这篇论文不是从目标检测的高mAP值或者速度更快出发，而是从另外一个角度切入来说明fine-tune后的检测模型和直接训练的检测模型的差距其实是可以减少的，也即是说一些检测模型可以摆脱fine-tune这一过程...原因如下： 预训练的模型一般是在分类图像数据集比如Imagenet上训练的，不一定可以迁移到检测模型的数据上（比如医学图像）。 预训练的模型，其结构都是固定的，因此如果想要再修改的话比较麻烦。...预训练的分类网络的训练目标一般和检测目标不一致，因此预训练的模型对于检测算法而言不一定是最优的选择。 基于上面这几点原因，论文提出了一个从开始的检测模型DSOD，我们接下来看看是怎么设计的吧。 4....总结 DSOD是在SSD的基础上结合了DenseNet的思想，使得网络可以在不使用预训练模型的条件下收敛得和使用预训练模型的BaseLine模型一样好，另外DenseNet的引入也使得相比SSD来说DSOD...如果专注于特殊图像检测或者难以搞定预训练模型的场景这篇文章的思想是值得借鉴的。 7.
使用预训练模型的好处 已提供预训练模型来支持需要执行情绪分析或图像特征化等任务但没有资源获取大型数据集或训练复杂模型的客户。使用预训练模型可以让您最有效地开始文本和图像处理。...目前可用的模型是用于情感分析和图像分类的深度神经网络 (DNN) 模型。所有四个预训练模型都在 CNTK 上进行了训练。...您还可以通过Microsoft R Client获取模型的 R 版本。 为您的目标平台运行机器学习服务器安装程序：安装机器学习服务器。...指定要安装的组件时，添加至少一种语言（R Server 或 Python）和预训练模型。需要语言支持。这些模型不能作为独立组件安装。 设置完成后，验证模型在您的计算机上。...有关演示使用预训练模型的示例，请参阅MicrosoftML 的 R 示例和 MicrosoftML的Python 示例。
目录 1项目的克隆和必要的环境依赖 1.1项目的克隆 1.2项目代码结构整体介绍 1.3环境的安装和依赖的安装 2 数据集和预训练权重的准备 2.1利用labelimg标注数据和数据的准备 2.2 获得预训练权重...├── detect.py：利用训练好的权重参数进行目标检测，可以进行图像、视频和摄像头的检测。 ├── train.py：训练自己的数据集的函数。 ├── test.py：测试训练的结果的函数。...通过如下的图可以获得权重的名字和大小信息，可以预料的到，预训练权重越大，训练出来的精度就会相对来说越高，但是其检测的速度就会越慢。...3训练自己的模型 3.1修改数据配置文件 预训练模型和数据集都准备好了，就可以开始训练自己的yolov5目标检测模型了，训练目标检测模型需要修改两个yaml文件中的参数。...，默认False --image-weights：使用加权图像选择进行训练 --device:训练的设备，cpu；0(表示一个gpu设备cuda:0)；0,1,2,3(多个gpu设备)
前几天FAIR发了一个新的图像预训练模型 SEER，看完论文之后我不禁感叹，不仅我企图往多模态卷，Facebook自己也卷起来了。 为什么说卷呢？...因为这篇文章的方法概括来说就是用更好的模型、更多的数据，有点NLP预训练内味儿了。 ?...看了下妹子的linkedin，毕业于巴黎综合理工学院，就是法国的Top1，太强了。 ? 回归正题，还是介绍下这个模型的各种改进细节，已经忘了对比学习的同学可以复习这篇文章。...而作者觉得每次要等全局同步太耗时，就创建了额外的进程去做，提升了整体吞吐。 优化后在512个V100上训练了8天。 实验结果 精调之后，在相同模型尺寸下，证明了在开放域数据上的预训练确实有效果： ?...不过少样本的情况下还是差些： ? 但迁移能力确实很好，在Places205数据集上比ImageNet有监督预训练的模型好，说明无监督预训练让模型学到更多通用知识： ?
