tgz到py-faster-rcnn/data中 4.问题:faster rcnn运行demo,不显示图片是什么原因? 解决方案:远程访问打不出来界面 第二个savefig

说明:主要考虑深度学习的方法,传统的方法不在考虑范围之内. 1.文字识别步骤 1.1detection:找到有文字的区域(proposal). 1.2classification:识别区域中的文字. 2.文字检测 文字检测主要有两条线,两步法和一步法. 2.1两步法:faster-rcnn. 2.2一步法:yolo.相比于两步法,一步法速度更快,但是accuracy有损失. 文字检测按照文字的角度分. 2.1水平文字检测:四个自由度,类似于物体检测.水平文字检测比较好的算法是2016ECCV乔宇

近来有朋友让老山帮忙识别验证码.在github上查看了下,目前开源社区中主要流行以下几种验证码识别方式: tesseract-ocr模块: 这是HP实验室开发由Google 维护的开源 OCR引擎,内置传统模式识别方法和现代深度神经网络算法 采用深度学习网络 通常是基于CNN网络,通过captcha等验证码生产器自动生产训练集,通常对生成器内置的验证码类型有极高的识别度. 需求中需要识别的验证码来自特定网站 http://fota.redstone.net.cn/,使用通用的验证码识别模块识别准

[训练测试过程记录]Faster-RCNN用于场景文字检测 原创 2017年11月06日 20:09:00 标签: 609 编辑 删除 写在前面:github上面的Text-Detection-with-FRCN项目是基于py-faster-rcnn项目在场景文字识别领域的扩展. 和py-faster-rcnn相比,该项目的主要改动为:将检测类别换成了背景和文字,并且更改了数据集. 对于初学者而言,要实现一个自己的baseline,第一步可以尝试训练别人已经实现了的网络,看看整个的运行流程是怎么

首先,下载好必须要的安装包.为了方便,我已经全部上传在了百度云. - ubuntu16.04系统 链接:http://pan.baidu.com/s/1geU8piz 密码:25mk - cuda8.0,cudnnV5 链接:http://pan.baidu.com/s/1bpN5dtd 密码:igxv - mkl 链接:http://pan.baidu.com/s/1jIC14qy 密码:mqc1 - opencv3.1 链接:http://pan.baidu.com/s/1pLPi4Fh 密