前奏 | 传统目标检测算法思路 那么今天我们一起学习一下一个解决提高检测效率的一个方法，全卷积神经网络（FCN），我们知道，对于一个各层参数结构都设计好的神经网络来说，输入的图片大小是要求固定的，比如AlexNet...而FCN的精髓就是让一个已经设计好的网络可以输入任意大小的图片。接下来，我们就一起看一下FCN和CNN有什么区别？ 1....这里由于全连接层中输入层神经元的个数是固定，这就导致反推出卷积层的输入要求是固定的，这就不利于不同尺寸的图片进行训练，想要深入了解上面过程，可参考之前文章： 卷积神经网络通俗原理 卷积神经网络实战进阶(...附代码) FCN网络 全卷积神经网络，顾名思义是该网络中全是卷积层链接，如下图： [yqmppjqdem.png] 图2 FCN网络结构 该网络在前面两步跟CNN的结构是一样的，但是在CNN网络Flatten...FCN如何对目标检测进行加速？
导语： 前段时间学习了一下全卷积神经网络fcn，现以笔记的形式总结学习的过程。...主要包括四个部分： （1）caffe框架的搭建；（2）fcn原理介绍；（3）分析具体fcn网络；（4）使用caffe框架进行fcn的训练和预测 一、caffe环境搭建 1 环境 1 硬件环境 笔记本双显卡...网络介绍 1 CNN和FCN 1 CNN卷积神经网络 卷积神经网络较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征；较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象的特征。...2 FCN全卷积神经网络 1 卷积化（Convolutionalization） 分类所使用的cnn通常会在最后使用全连接层，全连接层将原来的二维（图片）压缩成一维的，从而丢失了控件信息，最后训练输出一个标量...2 下载fcn开源代码 github下载地址https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org 这是根据论文CVPR FCN实现的fcn模型和代码
FCN网络 2.1 网络结构 2.2 上采样 Upsampling 2.3 跳级结构 3 FCN训练 4. 其它 4.1 FCN与CNN 4.2 FCN的不足 4.3 答疑 【参考】 1....4.2 FCN的不足 得到的结果还不够精细，对细节不够敏感； 未考虑像素与像素之间的关系，缺乏空间一致性等。 4.3 答疑 为什么说如果一个神经网络里面只有卷积层，那么输入的图像大小是可以任意的。...但是如果神经网络里不仅仅只有卷积层，还有全连接层，那么输入的图像的大小必须是固定的？ 卷积层的参数和输入大小无关，它仅仅是一个卷积核在图像上滑动，不管输入图像多大都没关系。...在含有全连接层的神经网络中，假设输入的图像大小一样，那经过卷积得到特征的尺寸也都是相同的。...【参考】 图像分割：全卷积神经网络（FCN）详解; 语义分割–全卷积网络FCN详解; FCN理解：为什么FCN可以使输入的图像大小可以是任意的; 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人
原文链接：全卷积网络 FCN 详解 FCN是深度学习应用在图像分割的代表作, 是一种端到端(end to end)的图像分割方法, 让网络做像素级别的预测直接得出label map, 下面我们来看看FCN...假设一个卷积神经网络的输入是227x227x3的图像，一系列的卷积层和下采样层将图像数据变为尺寸为7x7x512的激活数据体, AlexNet的处理方式为使用了两个尺寸为4096的全连接层，最后一个有1000...热图，热图就是我们最重要的高维特征图，得到高维特征的heatmap之后就是最重要的一步也是最后的一步对原图像进行upsampling，把图像进行放大几次到原图像的大小 相较于使用被转化前的原始卷积神经网络对所有...36个位置进行迭代计算优化模型，然后再对36个位置做预测，使用转化后的卷积神经网络进行一次前向传播计算要高效得多，因为36次计算都在共享计算资源。...这一技巧在实践中经常使用，通常将一张图像尺寸变得更大，然后使用变换后的卷积神经网络来对空间上很多不同位置进行评价得到分类评分，然后在求这些分值的平均值。
假设一个卷积神经网络的输入是 224x224x3 的图像，一系列的卷积层和下采样层将图像数据变为尺寸为 7x7x512 的激活数据体。...note：面对384×384的图像，让（含全连接层）的初始卷积神经网络以32像素的步长独立对图像中的224×224块进行多次评价，其效果和使用把全连接层变换为卷积层后的卷积神经网络进行一次前向传播是一样的...具体来说，就是将不同池化层的结果进行上采样，然后结合这些结果来优化输出，分为FCN-32s,FCN-16s,FCN-8s三种，第一行对应FCN-32s，第二行对应FCN-16s，第三行对应FCN-8s。...实验表明FCN-8s优于FCN-16s，FCN-32s。...【总结】图像语义分割之FCN和CRF https://zhuanlan.zhihu.com/p/22308032 P：含SegNet和DeepLab 12.卷积神经网络CNN（3）—— FCN(Fully
注意：这些是我的调试版本，最优版本不方便公开，但是自己可以查看论文，自行在此基础上修改，一定要加上回归框，要不fcn容易出现较大偏差。...fcn： import tensorflow as tf import numpy as np import sys # from models import * from PIL import...pyplot ImageFile.LOAD_TRUNCATED_IMAGES = True import utils import cv2 import pylab def fcn...return {'imgs': imgs, 'keep_prob': keep_prob,'pred': pred, 'features': ip1} def fcn...overlapThresh_24 = 0.3 '''''--------------------------------------''' net_12 = fcn