ImageNet 预训练模型 迁移学习（热门话题） 使用预训练模型识别未知图像 PyTorch ImageNet 的起源 在 2000 年代初期，大多数 AI 研究人员都专注于图像分类问题的模型算法，...这也就是我们常看到的ImageNet 1K或者说为什么我们看到的预训练模型的类别都是1000，这就是原因。 什么是预训练模型？ 这个竞赛激励并奖励了许多出色的图像分类模型。...他们在模型参数中学习了图像的特征。如果其他的任务相似，那么利用预训练模型中的知识（参数）。迁移学习技术不需要重复训练大型模型的轮子，可以利用预训练模型来完成类似的任务，并且可以依赖更少的数据。...使用预训练模型识别未知图像 在本节中，将展示如何使用 VGG-16 预训练模型来识别图像，包括 (i) 如何加载图像，(ii) 如何格式化预训练模型所需的图像，以及 (iii) 如何应用预训练模型。...，即形状为 (3 x H x W) 的 3 通道 RGB 图像的小批量，其中 H 和 W 至少为 224。
作者引入了概率语言图像预训练（ProLIP），这是第一个仅使用概率目标进行亿级图像-文本数据预训练的具有强零样本能力的概率VLMs。...本文介绍了概率语言图像预训练（ProLIP），这是第一个仅使用概率目标在亿级图像文本对上进行预训练的PrVLM。...第三，ProLIP可以从零开始训练，无需任何预训练模型，并实现最先进的零样本学习能力，无需微调。...MAP（Ji等人，2023）提出了一种使用交叉注意力Transformer的预训练方法。然而，它具有有限的零样本能力，导致需要为每个下游任务微调模型。...5 Conclusion 在这项工作中，作者提出了概率语言图像预训练ProLIP方法，这是一种完全概率的视觉语言模型，通过捕获图像文本关系的固有多重性来解决确定性嵌入的局限性。
Mask R-CNN模型下载 Mask R-CNN是何凯明大神在2017年整出来的新网络模型，在原有的R-CNN基础上实现了区域ROI的像素级别分割。...关于Mask R-CNN模型本身的介绍与解释网络上面已经是铺天盖地了，论文也是到处可以看到。...这里主要想介绍一下在tensorflow中如何使用预训练的Mask R-CNN模型实现对象检测与像素级别的分割。...tensorflow框架有个扩展模块叫做models里面包含了很多预训练的网络模型，提供给tensorflow开发者直接使用或者迁移学习使用，首先需要下载Mask R-CNN网络模型，这个在tensorflow...检测运行结果如下： ? 带mask分割效果如下： ? 官方测试图像运行结果： ?
下载网络结构及模型 1.1 下载MobileNet V1定义网络结构的文件 MobileNet V1的网络结构可以直接从官方Github库中下载定义网络结构的文件，地址为：https://raw.githubusercontent.com.../tensorflow/models/master/research/slim/nets/mobilenet_v1.py 1.2 下载MobileNet V1预训练模型 MobileNet V1预训练的模型文在如下地址中下载...V1官方预训练的模型，官方提供了不同输入尺寸和不同网络中通道数的多个模型，并且提供了每个模型对应的精度。...可以根据实际的需要下载对应的模型，如下图所示。...[MobileNet V1不同输入和不同通道数的官方预训练模型] 这里以选择MobileNet_v1_1.0_192为例，表示网络中的所有卷积后的通道数为标准通道数（即1.0倍），输入图像尺寸为192X192
文章结构 检测模型的评测指标 目标检测模型本源上可以用统计推断的框架描述，我们关注其犯第一类错误和第二类错误的概率，通常用准确率和召回率来描述。...这样的图片能够反映视觉上的语义，更符合图像理解的任务要求。而相对的iconic images则更适合浅语义的图像分类等任务。...COCO数据集物体大小分布 如本文第一节所述，COCO提供的评测标准更为精细化，提供的API不仅包含了可视化、评测数据的功能，还有对模型的错误来源分析脚本，能够更清晰地展现算法的不足之处。...multi-scale training/testing最早见于[1]，训练时，预先定义几个固定的尺度，每个epoch随机选择一个尺度进行训练。...：检测模型的基础网络通常使用ImageNet（通常是ImageNet-1k）上训练好的模型进行初始化，使用更大的数据集（ImageNet-5k）预训练基础网络对精度的提升亦有帮助 超参数的调整：部分工作也发现如
