目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o

2.(2021.3.15)Bioinformatics-MUFFIN:用于DDI预测的多尺度特征融合 论文标题: MUFFIN: multi-scale feature fusion for drug–drug interaction prediction 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Jianmin-Wang-3/publication/350100336_MUFFIN_Multi-Scale_Feature_Fusion_for_Dru

预训练 先在某个任务(训练集A或者B)进行预先训练,即先在这个任务(训练集A或者B)学习网络参数,然后存起来以备后用.当我们在面临第三个任务时,网络可以采取相同的结构,在较浅的几层,网络参数可以直接加载训练集A或者B训练好的参数,其他高层仍然随机初始化.底层参数有两种方式:frozen,即预训练的参数固定不变,fine-tuning,即根据现在的任务调整预训练的参数. 优势: 1.当前任务数据量少,难以训练更多的网络参数,可以加载预训练的模型,然后根据当前的任务对参数进行fine-tuning,

就是想保存下来,没有其他用意 原博文:http://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/53467968 3. 空间定位与检测     参考信息<基于深度学习的目标检测研究进展> 3.1 计算机视觉任务 3.2 传统目标检测方法 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) 2)特征提取(SIFT.HOG等:形态多样性.光照变化多样性.背景多样性使得特征鲁棒性差) 3)分类

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

RCNN -> SPPNet -> Fast-RCNN -> Faster-RCNN -> FPN YOLO v1-v3 Reference RCNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation SPPNet: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

1.[yolov1]    第一步:将图像划分为S*S的栅格(grid cell),这里分成了7*7的grid cell.栅格的任务是:检测中心落在该栅格中的物体(注意,栅格中心未必与物体的中心重合,这个一定要明确,对后面的理解才不会产生影响).    第二步:一个grid cell 可以预测B个bounding boxes(包围盒,以下简称bbox),包括预测bbox的confidence scores.bbox有五个预测值,分别是x,y(代表预测的bbox的中心与grid cell 边界的边

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

前言 之前无论是传统目标检测,还是RCNN,亦或是SPP NET,Faste Rcnn,Faster Rcnn,都是二阶段目标检测方法,即分为“定位目标区域”与“检测目标”两步,而YOLO V1,V2,V3都是一阶段的目标检测. 从R-CNN到FasterR-CNN网络的发展中,都是基于proposal+分类的方式来进行目标检测的,检测精度比较高,但是检测速度不行,YOLO提供了一种更加直接的思路: 直接在输出层回归boundingbox的位置和boundingbox所属类别的置信度,相比于R-

这篇将会介绍目前最流行的对象识别模型 YOLO,YOLO 的特征是快,识别速度非常快

YOLO v4分析 YOLO v4 的作者共有三位:Alexey Bochkovskiy.Chien-Yao Wang 和 Hong-Yuan Mark Liao.其中一作 Alexey Bochkovskiy 是位俄罗斯开发者,此前曾做出 YOLO 的 windows 版本. 那么,YOLOv4 性能如何呢? 在实际研究中,有很多特性可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并需要对其结果进行理论上的证明.某些特性仅在某些模型上运行,并且仅在某些问

​ 前言 本文是YOLO系列专栏的第一篇,该专栏将会介绍YOLO系列文章的算法原理.代码解析.模型部署等一系列内容.本文系公众号读者投稿,欢迎想写任何系列文章的读者给我们投稿,共同打造一个计算机视觉技术分享社区. 本文介绍了目标检测中one stage的YOLO算法,并介绍了从YOLOv1到YOLO

​  前言 YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了.今天笔者介绍一下 YOLOv5 的相关知识.目前 YOLOv5 发布了新的版本,6.0版本.在这里,YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性,同时也对模型做了微调,并且优化了模型大小,减少了模型的参数量.那么这样,就更加适合移动端了. 欢迎关注公众号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.CV招聘信息. ​ YOLOv5 网络模型结构 与之前的 YOLOv3.YOLOv4 不同,v3.v4

1.ION:在conv3.conv4.conv5和context features上分别进行roi_pooling,在channel那一维进行concat 2.Hypernet:在较浅层max_pooling,中间层保持不变,较高层deconv,最后把这三个结果concat起来构成最后一层feature map ION是在不同层的feature map进行roi_pooling然后concat,最后连接fc做判断 Hypernet是在不同feature map进行特征融合组成新的最后一层feat

6 月 30 日下午,赵之健在七牛架构师实践日第二十九期进行了<多维度融合赋能视频 AI 的实践>为题的实战分享. 
 作者简介: 
  赵之健,七牛人工智能实验室资深算法工程师, 七牛视频算法和算法工程化负责人.拥有近十年从事于计算机视觉和人工智能相关的算法研究的经历,在图像相关如人脸识别,图像分类,工业自动化,视频分析等领域拥有丰富的研发经验,研发的产品涉及安防,军事,移动互联网,工业 4.0 等多个领域,曾带队获得 ACM Muliti-media 大规模视频分类竞赛亚军. 
 本文

最近工作之余有时间和精力,加上平时对源码比较感兴趣,就开始啃起了Spring源码.为加深印象写了这篇博客,如有错误,望各位大佬不吝指正. 我看的是Spring5的源码,从同性社区download下来后编译,然后看源码.写注释.一步一步debug,理论指导实践,实践再反作用于理论. 因为基于注解的开发是现在比较主流的开发模式,所以就从 AnnotationConfigApplicationContext 开始啃了. 因为代码过多,执行流程过于复杂,就拆成了三篇来解析. 下面就从这个类开始探究Spr

上一篇看完了register方法的代码,继续跟后面代码 后面执行refresh方法,代码清单如下: public void refresh() throws BeansException, IllegalStateException { synchronized (this.startupShutdownMonitor) { // Prepare this context for refreshing. /** * 准备刷新上下文,设置其启动日期和活动标志以及执行属性源的任何初始化 */ pre

Topic:表情识别Env: win10 + Pycharm2018 + Python3.6.8Date:   2019/6/23~25 by hw_Chen2018                                  CSDN: https://blog.csdn.net/qq_34198088/article/details/97895876[感谢参考文献作者的辛苦付出:编写不易,转载请注明出处,感谢!]一.简要介绍 本文方法参考文献[1]的表情识别方法,实验数据集为JAFFE

好久没有写文章了(对不起我在划水),最近在看北京的租房(真真贵呀). 预告一下,最近无事,根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识,还有自己Javascript的现学现卖,在微信小程序上弄了个简单的辅助系统.我先试试效果如何,不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍. 感兴趣可以联系炼丹兄哦,WX:cyx645016617. 1 概述 FPN是Feature Parymid Network的缩写. 目标检测任务中,像是在YOLO1中那种,对一个图片使用卷积来提取特征,经过了多个池