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本課件包括：演示文稿，示例，代碼，題庫，和聲音等，小象學院擁有完全知識的權利；只限于善意散播。任何其他人或機構不得盜版、、仿造其中的 紐約城市大學博 博ID：weightlee03（相關資料 ID：wiibrew（課程代碼發(fā)布） 結?

提2.3.神經網絡分類：RCNN系列方4.神經網絡回歸：YoLo系列方5.實例：目標探測模型訓練和部

期待目

提2.3.神經網絡分類：RCNN系列方4.神經網絡回歸：YoLo，SSD系列方5.實例：目標探測模型訓練和部

，，

1.2.3.

提2.3.神經網絡分類：RCNN系列方4.神經網絡回歸：YoLo系列方5.實例：目標探測模型訓練和部

HOG

DPM－DeformableParts

TimetointroduceDeep

提2. N系列方4.神經網絡回歸：YoLo系列方5.實例：目標探測模型訓練和部

候選位置(proposal)提出方

N

N

N

N2.Fine-tune

N3.

N每一類binary

N每一類BBOX回

N每一類BBOX回

N

Base

訓練與Nnotend－to－end

切割對應候選

切割對應候選

特征一致化－Max100x5050x100→25x25→225 問題：加上候選區(qū)域（proposal）的時 k=93種尺寸，三種長寬比個Anchor特征圖sizeHxW→HWx9in 如果是VGGconv5作為征圖，3x3區(qū)域對應的原始圖像區(qū)域Anchor的平移不變怎么理Anchor設計的借鑒意 如果是VGGconv5作為征圖，3x3區(qū)域對應的原始圖像區(qū)域Anchor的平移不變怎么理Anchor設計的借鑒意 如果是VGGconv5征圖，3x3區(qū)域對應的原始圖像區(qū)域4個pooling，16Anchor的平移不變怎么理較小的平移pooling過程中忽Anchor同外接Proposal區(qū)數量：1-2個數量級減少；性能：更高速度神經網絡有能力找到最終量，也有能力找到很多中間量只用Anchor判斷是不是目標，會不會存在大材小用，能夠判 嗎 文章：分步訓練，太復雜。更簡單方法：直接聯合學習(joint一個網絡，四個損失函Anchor N分 N 接近實時處理，@K40GPU,還能更快嗎 提2. N系列方4.神經網絡回歸：YoLo系列方5.實例：目標探測模型訓練和部

神經網絡回歸：YoLo系列方大材小用，能夠判 嗎

神經網絡回歸：YoLo系列方b個Bbox4坐標＋1N個類別分數（注意對比候選區(qū)域個數（b＝2）98個，《

神經網絡回歸：YoLo系列方

神經網絡回歸：YoLo系列方

神經網絡回歸：YoLo系列方SSD：TheSingleShot候選區(qū)21:46（VGG

提2. N系列方4.神經網絡回歸：YoLo系列方5.實例

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