在计算机视觉领域，图像分类是非常重要的基本问题，是图像目标检测、图像分割、图像检索、视频理解、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础，在实际场景中，有着广泛应用。...飞桨（PaddlePaddle）视觉模型库图像分类持续提供业内领先的分类网络结构训练方法以及在imagenet 1000分类任务上的预训练模型。...当前飞桨分类模型库提供了MobileNetV1和MobileNetV2的预训练模型（1x），其精度指标都高于论文指标，其他大小的预训练模型将在不久后开源。...当前飞桨分类模型库提供了ShuffleNetV2（1x）的预训练模型，其精度指标都高于论文指标。其他大小的预训练模型将在不久后开源。...本文介绍的图像分类技术以及预训练模型已经应用到百度视觉能力方方面面，包括以图搜索、图像分类、OCR、人脸识别、视频理解等方向。
对于CT影像的关键层面中的2D病灶检出问题，一个比较直接的解决方案是将连续的三层CT影像拼接成一个3通道的二维图像，输入到2D网络中进行病灶检测。...首先我们提出一种改进的伪3D框架来对连续多层输入进行高效的3D上下文特征提取，配合一个组卷积变换模块，我们在特征输入到检测头之前将3D特征转换为2D特征，从而适配我们要进行的2D目标检测任务。...本工作提出一种基于变维度转换的3D模型预训练方法：具体的我们将2D空间中的通道数（channel 维度）转换为3D空间中的层面数（depth维度），将原始具有色彩信息的RGB三通道二维图像转化到三维空间中的三个连续层面...表1: 在DeepLesion测试集上，每幅图像在不同FPs下的灵敏度(%) 为了进一步证明预训练方法的效果，表2中的定量结果可以看出，使用所提预训练方法可以在仅训练1/3的轮次（2x vs 6x的lr-schedule...在同样使用1x和2x的训练时长条件下，使用预训练模型的结果要远好于从头开始训练的模型。 表2: 在DeepLesion测试集上，预训练方法的消融实验效果 5.
tfbert 基于tensorflow 1.x 的bert系列预训练模型工具 支持多GPU训练，支持梯度累积，支持pb模型导出，自动剔除adam参数 采用dataset 和 string handle...配合，可以灵活训练、验证、测试，在训练阶段也可以使用验证集测试模型，并根据验证结果保存参数。...==1.x tqdm jieba 目前本项目都是在tensorflow 1.x下实现并测试的，最好使用1.14及以上版本，因为内部tf导包都是用的 import tensorflow.compat.v1...python run.py 详情查看代码样例 XLA和混合精度训练训练速度测试 使用哈工大的rbt3权重进行实验对比，数据为example中的文本分类数据集。...开启混合精度比较慢，base版本模型的话需要一两分钟，但是开启后越到后边越快，训练步数少的话可以只开启xla就行了，如果多的话 最好xla和混合精度（混合精度前提是你的卡支持fp16）都打开。
【新智元导读】复旦大学、清华大学和英特尔中国研究院合作提出的一种新型的目标检测方法 (DSOD) ，能够在完全脱离预训练模型的情况下，使用有限训练数据，达到state-of-the-art的性能。...众所周知，目前所有基于深度学习的目标检测方法都严重依赖于在ImageNet分类任务上预训练(pre-train)的模型作为初始权重。...由于ImageNet模型的类别和目标检测问题的类别分布差别较大，分类的目标函数和检测的目标函数也不一致，作者认为从预训练模型上微调(fine-tune)可能和检测问题的有一定的优化学习偏差....更重要的是DSOD模型不需要在ImageNet预训练，也就是说该模型训练图像其实比其他state-of-the-art的方法少用了120万张预训练图片！ 下面是DSOD算法的一些实际的检测结果： ?...DSOD模型打破了传统的基于预训练+微调的检测器训练的藩篱，在有限数据集下，从零开始训练就能得到state-of-the-art的目标检测器，在自动驾驶、监控、医学图像、多谱图像等领域将会拥有非常广阔的应用前景
在现代机器学习和人工智能应用中，图像分类是一个非常常见且重要的任务。通过使用预训练模型，我们可以显著减少训练时间并提高准确性。C++作为一种高效的编程语言，特别适用于需要高性能计算的任务。 1....确保下载的版本与您当前的环境兼容。 2. 下载和配置预训练模型 使用ResNet-50模型，这是一个用于图像分类的深度卷积神经网络。...在TensorFlow中，可以轻松地获取预训练的ResNet-50模型。...以下是下载和配置ResNet-50模型的详细步骤： 2.1 下载预训练的ResNet-50模型 首先，我们需要下载预训练的ResNet-50模型。...例如，TensorFlow模型的版本和TensorFlow库的版本必须一致。 重新训练和导出模型： 如果遇到兼容性问题，尝试在目标平台上重新训练并导出模型。这样可以确保模型和运行环境的完全兼容。
