话不多说，直接上题 问：对于输入图像为 180 × 180 pixel 的卷积神经网络，我应该取多少个训练实例比较合适？...来自社友的回答 ▼▼▼ @莱特•哈灵顿： 这个没有固定的说法，我一般同比例缩放，比方说 180 * 180的图，180 的图其实不用缩，再缩就没有了，如果非要缩，就缩成 64 * 64 之类的。...@巴特莱•芬克： 越多越好啊，百级和千级的数据量都不是太大，至少几百吧，可以的话最好是10K以上，不过有的只需要几张或者几十张，那种都是一些训练得非常好的模型了。
图2展示了python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像： 首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；...对于一副任意大小PxQ图像，传入Faster RCNN前首先reshape到固定MxN，im_info=[M, N, scale_factor]则保存了此次缩放的所有信息。...另外我认为，严格意义上的检测应该到此就结束了，后续部分应该属于识别了。...：对于传统的CNN（如AlexNet和VGG），当网络训练好后输入的图像尺寸必须是固定值，同时网络输出也是固定大小的vector or matrix。...与 的caffe blob的大小中； 对于rpn_loss_bbox，输入的rpn_bbox_pred和rpn_bbox_targets分别对应 t 与 t* ，rpn_bbox_inside_weigths
你还可以使用batch为模型指定批处理大小，并允许使用特定参数将输入层reshape为数据形状：allow_reshape_input（默认值为False）,这个应该是Faster-RCNN的ROI Pooling...格式值为Nx [H，W，S]，其中N是批处理大小，H-原始图像高度，W-原始图像宽度，S-原始图像通道数（默认为1）。 INPUT - 网络输入的数据流(例如图像)。...（可选）你可以确定输入的形状（实际上不使用，Caffe启动器使用网络提供的信息）和数据排布方式，以防你的模型使用非标准数据排布方式进行训练（对于Caffe，默认布局为NCHW）。...格式值为Nx [H，W，S]，其中N是批处理大小，H-原始图像高度，W-原始图像宽度，S-原始图像通道数（默认为1）。 INPUT - 网络输入的数据流(例如图像)。...（可选）你可以确定输入的形状（实际上不使用，Caffe启动器使用网络提供的信息）和数据排布方式，以防你的模型使用非标准数据排布方式进行训练（对于Caffe，默认布局为NCHW）。
如何确定这些边界框的大小和位置呢？R-CNN网络是这样做的：在图像中提出了多个边框，并判断其中的任何一个是否对应着一个具体对象。 ?...SPP-Net是基于空间金字塔池化后的深度学习网络进行视觉识别。它和R-CNN的区别是，输入不需要放缩到指定大小，同时增加了一个空间金字塔池化层，每幅图片只需要提取一次特征。...https://github.com/natanielruiz/android-yolo YOLOv2模型 时隔一年，YOLO作者放出了v2版本，称为YOLO9000，并直言它“更快、更高、更强”。...https://github.com/choasUp/caffe-yolo9000 相关应用： Darknet_scripts是深度学习框架中YOLO模型中darknet的辅助脚本，生成YOLO模型中的参数...https://github.com/Jumabek/darknet_scripts Yolo_mark：图形化标记用于训练YOLOv2模型的图像目标 https://github.com/AlexeyAB
对于单通道图像+单卷积核做卷积，前面我已经讲过了。 对于多通道图像＋多卷积核做卷积，计算方式如下： 如图，输入图像layer m-1有4个通道，同时有2个卷积核w1和w2。...对于卷积核w1，先在输入图像4个通道分别作卷积，再将4个通道结果加起来得到w1的卷积输出；卷积核w2类似。所以对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是等于卷积核数量！...对于多通道图像做1×１卷积，其实就是将输入的图像的每个通道乘以卷积系数加在一起，即相当于把原图像中本来各个独立通道”联通”在一起。 anchors 提到PRN网络，就不能不说anchors。...PQ图像，传入Fsater Rcnn前首先reshape到MN大小，im_info=[M, N, scale_factor]则保存了此次缩放的所有信息。...如果输入的图像大小不定，这个问题就变得比较麻烦了。
图2展示了python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像，首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；而...以python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构为例，如图2，Conv layers部分共有13个conv层，13个relu层，4个pooling层。...对于每个卷积核，先在输入3个通道分别作卷积，再将3个通道结果加起来得到卷积输出。所以对于某个卷积层，无论输入图像有多少个通道，输出图像通道数总是等于卷积核数量！...对于一副任意大小PxQ图像，传入Faster RCNN前首先reshape到固定MxN，im_info=[M, N, scale_factor]则保存了此次缩放的所有信息。...的caffe blob的大小中 对于rpn_loss_bbox，输入的rpn_bbox_pred和rpn_bbox_targets分别对应 ? 于 ?
