引言 这篇论文深刻分析了one-stage的模型精度比two-stage更差的原因,并提出Focal Loss提高精度. 思路 在论文中,作者指出,造成one-stage模型精度差的原因主要是:正负样本极不平衡.一张图片只有那么几个目标,但是用来分类的Anchor Box却能达到几千个,大量的样本都是负样本,而且大多数负样本都是容易分类的简单样本,这些简单样本的loss虽然低但是凭借着数量众多,能对loss有很大的贡献.因此分类器只用无脑判负也能达到不错的效果. 作者提出的Focal Loss能

引言 介绍 目前精度高的检测器都是基于two-stage,proposal-driven机制,第一阶段生成稀疏的候选对象位置集,第二阶段使用CNN进一步将每个候选位置分为前景或者背景以及确定其类别: 提出一个one-stage检测器可以匹配two-stage检测器在COCO上AP,例如FPN.Mask R-CNN,为了到达这一结果针对训练过程中类别不平衡这个阻碍问题,设计出一个新的loss,focal loss: R-CNN类检测器可以通过two-stage级联和启发式采用来解决class im

论文地址:http://www.docin.com/p-1081596986.html 具体代码: 我转YUV,再通过上面的论文的方式比较近. YVU 介绍:https://blog.csdn.net/imxiangzi/article/details/50503764 其实你不转也没关系.. double Rus(System.Drawing.Color color, System.Drawing.Color color2) { double y1, u1, v1, y2, u2, v2; y

YOLOv4全文阅读(全文中文翻译) YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 代码链接: https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论验证.某些功能只对某些模型进行操作,某些问题只对某些模型

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/272 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末

语义分割是将标签分配给图像中的每个像素的过程.这与分类形成鲜明对比,其中单个标签被分配给整个图片.语义分段将同一类的多个对象视为单个实体.另一方面,实例分段将同一类的多个对象视为不同的单个对象(或实例).通常,实例分割比语义分割更难. 语义和实例分割之间的比较.(来源) 本博客探讨了使用经典和深度学习方法执行语义分割的一些方法.此外,还讨论了流行的损失函数选择和应用. 经典方法 在深度学习时代开始之前,使用了大量的图像处理技术将图像分割成感兴趣的区域.下面列出了一些常用的方法. 灰度分割 最简单

HBase是Apache Hadoop的数据库,能够对大型数据提供随机.实时的读写访问.HBase的目标是存储并处理大型的数据.HBase是一个开源的,分布式的,多版本的,面向列的存储模型,它存储的是松散型数据. 一.HBase:BigTable的开源实现 1.1 HBase出现的背景 (1)随着数据规模越来越大,大量业务场景开始考虑数据存储水平扩展,使得存储服务可以增加/删除,而目前的关系型数据库更专注于一台机器. (2)海量数据量存储成为瓶颈,单台机器无法负载大量数据. (3)单台机器IO读

二.安装部署   一.storm伪分布式安装 (一)环境准备1.OS:debian 72.JDK 7.0 (二)安装zookeeper1.下载zookeeper并解压 wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz2.准备配置文件cd confcp zoo_sample.cfg zoo.cfg 3.启动zoo

一.Storm ui 首页主要分为4块: Cluster Summary,Topology summary,Supervisor summary,Nimbus Configuration Cluster Summary Version: storm 版本号Nimbus uptime: nimbus的运行时间 Supervisors: storm集群中supervisor的数目 used slots: 使用了的slots数 free slots: 剩余的slots数 total slots: 总的

协调布局CoordinatorLayout Android自5.0之后对UI做了较大的提升.一个重大的改进是推出了MaterialDesign库,而该库的基础即为协调布局CoordinatorLayout,差点儿全部的design控件都依赖于该布局.协调布局的含义.指的是内部控件互相之前的动作关联,比方在A视图的位置发生变化之时.B视图的位置也依照某种规则来变化.仿佛弹钢琴有了协奏曲一般. 使用CoordinatorLayout时.要注意以下几点:1.导入design库:2.根布局採用andro

目录 storm集群操作指南 一.storm伪分布式安装 (一)环境准备 (二)安装zookeeper (三)安装storm (四)运行程序 二.storm集群安装 (一)下载storm并解压 (二)配置storm,在storm.yaml中添加以下内容 (三)关于包依赖的关系 (四)文件同步 (五)启动storm (六)验证 三.storm集群的启停 (一)命令模式 (二)supervisor模式 storm集群操作指南 @(博客文章)[storm|大数据] 一.storm伪分布式安装 (一)环

