计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练，通过最大化不同图像之间的距离（相似度），最小化同一张图像的不同视图之间的相似度来学习一个最佳的特征表示...他们通过执行实例级分类任务，在未标记的ImageNet数据集上训练CNN模型，从而最大限度地提高同一图像的不同转换视图之间的一致性，并可选择地最小化不同图像视图之间的一致性。...自监督学习pipeline的潜在先验是，同一图像的不同views/crops对应于同一目标，如下图所示。 因此，最大化他们的agreement可以学习有用的特性。...事实上，这个关键的先验实际上高度依赖于预训练数据集的潜在偏差：ImageNet是一个以目标为中心的数据集，可以确保潜在的先验。...对于一张人民币，我们能够很轻易地分辨其真假，说明我们对其已经提取了一个很好的特征表达，这个特征表达足够去刻画人民币的信息， 但是如果你要我画一张一模一样的人民币的图片，我肯定没法画出来。
图像分类和目标检测大赛，Imagenet数据集是目前深度学习图像领域应用得非常多的一个领域，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。...需要注意的是，算法必须检测出图像中出现的每一个训练过的目标物，漏检和重复检测都会受到惩罚。视频序列的目标检测这一项和上一项目标检测类似。...因为同一幅图片可以包含有多个场景类别，事实上同一幅图片本来就是用多个类别标注的。场景分析这个比赛的目标是将图像分割成与语义类别相关联的不同图像区域，如天空，道路，人和床。具体规则见官网。...id、类别的id、实例的面积、是否是人群来得到图片的注释id 我们想要在之前的图片中画出对之前给定的三个种类进行实例分割的结果，就需要找到这张图片的注释信息的id annIds = coco.getAnnIds...id、类别的id、实例的面积、是否是人群来得到图片的注释id 我们想要在之前的图片中画出对之前给定的三个种类进行实例分割的结果，就需要找到这张图片的注释信息的id anns = coco.loadAnns
Detectron 项目的目的是在 Caffe2 的基础上建立一个快速、灵活的物体检测系统。...的文章，通过级联几个检测网络达到不断优化预测结果的目的，与普通级联不同的是，cascade R-CNN的几个检测网络是基于不同IOU阈值确定的正负样本上训练得到的，这是该算法的一大亮点。...Cascade R-CNN在Faster RCNN基础上，扩展了多个检测网络，每个检测网络都基于不同IOU阈值的正负样本训练得到，前一个检测模型的输出作为后一个检测模型的输入，越往后的检测模型，其界定正负样本的...优化后的网络，模型推理性能从4.6张图片/秒，提升到12张图片每秒。 11.png 总结 上面介绍了如何使用Caffe2/TRT加速Cascade R-CNN + FPN模型。...通过模型和框架的优化，Cascade R-CNN + FPN模型的推理性能从4.6张图片/秒提升到12张图片/秒。推理性能是优化前的2.6倍。
其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目标的精确位置，...其基本原理就是采用不同大小和窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如下图3所示，如DPM就是采用这种思路。...其基本原理就是采用不同大小和窗口在整张图片上以一定的步长进行滑动，然后对这些窗口对应的区域做图像分类，这样就可以实现对整张图片的检测了，如下图3所示，如DPM就是采用这种思路。...图11 NMS应用在人脸检测 下面就来分析Yolo的预测过程，这里我们不考虑batch，认为只是预测一张输入图片。...第二点由于Yolo是对整张图片做卷积，所以其在检测目标有更大的视野，它不容易对背景误判。其实我觉得全连接层也是对这个有贡献的，因为全连接起到了attention的作用。
前言： 上两章已经详细介绍了SSD目标检测(1)：图片+视频版物体定位（附源码），SSD目标检测(2)：如何制作自己的数据集（详细说明附源码）。...loss，我的数据集总共就20张图片，进行4.8W次训练用了将近一个小时，我的配置是GTX1060的单显卡； 1、在日志中，选取最后一次生成模型作为测试模型进行测试； 2、在demo文件夹下放入测试图片...从而得到： rclasses：所属分类 rscores：分类得分 rbboxes：坐标 最后要注意的是，同一个目标可能会在不同的特征层都被检测到，并且他们的box坐标会有些许不同，这里并没有去掉重复的目标...如果你的测试结果是下面这样的： 导致的原因： 训练次数太少，loss过高——解决方法除了优化数据集外，就是增大训练次数（要明白谷歌公布的模型都是在大型集群上训练好多天的结果，我们就在GTX1060单显卡上训练...，只有20张标记图片。