此文只是重写时的笔记，正式发布的感想请看相关阅读 相关阅读 github实现 task7 FCN分析 task 7_修改 FCN(图像读取使用开源代码) task7 FCN_3 Task 7 FCN README...last): File "test.py", line 8, in reader = ImageReader("train") File "/root/Desktop/FCN
卷积神经网络CNN（YannLecun，1998年）通过构建多层的卷积层自动提取图像上的特征，一般来说，排在前边较浅的卷积层采用较小的感知域，可以学习到图像的一些局部的特征（如纹理特征），排在后边较深的卷积层采用较大的感知域...Berkeley的Jonathan Long等人2015年在其论文 “Fully convolutional networks for semantic segmentation”（用于语义分割的全卷积神经网络...）中提出了Fully Convolutional Networks (FCN)用于图像的分割，要解决的核心问题就是图像像素级别的分类。...论文链接： https://arxiv.org/abs/1411.4038 FCN与CNN的核心区别就是FCN将CNN末尾的全连接层转化成了卷积层： 以Alexnet为例，输入是227*227...FCN可以接受任意大小的输入图像，但是FCN的分类结果还是不够精细，对细节不太敏感，再者没有考虑到像素与像素之间的关联关系，丢失了部分空间信息。
FR:Face Recovery FCN:facial component deep network 自然条件下，因为角度，光线，occlusions（咬合/张口闭口），低分辨率等原因，使人脸图像在个体图像之间有很大的差异...该文章的亮点在于：新的检测/选择canonical view方法；训练深度神经网络来重建人脸正面标准图片。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
学习了沐神的 gluon 课程，觉得里面有关于 fcn 的课程（http://t.cn/RQI7iD7 ） 特别有用，于是总结一下，同时使用 pytorch 重新实现，不仅实现 gluon 教程中的部分...Semantic Segmentation（https://arxiv.org/abs/1411.4038 ）这篇文章提出了全卷积的概念，第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割的任务当中，随后出现了很多基于 FCN...模型 fcn 模型非常简单，里面全部是由卷积构成的，所以被称为全卷积网络，同时由于全卷积的特殊形式，因此可以接受任意大小的输入，网络的示意图如下 对于任何一张输入图片，由于卷积层和池化层的不断作用，...-32s 就是直接将最后的结果通过转置卷积扩大 32 倍进行输出，而 fcn-16x 就是联合前面一次的结果进行 16 倍的输出，fcn-8x 就是联合前面两次的结果进行 8 倍的输出，我们用上图中 fcn...(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(fcn, self).
Simply run FCN_train.py To test the model, simply run FCN_test.py....Run FCN_infer.py, it will process all .jpg images under ....This may be the limitation of FCN. 4.2 test When you run FCN_test.py, you will see: After processing.../FCN_infer.py and the predicted annotations will be put in ....第一个报告是根据这份代码写成的，更具参考性 相关阅读 github实现 task7 FCN分析 task 7_修改 FCN(图像读取使用开源代码) task7 FCN_3 Task 7 FCN README
2010年至今，神经网络模型的崛起和深度学习的发展，主要涉及到几种模型： ?...当然，经过从技术和原理上考究，我们发现了一个特点，那就是当前最成功的图像分割深度学习技术都是基于一个共同的先驱：FCN（Fully Convolutional Network，全卷积神经网络）。 ?...发展历程 2014年 FCN 模型，主要贡献为在语义分割问题中推广使用端对端卷积神经网络，使用反卷积进行上采样 2015年 U-net 模型，构建了一套完整 的编码解码器 2015年 SegNet 模型...全卷积神经网络主要使用了三种技术： 卷积化（Convolutional） 上采样（Upsample） 跳跃结构（Skip Layer） ?...FCN 的缺点： 分割的结果不够精细。
的skip Achitecture有三种架构：FCN-32s、FCN-16s和FCN-8s。...FCN_down_sizing.py定义了FCN网络中downsizing的部分，而FCN.py结合downsizing的部分来组装FCN-8s, FCN-16s和FCN-32s ImageReader.py...而FCN.py则利用FCN_down_sizing.py的部分组装成FCN-8s, FCN-16s和FCN-32s(由于时间缘故，只完成了FCN-8s)。...以后应当先分析数据集的成分，构建读取器，再构建神经网络，读取部分数据进行测试。保证无bug后才对。...参考 深度学习论文阅读Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation（FCN网络） 机器学习中使用的神经网络第五讲笔记 全卷积网络（FCN）
