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HOG
DPM-DeformableParts
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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(xùn)練與Nnotend-to-end
切割對(duì)應(yīng)候選
切割對(duì)應(yīng)候選
特征一致化-Max100x5050x100→25x25→225 問(wèn)題:加上候選區(qū)域(proposal)的時(shí) k=93種尺寸,三種長(zhǎng)寬比個(gè)Anchor特征圖sizeHxW→HWx9in 如果是VGGconv5作為征圖,3x3區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像區(qū)域Anchor的平移不變?cè)趺蠢鞟nchor設(shè)計(jì)的借鑒意 如果是VGGconv5作為征圖,3x3區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像區(qū)域Anchor的平移不變?cè)趺蠢鞟nchor設(shè)計(jì)的借鑒意 如果是VGGconv5征圖,3x3區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像區(qū)域4個(gè)pooling,16Anchor的平移不變?cè)趺蠢磔^小的平移pooling過(guò)程中忽Anchor同外接Proposal區(qū)數(shù)量:1-2個(gè)數(shù)量級(jí)減少;性能:更高速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(biāo),會(huì)不會(huì)存在大材小用,能夠判 嗎 文章:分步訓(xùn)練,太復(fù)雜。更簡(jiǎn)單方法:直接聯(lián)合學(xué)習(xí)(joint一個(gè)網(wǎng)絡(luò),四個(gè)損失函Anchor N分 N 接近實(shí)時(shí)處理,@K40GPU,還能更快嗎 提2. N系列方4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸:YoLo系列方5.實(shí)例:目標(biāo)探測(cè)模型訓(xùn)練和部
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸:YoLo系列方大材小用,能夠判 嗎
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸:YoLo系列方b個(gè)Bbox4坐標(biāo)+1N個(gè)類別分?jǐn)?shù)(注意對(duì)比候選區(qū)域個(gè)數(shù)(b=2)98個(gè),《
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