训练过程需要 FLIC 约 5,000 张图像（用于训练的 4,000 张和用于测试的 1,000 张）和用于 MPII 的 40,000 张带标注的样本（用于训练的 28,000 张和用于测试的 12,000...我从上一篇文章开始，但是发现必须精简许多部分，并且需要添加其他详细信息才能使其在我的 Ubuntu PC 上运行。 以下小节提供了使用 GCP 训练目标探测器的分步过程。...因此，在 20 张图像上开发的模型比在 100 张图像上开发的模型具有更高的精度。...这是因为在 20 张图像上开发的模型具有较少的训练误差，但具有较高的测试误差（在test图像中，无法识别汉堡-仅识别薯条）。...-60d7-4f93-819b-290e1117ed5b.png)] 请注意，面部识别系统能够检测到属于同一个人的两张脸，无论有无太阳镜，它们都是从不同角度拍摄的。
主要优点如下： 具有内存映射的数据结构，因此对 RAM 的占用较少。 因此，可以在多个进程之间共享同一文件。 可以使用曼哈顿，余弦或欧几里得等多种距离来计算查询图像和目标数据库之间的相似度。...还显示了使用自编码器进行图像降噪的示例。 我们看到了使用基于位的比较的可能性，该比较可以将其扩展到数十亿张图像。 在下一章中，我们将看到如何训练对象检测问题的模型。...该挑战赛被认为是对象检测技术的基准。 数据集中有 20 个类别。 该数据集包含用于训练和验证的 11,530 张图像，以及针对兴趣区域的 27,450 条标注。...因此，有可能预测边界框的标签不正确。 通过在不同的层上附加回归编码器可以解决此问题。 该方法也可以用于多个对象，从而解决了对象检测问题。 给定一个图像，找到其中的所有实例。...目标检测的训练流水线 训练 protobuf 必须配置为进行训练。
TF 3D 库基于 TensorFlow 2 和 Keras 构建，使得更易于构建、训练和部署 3D 语义分割、3D 实例分割和 3D 目标检测模型。目前，TF 3D 库已经开源。 ?...TF 3D 还包含用于 SOTA 3D 语义分割、3D 目标检测和 3D 实例分割的训练和评估 pipeline，并支持分布式训练。该库还支持 3D 物体形状预测、点云配准和点云加密等潜在应用。...下图（左）为 TF 3D 库中 3D 目标检测模型在 Waymo Open 数据集帧上的输出示例；下图（右）为 TF 3D 库中 3D 实例分割模型在 ScanNet 数据集场景上的输出示例。 ?...TF 3D 支持的三个 pipeline 目前，TF 3D 支持三个 pipeline，分别是 3D 语义分割、3D 实例分割和 3D 目标检测。...下图为 ScanNet 数据集上的 3D 目标检测结果： ?
总而言之，一个卷积层同时对输入数据应用多个可训练过滤器，使其可以检测出输入的任何地方的多个特征。 笔记：同一特征映射中的所有神经元共享一套参数，极大地减少了模型的参数量。...下面的代码使用Scikit-Learn的load_sample_image()加载了两张图片，一张是中国的寺庙，另一张是花，创建了两个过滤器，应用到了两张图片上，最后展示了一张特征映射： from...然后创建了两个7 × 7的过滤器（一个有垂直正中白线，另一个有水平正中白线）。 使用tf.nn.conv2d()函数，将过滤器应用到两张图片上。...图14-23 交并比指标 完成了分类并定位单一物体，但如果图片中有多个物体该怎么办呢（常见于花数据集）？ 目标检测 分类并定位图片中的多个物体的任务被称为目标检测。...事实上，“只看一次”（You Only Look Once，YOLO）是一个非常流行的目标检测架构的名字，下面介绍。
我以前也只是大概看过这些东西，具体动手只做过分类，并没有搞过检测，所以找到一篇SSD训练自己数据的参考，自己也来实现一下。...参考：SSD目标检测 SSD的原理介绍可以参见：SSD原理介绍 2.环境准备。...选择的是tensorflow版本的：SSD_tensorflow checkpoints文件夹下的压缩包解压，pycharm新建项目后应该张这个样子： ? ckpt这种文件就是训练好的模型参数。...，同一个目标可能会在不同的特征层都被检测到，并且他们的box坐标会有些许不同，这里并没有去掉重复的目标，而是在下文 中专门用了一个函数来去重 """ # 检测有没有超出检测边缘...另外，图片可以的话，视频测试也是可以的，把视频读进来转换为图片写循环就可以了。 接下来需要采集数据，加标签以及训练模型了，估计会要花一段时间。