这里我们和SSD以及Faster-RCNN做个对比，Faster RCNN输入大小为1000*600时的boxes数量大概是6000，在SSD300中boxes数量是8732。...维度聚类 在Faster-RCNN中，Anchor都是手动设定的，YOLOv2使用k-means聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析，尝试找到合适尺寸的Anchor。...和经过sigmoid函数处理后范围在0到1之间，这样的归一化处理使得模型训练更加稳定。和表示一个cell和图像左上角的横纵距离。...采用Multi-Scale Training, 可以适应不同大小的图片输入，当采用低分辨率的图片输入时，mAP值略有下降，但速度更快，当采用高分辨率的图片输入时，能得到较高mAP值，但速度有所下降。...对于VOC数据集，预测5种boxes大小，每个box包含5个坐标值和20个类别，所以总共是5 * （5+20）= 125个输出维度。
Ubuntu 14.04 + Titan X(12GB) + cuda 7.0 + cudnn V3 1 Caffe环境配置 Caffe环境需要python layer的支持,在你的Caffe的Makefile.config...主要包括三个部分: JPEGImages Annotations ImageSets/Main JPEGImages —> 存放你用来训练的原始图像 Annotations —> 存放原始图像中的Object...joint training(end-to-end) 推荐使用第二种，因为第二种使用的显存更小，而且训练会更快，同时准确率差不多，两种方式需要修改的代码是不一样的，同时faster rcnn提供了三种训练模型...的大小，大家自己修改吧 开始训练: cd py-faster-rcnn ....(voc2007)，没问题的话应该可以迭代训练了 结果 训练完毕，得到我们的训练模型，我们就可以使用它来进行我们的object detection了，具体是: 1 将py-faster-rcnn/
文末，现有的 Faster R-CNN 网络模型作为概念证明将被用于计数给定视频中街道上的目标。 挑战 ? 找到该问题的合适方案取决于很多因素。...除了神经网络图像处理面临的共同挑战之外（比如训练数据的大小、质量等），目标计数问题还有其特殊挑战： 计数目标的类型 重叠 透视 检测到的目标的最小尺寸 训练和测试速度 这种被采用以计数高速公路上的汽车或者体育馆前的拥挤人群的方法...对于概念证明工作，我将使用改良型 Faster R-CNN 的 Keras 实现以处理视频文件，并用给定类的检测目标的计数对图像进行注释。...这一方案的 RPN 组件告知统一网络检测哪里。对于同一个 VGG-16 模型，Faster R-CNN 在 GPU 上的帧率为 5 fps，取得了当前最佳的检测准确度。...用于测试网络的脚本被修改了，从而它可以处理视频文件，并用合适的数据为被检测的目标（带有概率性）注释每一帧以及被计数目标的摘要。在处理帧时，我也正使用 opencv 沉重地处理视频和已训练的模型。
这里我们和 SSD 以及 Faster-RCNN 做个对比，Faster RCNN 输入大小为 1000*600 时的 boxes 数量大概是 6000，在 SSD300 中 boxes 数量是 8732...维度聚类 在 Faster-RCNN 中，Anchor 都是手动设定的，YOLOv2 使用 k-means 聚类算法对训练集中的边界框做了聚类分析，尝试找到合适尺寸的 Anchor。...这个公式没有任何限制，使得无论在什么位置进行预测，任何 anchor boxes 可以在图像中任意一点结束，模型随机初始化后，需要花很长一段时间才能稳定预测敏感的物体位置。 注意，高能来了！！！...表示一个 cell 和图像左上角的横纵距离。 ?...采用 Multi-Scale Training, 可以适应不同大小的图片输入，当采用低分辨率的图片输入时，mAP 值略有下降，但速度更快，当采用高分辨率的图片输入时，能得到较高 mAP 值，但速度有所下降
