如何通过预先训练的骨干网络来更快地训练火炬视觉的RPN - 腾讯云开发者社区

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车辆检测新突破：VFM-Det 如何用大模型提升识别精度？

一、摘要现有的车辆检测器通常是基于预先训练好的骨干网（如ResNet、ViT），通过在车辆图像上训练典型的检测器（如YOLO、RCNN、DETR系列）获得的。...受这些工作的启发，一些研究人员尝试调整这些预先训练好的大模型来进行物体检测。具体来说，Li 等人利用普通和非层次视觉Transformer-based为物体检测任务开发了一个骨干网络。...Lin 等人使用预先训练好的大型视觉模型解决了多领域通用检测问题。Fang 等人使用预先训练好的 vanilla ViT 网络进行物体检测和实例分割。...我们可以发现，高质量候选区域的生成是基于区域建议的检测框架中的一个关键步骤，其广泛应用的模块包括选择性搜索、边框、RPN等。RPN通过训练神经网络来预测候选区域的位置和尺寸。...然而，该检测器仍存在视觉特征与高层语义特征未充分对齐的问题，这可能导致次优结果。下一小节将探讨如何通过车辆属性引导的视觉特征学习来进一步提升整体性能。

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自动驾驶技术—如何训练自己的神经网络来驾驶汽车

经过一些卷积层从我们的图像中提取视觉特征，我们有一个扁平的层然后充分连接这些层，输出一个实数值：我们的转向角。你可以在代码中看到网络的详细信息。...如果你在笔记本电脑上训练这个网络，尤其是在没有GPU加速的情况下，你可能需要一整天的时间进行训练。经过相对较小的训练，你可以看到验证损失显著降低，因此网络正在学习如何驾驶。...但是我们可以做得更好，甚至更小的网络。那就需要SqueezeNet。虽然原本的架构已经很“苗条”了，但仍然我通过降低卷积特征的数量进行进一步缩小。...终于，我们网络在一个小视频中模拟驾驶。它显示实时驾驶汽车，他完全能够通过它看到的街道来驾驶汽车。...我们的网络在驾驶汽车我们已经训练了我们的自动驾驶汽车，使用了相当简单的架构和技术来引导，并取得了显着的成果。我希望你从这篇文章中学到了一两招。

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使用Mask-RCNN在实例分割应用中克服过拟合

介绍计算机视觉的进步带来了许多有前途的应用，如自动驾驶汽车或医疗诊断。在这些任务中，我们依靠机器的能力来识别物体。...Mask-RCNN 我们使用matterport实现的Mask-RCNN进行训练。虽然结果可能会很好看，但我们不会用MS COCO的预训练权重来展示我们如何只用1349张训练图像就能得到好的结果。...然后将之前获得的特征输入到一个区域建议网络(RPN)中。RPN扫描feature map的区域，称为anchors，并尝试确定包含目标的区域。这些anchor的尺寸和纵横比各不相同。...RPN为每个anchor分配一个类别：前景(正样本anchor)或背景(负样本anchor)。中性anchor是指不影响训练的anchor。 ?...因此，我们可以将Resnet101骨干模型的权值初始化为在Imagenet上预先训练的权值。这将提高我们得到的特征图的准确性，从而提高整个模型。 ?

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收藏 | 使用Mask-RCNN在实例分割应用中克服过拟合

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Hallucination Improves Few-Shot Object Detection

CoRPN通过训练多个有点冗余和合作的RPN来实现这一点。因此，如果一个RPN错过了一个信息丰富的盒子，另一个就会得到它。这种合作的区域方案网络方法虽然有用，但仍然不够。...例如，提出了一种正则化的微调方法，将知识从预先训练的检测器转移到少样本检测器。最近，一个简单的两阶段微调方法已被证明优于更复杂的方法。...TFA通过使用基于余弦相似性的分类器来减少用于少样本学习的类内方差，从而修改了标准的快速反应神经网络。TFA使用预先训练好的影像网，以特征金字塔网络为骨干。...具体来说，CoRPNs通过修改后的区域生产网络分类损失来训练区域生产网络。...对于我们的模型和主要基线，我们使用Faster R-CNN作为我们的基础模型。在TFA之后，我们使用预先训练好的ResNet-101，以特征金字塔网络[21]为骨干。

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SSFENet | 增强空间和语义特征用于目标检测（附论文下载）