今天分享下 Pony.ai 在感知探索的过程中,使用的传统方法和深度学习方法.传统方法不代表多传统,深度学习也不代表多深度.它们都有各自的优点,也都能解决各自的问题.我们希望发挥它们的优点,并且结合起来. 本次分享的大纲: 感知 in Pony 2D 物体检测 3D 物体检测 一.感知 in Pony 首先介绍下 Pony 感知系统.感知可以认为是对周围世界建模的过程,比如车辆在行驶过程中,需要知道物体的地理位置.速度.运动方向.加速度等各种各样的信息,接收这些信息之后,再通过后续的规划和控制模

​  前言  在<论文创新的常见思路总结>(点击标题阅读)一文中,提到过一些新的数据集或者新方向比较容易出论文.因此纠结于选择课题方向的读者可以考虑以下几个新方向.文末附相关论文获取方式. 本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列 关注公众号CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 一些新发布的数据集可以提供一个窗口,通过这些数据集可以了解试图解决的问题的复杂程度.公共领域中新发布的数据集可以很好地代表理解计算机视觉的发展以及有待解决的问题的新途径. 本文简要总

论文原址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 github代码:https://github.com/fizyr/keras-retinanet 摘要 目前,具有较高准确率的检测器基于双阶段的目标检测算法实现,单阶段通过对可能存在的位置进行密集的采样操作,一定程度上要比双阶段的方法要更简单快速,但是准确率会有所损失.在进行训练时,前景与背景二者之间较大的类别不平衡是产生上述问题的原因.针对上述问题,本文对常规的损失函数进行修改,降低易分类样本产生的损失的贡献度.本文

首发于深度学习那些事 已关注写文章   扔掉anchor!真正的CenterNet——Objects as Points论文解读 OLDPAN 不明觉厉的人工智障程序员 ​关注他 JustDoIT 等 188 人赞同了该文章 前言 anchor-free目标检测属于anchor-free系列的目标检测,相比于CornerNet做出了改进,使得检测速度和精度相比于one-stage和two-stage的框架都有不小的提高,尤其是与YOLOv3作比较,在相同速度的条件下,CenterNet的精度比Y

作为单阶段网络,retinanet兼具速度和精度(精度是没问题,速度我持疑问),是非常耐用的一个检测器,现在很多单阶段检测器也是以retinanet为baseline,进行各种改进,足见retinanet的重要,我想从以下几个方面出发将retinanet解读下,尽己所能. retinanet出发点,目的,为什么 retinanet解决方案,做法,干什么 retinanet的效果,缺点,改什么 retinanet中的疑点(我个人的) [出发点] retinanet的出发点,作为一款单阶段检测器,开

CVPR2019论文看点:自学习Anchor原理 原论文链接:https://arxiv.org/pdf/1901.03278.pdf CVPR2019的一篇对anchor进行优化的论文,主要将原来需要预先定义的anchor改成直接end2end学习anchor位置和size.首先anchor的定义通常为(x, y, w, h) (x, y为中心点),formulate一下: 本文所提的guided anchoring利用两个branch分别预测anchor的位置和w.h: guided anc

​ 前言: 目标检测的预测框经过了滑动窗口.selective search.RPN.anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文,但anchor freee的流行却是从CornerNet开始的,其中体现的一些思想仍值得学习. 看过公众号以往论文解读文章的读者应该能感觉到,以往论文解读中会有不少我自己的话来表述,文章写得也很简练.但这篇论文的写作实在很好,以至于这篇解读文章几乎就是对论

6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints 论文地址: 6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints​arxiv.org 代码链接: github​sites.google.com 简介 作者提出了一种基于RGB-D的深度学习方法6PACK,能够实时的跟踪已知类别物体.通过学习用少量的三维关键点来简洁地表示一个物体,基于

0. 什么是Latex? LaTEX(英语发音:/ˈleɪtɛk/ lay-tek或英语发音:/ˈlɑːtɛk/ lah-tek,音译"拉泰赫").文字形式写作LaTeX.是一种基于TEX的排版系统,由美国电脑学家莱斯利·兰伯特在20世纪80年代初期开发,利用这样的格式.即使使用者没有排版和程序设计的知识也能够充分发挥由TEX所提供的强大功能,能在几天,甚至几小时内生成非常多具有书籍品質的印刷品.对于生成复杂表格和数学公式,这一点表现得尤为突出. 因此它非常适用于生成高印刷质量的科技和