目标检测资源总结 目标检测是什么： 图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。 图像分类模型是将图像划分为单个类别，通常对应于图像中最突出的物体。...但是现实世界的很多图片通常包含不只一个物体，此时如果使用图像分类模型为图像分配一个单一标签其实是非常粗糙的，并不准确。...对于这样的情况，就需要目标检测模型 目标检测模型可以识别一张图片的多个物体，并可以定位出不同物体（给出边界框）。 目标检测在很多场景有用，如无人驾驶和安防系统等。...基于SPP层的R-CNN模型在准确度上提升不是很大，但是速度却比原始R-CNN模型快24-102倍。 优缺点：改善RCNN网络需要固定图像输入尺寸的问题，加快了模型的速度。...然后在这个特征图上采用一个N* N（文中是3* 3）的滑动窗口，对于每个滑窗位置都映射一个低维度的特征（如256-d）。然后这个特征分别送入两个全连接层，一个用于分类预测，另外一个用于回归窗口大小。
FPN 可以视为是一种扩展的通用特征提取网络（如 ResNet、DenseNet），你可以从深度学习模型库中选择你想要的预训练的 FPN 模型并直接使用它！ 通常，图像目标有多个不同尺度和尺寸大小。...可以说，FPN 巧妙地将二者结合了起来，这种网络结构能够提取图像更深层的特征语义信息，从而避免了现有处理过程信息的流失。 其他一些实现细节 图像金字塔：认为同样大小的所有特征图属于同一个阶段。...如果你熟悉加权函数的话，那么你应该对Focal Loss并不陌生。该损失函数其实就是巧妙地使用了加权的损失函数，让模型训练过程更聚焦于分类难度高的样本。...根据 ROIAlign 输出的形状(如7x7)，我们可以用类似的操作将对应的区域分割成合适大小的子区域。...因此，对于这 20 种类别，他们使用 PASCAL-VOC 数据集的分割标注及 COCO 数据集中相应类别的边界框标签对模型进行训练。
2.1 caffe-fast-rcnn 这是rcnn系列框架的caffe，因为目标检测中使用到了很多官方caffe中不包括的网络层，所以必须进行定制。...通常来说一个caffe网络层的实现，需要包括setup，forward，backward等函数的实现，对于数据层还需实现shuffle，批量获取数据等函数。...test.py脚本中最重要的函数是im_detect，它的输入是caffe的模型指针，输入BGR顺序的彩色图像，以及可选的R*4的候选框，这适用于使用selective search提取候选框的方法，拥有...compress_net.py，这是用于压缩参数的脚本，使用了SVD矩阵分解的方法来对模型进行压缩，这通常对于全连接层是非常有效的，因为对于一些经典的网络如AlexNet，VGGNet等，全连接层占据了网络的绝大部分参数...demo.py，这是一个demo演示脚本，调用了fast_rcnn中的test脚本中的检测函数，使用了工程自带的一些图像以及预先提取好的proposal，配置好模型之后就可以进行演示。
FPN 是通用特征提取网络（如 ResNet、DenseNet）的扩展。你可以从喜欢的 DL 库中选择预训练的 FPN 模型，然后像使用其他模型一样使用它！ 图像目标通常有多个尺度和大小。...对实现细节、实验设置等感兴趣的同学应该认真阅读这篇论文。...对于外行来说，这不过是不使用边界框的目标检测，任务是给出目标的准确分割掩码。你可以说它只是一个简单的想法，但是使之运行并成为当前最佳，为预训练模型提供最快的实现，这可是惊人的工作！...空间尺度基本上是图像大小／FMap 大小（H/h），在此语境中也叫作 stride。通常是 224/14 = 16 (H=224,h=14)。...类似的逻辑适用于根据 ROIAlign 输出形状（如 7x7）将对应的区域分割成合适的子区域。
来新智元AI朋友圈聊聊你的看法吧~ 虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标，但实际上，由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰，计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平...作为一个长期存在的基础性课题，目标检测算法可以说是构成图像理解和计算机视觉的重要前提，在解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次的视觉任务中起到了基石的作用。...Detectron是构建在Caffe2和Python之上，实现了10多篇计算机视觉最新的成果。...支持包括何恺明组提出的Mask R-CNN（曾获ICCV 2017最佳论文）、Fast RCNN、Faster RCNN、RFCN、FPN、RetinaNet、ResNet，ResNeXt在内的多种模型...特性 基于PyTorch：PyTorch可以提供更直观的命令式编程模型，开发者可以更快的进行迭代模型设计和实验。