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 目前最先进的目标检测器通常使用预先训练好的分类网络来提取特征，然后利用特征金字塔来检测不同尺度的目标。...公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式源码获取｜扫码回复“GWD”获取源码 1 简要目前最先进的目标检测器通常使用预先训练好的分类网络来提取特征，然后利用特征金字塔来检测不同尺度的目标...其次，在低级阶段，框架中的语义特征增强块利用高级阶段的主干网络来获得具有更丰富语义信息的特征，并且由于使用了共享的卷积层，只引入了很少的计算成本。...2 简单背景介绍 Two-stage：对于Two-stage的目标检测网络，主要通过一个卷积神经网络来完成目标检测过程，其提取的是CNN卷积特征，在训练网络时，其主要训练两个部分，第一步是训练RPN...网络的准确度高、速度相对One-stage慢。 One-stage：直接通过主干网络给出类别和位置信息，没有使用RPN网路。

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Mask R-CNN

这两个阶段使用的特性可以共享，以便更快地进行推理。Mask R-CNN：Mask R-CNN采用相同的两阶段过程，第一阶段相同(即RPN)。...为了清晰起见，我们区分了:(i)用于整个图像特征提取的卷积主干架构，以及(ii)分别应用于每个RoI的边界框识别(分类和回归)和掩码预测的网络头。我们使用命名法网络深度特性来表示主干架构。...这表明，一旦实例被分类为一个整体(通过box分支)，就足够预测一个二进制掩码而不考虑类别，这使得模型更容易训练。类指定和类未知Mask：我们的默认实例化预测特定于类的掩码，每个类一个m×m掩码。...我们注意到，我们选择这个主干，以便FCN头部的conv层没有经过预先训练，以便与MLP进行公平的比较。...主要结果和消融实验：我们评估了人关键点AP (APkp)，并用ResNet-50-FPN骨干进行了实验;更多的骨干网络将在附录中进行研究。

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SiamRPN++：深层网络连体视觉跟踪的演变

通过详细的分析，我们发现防止使用深网络的孪生跟踪器的核心原因与这两个方面有关。具体来说，一个原因是深层网络中的填充会破坏绝对平移不变性。另一个是RPN需要不对称的特征来进行分类和回归。...此外，还可以自适应地构造网络拓扑结构，揭示深度网络的视觉跟踪性能。在本小节中，我们将讨论如何将深度网络传输到我们的跟踪算法中，实验主要集中在ResNet-50 。...4.实验结果 4.1训练集及评估训练我们的架构的骨干网络在ImageNet 上进行了预训练，用于图像标记，已经证明这是对其他任务的非常好的初始化。...我们在COCO，ImageNet DET，ImageNet VID和YouTube-Bounding-Boxes数据集的训练集上训练网络，并学习如何测量视觉跟踪的一般对象之间相似性的一般概念。...5.结论在本文中，我们提出了一个统一的框架，称为SiamRPN ++，用于端到端训练深度连体网络进行视觉跟踪。我们展示了如何在孪生跟踪器上训练深度网络的理论和实证证据。

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半监督辅助目标检测：自训练+数据增强提升精度（附源码下载）

STAC从未标记的图像中部署本地化目标的高度可信的伪标签，并通过数据增强提升一致性来更新模型。...为什么使用未标记数据有时可以帮助模型更准确，关于这一点的体会就是：即使你不知道答案，但你也可以通过学习来知晓，有关可能的值是多少以及特定值出现的频率。...Faster RCNN具有分类器（CLS）和区域提议网络（RPN）在共享骨干网之上。每个Head有两个模块，分别是区域分类器和边界框回归器。为简化起见，研究者提出监督和无监督的RPN的损失。...监督损失的写法如下：生成伪标签执行教师模型检测器生成伪标签。伪标记的生成不仅涉及主干网络，RPN和CLS网络的前向，而且还涉及诸如非极大抑制（NMS）之类的后处理。...STAC从一个未标记的图像得到highly confident的伪标签，并通过strong data augmentations确保一致性来更新模型。

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有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像，将mAP提高了13%

