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Object Detection-Mask RCNN

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf

Mask RCNN是实现物体实例分割(Object Instance Segmentation)的通用框架。它在Faster RCNN的基础上增加了一个预测物体Mask的分支,所以Mask RCNN不[……]

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深度学习中的Data Augmentation- Test Time Augmentation (TTA)

本文主要学习深度学习中常用的数据增强(Data Augmentation)技术以及在Keras中如何实现它。

Deep Learning中存在很多通过改变神经网络(Neural Network)的训练(Training)方式改善神经网络结果的方法,Data Augmentation是其中一种常[……]

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双线性插值(Bilinear Interpolation)

线性插值

已知中P1点和P2点,坐标分别为(x1, y1)、(x2, y2),要计算 [x1, x2] 区间内某一位置 x 在直线上的y值:

根据初中的几何知识:

$$
\begin{equation}
\frac{y – y_0}{x – x_0} = \frac{y_1 -[……]

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YOLOv2 on Pascal VOC2012 – 网络模型(Model)

YOLOv2模型结构

YOLO的输入输出很复杂,Loss函数更加复杂,但是它的网络结构比较简单,只是Convolusion + Batch Normalization + Leaky Relu的重复叠加。

下面是experiencor/keras-yolo2定义的网络模型。

[……]

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深入理解ROI Align和ROI Warp

ROI Pooling的缺陷

如前面文章<深入理解ROI Pooling>中所述,ROI Pooling的主要问题在于它在处理过程中两次量化(Quantization)丢失了一些信息(下图深蓝色区域和浅蓝色区域)。

由于信息丢失,执行ROI Pooling之后,此时的候选框已经和[……]

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深入理解ROI Pooling

本文主要讨论Fast R-CNN论文中使用的ROI Pooling(上图中蓝色矩形框部分)。

什么是ROI

ROI是Region of Interest的缩写,是原始图像上的一个Proposed Region。提取ROI的方法有很多,本文不详细讨论。

Fast R-CNN是如何工作[……]

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YOLOv2 Loss函数详细分析

Batch Generator

[插入Input和Output] 中讨论了Pascal VOC2012数据集上YOLOv2的Training输入数据和Ground Truth是如何生成的,并且实现了一个SimpleBatchGenerator。

YOLOv2 Loss Functio[……]

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Tensorflow中的乘法运算

1.tf.multiply()-两个矩阵中对应元素各自相乘

tf.math.multiply()实现将矩阵x和矩阵y逐个元素(element-wise)相乘,返回一个新的矩阵。注意它实现的是元素级别的相乘,也就是两个相乘的数元素各自相乘。

若w为m*1或者1*1的矩阵,x为m*n的矩[……]

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理解tf.transpose

本文介绍Tensorflow中的transpose()函数。函数的原型如下:

tf.transpose函数中文意思是转置,主要用于交换Input Tensor的不同维度。

tf.transpose的第一个参数a是Input Tensor。

tf.transpose的第二个参数p[……]

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CNN模型-ResNet、MobileNet、DenseNet、ShuffleNet、EfficientNet

文章来源:
https://medium.com/@CinnamonAITaiwan/cnn%E6%A8%A1%E5%9E%8B-resnet-mobilenet-densenet-shufflenet-efficientnet-5eba5c8df7e4

CNN演进

下图为我们了展示[……]

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