来聊聊你的看法吧~ 虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标，但实际上，由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰，计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平...作为一个长期存在的基础性课题，目标检测算法可以说是构成图像理解和计算机视觉的重要前提，在解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次的视觉任务中起到了基石的作用。...Detectron是构建在Caffe2和Python之上，实现了10多篇计算机视觉最新的成果。...支持包括何恺明组提出的Mask R-CNN（曾获ICCV 2017最佳论文）、Fast RCNN、Faster RCNN、RFCN、FPN、RetinaNet、ResNet，ResNeXt在内的多种模型...特性 基于PyTorch：PyTorch可以提供更直观的命令式编程模型，开发者可以更快的进行迭代模型设计和实验。
-data文件中主要是文件的与dataset相关的文件 -misc中有下载caffe版本预训练模型的文件，可以不看 -model文件中主要是与构建Faster Rcnn网络模型有关的文件 -utils中主要是一些辅助可视化和验证的文件...在预处理部分主要的操作就是resize图像的大小、像素值的处理以及图像的随机翻转。...论文中主要使用的是Caffe的预训练模型，根据代码的作者讲该版本的预训练模型效果比较好。 为了节约显存，作者将前四层卷积层的学习率设置为0，Conv5_3的输入作为图片的特征输入到RPN网络中。...(opt.caffe_pretrain_path)) #加载caffe版本的预训练模型，需要自己下载。...: 输入图像的大小 #scale : 网络下采样的尺寸大小 n, _, hh, ww = x.shape anchor = _enumerate_shifted_anchor
在这个挑战中，参赛者被要求开发后方车辆检测功能，计算前方每个清晰可见的车辆周围的边界框（bounding boxes)。检测器应该寻找相机前方与司机驾驶方向相同的汽车。...比赛中研究者使用的框架占比分布：TensorFlow 52.94%、Caffe 23.53%、Keras 11.76%、MXnet 11.76%。 ?...比赛中出现了各种各样的网络 ：包括多个网络的集成，从而得到非常大的模型，但是最终我们看到， 模型大小通常并不重要。 ? 大多数参赛者使用更快的RCNN作为他们的模型，其得分范围从0.5到0.77。...由于模型生成的边界框相当准确，所以我只需要选择将哪些预测边界框添加到训练数据集中，所以过程还是相对较快。 我决定使用Faster-RCNN，因为经过一个快速测试，它比R-FCN实现了稍微更好的结果。...我最终提交的结果，训练了3个Faster RCNN模型，对于所有图像的每个预测，翻转和±20％调整大小。 我将所有结果结合，禁用原始NMS，并通过Flexible NMS进行后处理。
10个月前Facebook曾发布过名叫Detecron的项目，也是一款图像分割与识别平台，其中也包含Mask R-CNN。不过它是基于Caffe 2深度学习框架编写的。...这一次，在Caffe2项目并入PyTorch半年之后，Facebook换上了更受欢迎的PyTorch框架。...这个模型还在2018年的COCO Detection竞赛中拿下了冠军。 那么今天Facebook发布的Mask R-CNN Benchmark相比前两者有哪些优点呢？...显存效率更高：大约比mmdetection少使用500MB显存 支持多GPU训练与推断 支持以CPU进行推断 支持图像批处理：可分批分GPU对多图进行推断 提供预训练模型：针对几乎所有引用Faster...他发明了RCNN，又提出速度更快的Fast R-CNN。 2016年，微软研究院提出了Faster R-CNN，降低了在边框搜索上的运算量，进一步提高了算法的速度。
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