本文中，总部位于德国柏林的面向视觉 AI 从业者的下一代注释工具提供商 Hasty，希望通过更快、更高效地清理数据来简化和降低视觉 AI 解决方案开发的风险。...他们开发了 AI Consensus Scoring (AI CS) 功能，它是 Hasty 生态系统的一部分（Hasty 是该公司开发的一个端到端的 AI 平台，可让 ML 工程师和领域专家更快地交付计算机视觉模型...然后，你可以专注于修复错误，而无需花几天或几周的时间来查错。我们要检查这些潜在错误并解决它们，最重要的是，我们希望修改后的注释比原始注释器更准确。...大约一天半的时间来训练。假设架构的深度、网络正在处理的图像数量、计划的训练迭代次数（10.000）以及 COCO mAP 在 5.000 张图片中每 50 次迭代计算的事实，它并没有花费太长时间。...无论如何，这样的结果会让我们的实验更有趣。让我们看看是否可以在不调整模型参数的情况下，通过改进数据来获得所需的指标值。

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Generalized Few-Shot Object Detection without Forgetting

我们的方法已经证明了长期期望的永不遗忘学习者在目标检测中是可用的。2、简介通过应用从大量数据中训练出来的深度卷积神经网络，计算机视觉领域已经取得了重大进展。...最近的一些工作试图将少样本学习技术应用于实例级任务，例如目标检测，其中包括额外的定位任务和遇到的更复杂的视觉环境和特征，使得少样本目标检测方式更具挑战性。...这一目标可以通过元训练模型在Db上执行基于样本的视觉搜索，然后直接部署它而无需微调来轻松实现，如一次性检测文献[14，30]中所述。...Bias-Balanced RPN.R-CNN依靠RPN生成目标建议作为第二阶段分类和其他后续处理的训练样本。当网络在低数据场景下训练时，RPN建议的质量尤其重要。...ONCE、MetaDet和FSRW的结果来自他们的原始论文。我们使用一个以FPN为骨干的图像网预处理的ResNet-101。Db上的预处理与[42]中的相同，然后通过随机初始化微调层。

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R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

通过类比，在目标检测体系结构中使用所有卷积层来构建共享的卷积子网络似乎是很自然的，这使得roi方面的子网络没有隐藏层。...虽然不依赖于区域建议的方法确实存在，但是基于区域的系统在几个基准上仍然具有领先的准确性。我们使用区域建议网络(RPN)来提取候选区域，该网络本身就是一个完全卷积的体系结构。...通过端到端训练，这个RoI层将引导最后一个卷积层来学习专门的位置敏感评分映射。图1说明了这个想法。图3和图4显示了一个示例。具体介绍如下。?...我们去掉了平均池化层和fc层，只使用卷积层来计算特征图。使用ResNet-101，是在ImageNet上预先训练的。...我们注意到，为了简单起见，我们执行了与类无关的边界框回归，但是类特定的对应项(即，采用输出层)。训练：通过预先计算区域建议，很容易对R-FCN体系结构进行端到端训练。

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花一周清理PASCAL数据集的17120图像，将mAP提高13%

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这5种计算机视觉技术，刷新你的世界观

这使他能够在一周内训练网络，并在测试时快速组合10个补丁的结果。如果我们能够足够快地传达状态，我们可以在多个核心上传播网络。...因此，发现了更快的R-CNN，它现在是用于基于深度学习的目标检测的规范模型。通过插入区域生成网络（RPN）来预测来自特征的区域，它用快速神经网络取代慢的选择性搜索算法。...通过在输入图像中添加噪声并重建原始图像，栈式去噪自动编码器可以获得更鲁棒的特征表达能力。...到目前为止，我们已经看到了如何以许多有趣的方式使用CNN特征来有效地定位带有边界框的图像中的不同目标。我们可以扩展这些技术来定位每个目标的精确像素而不仅仅是边界框吗？...事实上，计算机视觉领域的成本太高而无法深入探讨，我鼓励您进一步探索，无论是通过在线课程，博客教程还是正式文档。对于初学者，我强烈推荐CS231n课程，因为您将学习如何实现，训练和调试自己的神经网络。

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使用Faster-Rcnn进行目标检测

Object Detection发展介绍 Faster rcnn是用来解决计算机视觉(CV)领域中Object Detection的问题的。...鉴于神经网络(NN)的强大的feature extraction特征，可以将目标检测的任务放到NN上面来做，使用这一思想的目标检测的代表是: RCNN Fast-RCNN到Faster-RCNN YOLO...通过增加两个卷积层来实现Region Proposal Networks (RPNs) , 一个用来将每个特征图的位置编码成一个向量，另一个则是对每一个位置输出一个 objectness score...RPN Training 两种训练方式: joint training和alternating training 两种训练的方式都是在预先训练好的model上进行fine-tunning，比如使用...proposal来训练Fast-RCNN, 使用被Fast-RCNN tuned的网络初始化RPN,如此交替进行 joint training 首先产生region proposal,之后直接使用产生的