由于任务要求用FCN-8s，优化不能改变网络模型，学习率又从1e-4一直调到了1e-6都没改善，最终确定优化的方向在于图像处理的方式。...我主要研究了两个样例代码，分别是FCN.tensorflow以及semantic-segmentation-pytorch。总结出来图像处理的方式有以下几种。...最开始我参考的FCN.tensorflow的代码就是使用每批两张图的。...2.3 图像的读取处理 全部缩小到统一比例，比如224*224 全部放大到统一比例，只要能够被32整除(以便通过卷积和逆卷积后正确恢复图像比例) 第一种就是FCN.tensorflow的做法。...分析 task 7_修改 FCN(图像读取使用开源代码) task7 FCN_3 Task 7 FCN README
学习了沐神的 gluon 课程，觉得里面有关于 fcn 的课程（http://t.cn/RQI7iD7 ） 特别有用，于是总结一下，同时使用 pytorch 重新实现，不仅实现 gluon 教程中的部分...Semantic Segmentation（https://arxiv.org/abs/1411.4038 ）这篇文章提出了全卷积的概念，第一次将端到端的卷积网络推广到了语义分割的任务当中，随后出现了很多基于 FCN...模型 fcn 模型非常简单，里面全部是由卷积构成的，所以被称为全卷积网络，同时由于全卷积的特殊形式，因此可以接受任意大小的输入，网络的示意图如下 ?...fcn-32s 就是直接将最后的结果通过转置卷积扩大 32 倍进行输出，而 fcn-16x 就是联合前面一次的结果进行 16 倍的输出，fcn-8x 就是联合前面两次的结果进行 8 倍的输出，我们用上图中...(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super(fcn, self).
https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn https://blog.csdn.net/u012969412/article/details/77479269 ?...git clone https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn.git cd pytorch-fcn pip install....torchvision-0.2.0-py2.py3-none-any.whl 改为 pip install torchvision-0.2.0-py2.py3-none-any.whl torch-fcn...https://github.com/wkentaro/pytorch-fcn
为了改进这个FCN到来了，FCN（Fully Convolutional Networks）又全卷积网络，如它的名字一样，它的所有层都是卷积层，很好的解决了降采样后的低分辨率问题。 ?...对每一个像素进行预测 FCN有三个重要的东西：卷积化；反卷积；跳层结构。 卷积化：全连接层（6,7,8）都变成卷积层，适应任意尺寸输入，输出低分辨率的分割图片。...跳层结构图例，第一个是直接32倍上采样，第二个融合后再16倍上采样，第三个是融合后再8倍上采样 最后说下FCN网络的构架，我画了一张图： ?
Introduction R-FCN-3000的定位是 large-scale detector 。...large-scale detector 核心技术 精度 意义 YOLO-9000 语法树 较差 第一个large-scale detector R-FCN-3000 解耦“定位”和“分类” 较好 第一个可实用的...large-scale detector 分类 采用了YOLO-9000中的分类思想： 大类得分 × 细类得分 = 最终分类得分 定位回归 将“定位”和“分类”解耦，避免了R-FCN中对每个类都进行一次...Result R-FCN-3000效果图如下： ? Thinking 这篇文章我只是略读。觉得作者洞察得很仔细，设计的网络结构也较简单，而且最终的检测精度和检测速度都不错。...---- [1] R-FCN-3000 at 30fps: Decoupling Detection and Classification
为了训练神经网络，图片中这些像素点会按照某种规则被贴上一个“标签”，比如这个像素点是属于人、天空、草地还是树；更详细一点，可以再给它们第二个标签，声明它们是属于“哪一个人”或“哪一棵树”。...FCN将分类网络转换成用于分割任务的网络结构，并证明了在分割问题上，可以实现端到端的网络训练。基于此，FCN成为了深度学习解决分割问题的奠基石。...3 实验结果 FCN可以与大部分分类网络有效结合，下表中给出了在PASCAL VOC 2011数据库下，FCN与AlexNet、FCN-VGG16和FCN-GoogLeNet结合的结果。 ?...4 总结与思考 尽管FCN意义重大，在当时来讲效果也相当惊人，但是FCN本身仍然有许多局限。...下图给出了部分研究成果与FCN的关系。 ?
（已变成了固定结构） 非常糙的设计 为了保证之后输出的尺寸不至于太小，FCN的作者在第一层直接对原图加了100的padding，可想而知，这会引入噪声。
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