为了将研究人员的Random Rooms方法应用于对于场景级别的理解(如3D目标检测)，研究人员结合了无监督预训练和监督微调。...具体来说，研究人员首先使用本研究方法在ShapeNet上预训练主干模型，然后使用预训练的权重作为初始化，并在下游3D对象检测任务中进一步微调模型。...(1) 预训练设置 研究人员对ShapeNet进行了预训练，ShapeNet是一个由55个常见类别的3D CAD模型表示的具有丰富注释的形状组成的数据集。...可视化：通过可视化在VoteNet的检测结果，如下图所示，预训练的模型可以产生更准确的检测结果，错误更少，并且更接近于真实边界框。可视化的结果进一步证实了所提出方法的有效性。...总结： 该研究提出了一种新的框架，RandomRoom，应用于3D预训练，它可以利用合成的CAD模型数据集来帮助在高级3D对象检测任务中学习真实数据集。
在这篇 CVPR 2020 论文中，研究者提出了一种全新的图像着色方法，通过检测出灰度图像中的不同目标，再对图像进行着色，使预测出的彩色图片更加接近真实色彩。 ? ...但图像着色本质上是一个不适定问题（ill-posed problem），因为它具备多模态不确定性。也就是说，灰度图像的颜色是单通道的，但着色时却有多种选择。...最近，来自国立清华大学和弗吉尼亚理工学院的研究者提出了一种新的实例感知着色方法。这一方法通过检测灰度图像中的不同目标，从而对图像进行着色，使预测出的彩色图片更加接近真实色彩。 ?...首先，研究者使用现成经过预训练的目标检测器，从灰度图像中获得多个目标的边界框 ? 。使用检测到的边界框从原灰度图中裁剪出不同物体，将裁剪后的图像调整大小后产生一系列实例图像 ? 。...该研究的方法利用检测到的对象实例来改进图像着色。为此，研究者采用一个现成经过预训练的 Mask R-CNN 作为目标检测器。
作者主要在以下三个方面实现了一致: 1)通过选择性搜索边界框引入对象级表示作为对象proposal； 2)预训练网络结构结合了检测pipeline中使用的专用模块 (例如FPN); 3)预训练具有目对象级平移不变性...最近的一些工作表明，图像级表示对于密集预测任务（如目标检测和语义分割）是次优的。一个潜在的原因是，图像级预训练可能过度适用于整体表示，无法了解图像分类之外的重要属性 。...本文的目标是开发与目标检测相一致的自监督预训练。在目标检测中，检测框用于对象的表示。目标检测的平移和尺度不变性由边界框的位置和大小来反映。...图像级预训练和对目标检测的对象级边界框之间存在明显的表示差距。...对齐主要包括将预训练结构与目标检测进行对齐，并将对象级平移不变性和尺度不变性等重要的目标检测属性整合到预训练中。
深度学习：OpenCV中的dnn模块提供了一系列深度学习模型的接口，用户可以加载预训练模型进行图像识别、目标检测等任务。...深度学习与OpenCV OpenCV库不仅提供了大量的基本图像处理函数，还为深度学习领域提供了强大的支持。它可以用来加载预训练的模型，并使用这些模型进行图像分类、对象检测、图像分割等任务。...加载预训练模型 首先，我们将学习如何加载一个预训练的模型。我们将使用OpenCV中的DNN模块，该模块支持多种深度学习框架，包括TensorFlow、Caffe等。...我们将使用预训练的YOLO模型来检测图像中的物体。...同时，随着深度学习的发展，OpenCV也将继续提供更好的支持，包括加载更多的预训练模型，以及提供更多的工具来帮助开发者训练自己的模型。
《一种目标检测任务中图像-标注对增强方法》，可以去看一下，和TorchVision中的新增功能有些类似。...从历史上看，这使得使用TorchVision来训练高精确度的模型变得很困难，因此我们的模型Zoo比SoTA滞后了几个点。...尽管这种做法使我们能够训练出高精度的分类、物体检测和分割模型，但这是一种笨拙的方法，使这些变换无法从TorchVision二进制中导入。...该API继续支持图像的PIL和张量后端，单一或批量输入，并保持功能API的JIT脚本性。它允许推迟图像从uint8到float的转换，这可以带来性能上的好处。...我们目前正在努力减少新API的调度开销，并提高现有内核的速度。 一个端到端的例子 下面是一个使用以下图像的新API的例子。它同时适用于PIL图像和Tensors。
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