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有人一周内清理了PASCAL数据集中的17120张图像，将mAP提高了13%

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NeurIPS 2025时间检验奖：10年之后再谈Faster R-CNN

Faster R-CNN的核心创新在于区域提议网络（RPN）的提出，它通过与检测网络（Fast R-CNN）共享全图像卷积特征，将区域提议这一原本独立、耗时的步骤，完美地融入了端到端的深度学习框架中。...，RPN同时执行两个任务：边界框回归：精修锚点位置，使其更贴合真实目标目标性评分：评估每个锚点包含目标的可能性这种并行处理的设计极大地提升了效率，使得RPN能够在单次前向传播中生成高质量的候选区域。...端到端训练：四步交替训练策略论文提出的四步交替训练策略展现了卓越的工程智慧：训练RPN网络，初始化权重使用第一步生成的提议训练Fast R-CNN网络固定共享卷积层，微调RPN固定共享卷积层，微调Fast...R-CNN这种训练策略巧妙地解决了两个网络共享特征时的训练难题，确保了整个系统的稳定收敛。...它不仅仅解决了一个具体的技术问题，更重要的是展示了一种优雅的算法设计思路：通过深度的网络结构设计和巧妙的训练策略，在保持精度的同时突破效率瓶颈。

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FoveaBox：目标检测新纪元，无Anchor时代来临 | 技术头条

作者 | CV君转载自我爱计算机视觉（ID:aicvml）目标检测的任务是“分类”并从图像中“定位”出物体，但长久以来，该领域的工作大多是这样：生成可能包含目标的区域，然后在该区域提取特征并分类。...现代深度学习的方法，代表性的包括二阶段的Faster R-CNN和一阶段的SSD、RetinaNet等，使用在特定尺度图像中预先定义大量的目标框（Anchors）的方法，降低了计算量。...感谢～下图为无Anchor的FoveaBox算法与RetinaNet在COCO数据集上的结果比较，RetinaNet通过改变anchors个数，精度有变化，但FoveaBox更胜一筹。...在论文第三部分从骨干网、训练时目标的尺度分配、训练时目标位置信息内陷、box 预测、网络优化和推断等详细说明了训练和推断的细节。...因为FoveaBox具有自己生成候选目标区域的能力，作者将其与RPN网络相比较，下图（c），发现其生成的目标候选框比RPN的质量更高！

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CSG：清华大学提出通过分化类特定卷积核来训练可解释的卷积网络 | ECCV 2020 Oral

论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核，并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵，进一步保证类特定。...https://arxiv.org/abs/2007.08194 论文代码：https://github.com/hyliang96/CSGCNN Introduction *** [1240] 卷积神经网络虽然在多个视觉任务中有很好的表现...论文的主要贡献如下：提出新的训练策略来学习更灵活的卷积核与类别的关系，每个卷积核仅提取一个或少量类别的相关特征。...提出通过卷积特征和类别预测的互信息来验证卷积核与类别的关系，并且基于此设计了一个度量方法来测量网络的filter-class entanglement。...Conclustion *** 论文提出类特定控制门CSG来引导网络学习类特定的卷积核，并且加入正则化方法来稀疏化CSG矩阵，进一步保证类特定。

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曾经最强性能的人脸检测算法（Wider Face Dataset）

作者：Edison_G 今天分享的内容，在其他各平台估计都有陆续分享，今天我们“计算机视觉研究院”从我们自己的角度来分析下YOLOF框架，看看他值不值得被CVPR2021录取。...今天要说的就是“Improved SRN”，现在开始一起学习吧！ Improved SRN 人脸检测作为计算机视觉中的一个长期存在的问题，由于其实际应用，近几十年来一直受到人们的关注。...-18相结合，为SRN建立一个训练速度/精度折衷的网络骨干。...然而，有人证明了ImageNet的预训练是不必要的。因此，将训练epoch翻了一番，达到260次，并从零开始用改进的骨干网络训练模型。...此外，最近的FA-RPN证明，人脸检测模型若先在MS COCO上训练一波，再在Wider Face上进一步训练，性能会更好，Improved SRN也使用了该方案。

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Mask R-CNN

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