图2：查找使用西班牙语数据训练的文本嵌入模型 如果你有明确的需求，正在寻找合适的机器学习模型，你可以在TF Hub上搜索和过滤。...) 如何开始 以目前最常见的应用-目标对象检测为例，我们可以使用Google和DeepMind团队最新发布的在Open Images v4数据集上训练的FasterRCNN模型。...unsplash.com的图片，用于演示目标对象检测。...图3：用于对象检测的图片 将图片的真实地址替换上述代码中的image_string，可以得到如下的结果： ?...(2) 使用TensorFlow一步步进行目标检测(3) 使用TensorFlow一步步进行目标检测(4) 使用TensorFlow一步步进行目标检测(5) TensorFlow.js简介 一头栽进了tensorflow
在训练阶段，该模型的输入是训练图像及图中文本坐标、文本内容，模型优化目标是输出端边框坐标预测误差与文本内容预测误差的加权和。在服务实施阶段，原始图片流过该模型直接输出预测文本信息。...文本检测模型 文本检测模型的目标是从图片中尽可能准确地找出文字所在区域。...同一文本行上各个字符图像间可以互为上下文，在训练阶段让检测模型学习图像中蕴含的这种上下文统计规律，可以使得预测阶段有效提升文本块预测准确率。...标注数据包括文本实例的像素掩码和边框，使用像素预测与边框检测多目标联合训练。 基于文本实例间像素级重合度的Mask-NMS， 替代了传统基于水平边框间重合度的NMS算法。.../1710.10400v Google FSNS(谷歌街景文本数据集) 该数据集是从谷歌法国街景图片上获得的一百多万张街道名字标志，每一张包含同一街道标志牌的不同视角，图像大小为600*150，训练集
在训练阶段，该模型的输入是训练图像及图中文本坐标、文本内容，模型优化目标是输出端边框坐标预测误差与文本内容预测误差的加权和。在服务实施阶段，原始图片流过该模型直接输出预测文本信息。...同一文本行上各个字符图像间可以互为上下文，在训练阶段让检测模型学习图像中蕴含的这种上下文统计规律，可以使得预测阶段有效提升文本块预测准确率。...它使用Resnet-101做基础网络，使用了多尺度融合的特征图。标注数据包括文本实例的像素掩码和边框，使用像素预测与边框检测多目标联合训练。 ?...WordSup提出了一种弱监督的训练框架， 可以文本行、单词级标注数据集上训练出字符级检测模型。 ?...Google FSNS(谷歌街景文本数据集) 该数据集是从谷歌法国街景图片上获得的一百多万张街道名字标志，每一张包含同一街道标志牌的不同视角，图像大小为600*150，训练集1044868张，验证集16150
的图片作为输入，分辨率相对较低，不利于检测模型。所以YOLOv1在采用 ? 分类模型预训练后，将分辨率增加至 ? ，并使用这个高分辨率在检测数据集上finetune。...YOLOv1最后采用的是全连接层直接对边界框进行预测，其中边界框的宽与高是相对整张图片大小的，而由于各个图片中存在不同尺度和长宽比（scales and ratios）的物体，YOLOv1在训练过程中学习适应不同物体的形状是比较困难的...注意，这只是测试时输入图片大小不同，而实际上用的是同一个模型（采用Multi-Scale Training训练）。 ?...YOLOv2的一大创新是采用Multi-Scale Training策略，这样同一个模型其实就可以适应多种大小的图片了。 2 YOLOv2的训练 YOLOv2的训练主要包括三个阶段。...图11：YOLOv2在自然图片上的测试 4 YOLO9000 YOLO9000是在YOLOv2的基础上提出的一种可以检测超过9000个类别的模型，其主要贡献点在于提出了一种分类和检测的联合训练策略。
使用相似性度量比较特征或潜在层，并与目标一起训练相似性得分。 在正对的情况下，目标将为 0，因为两个输入相同。 对于负数对，在余弦距离或正则欧几里得距离的情况下，潜对之间的距离最大为 0。...人脸识别是用于用名字标记人脸的分类问题。 嵌入向量可用于训练最终标签。 人脸聚类将相似的人脸分组，就像照片应用将同一个人的照片聚在一起的方式一样。...这是对上一部分中讨论的 FaceNet 方法的改进。 它需要对同一张脸进行多次裁剪，并通过多个编码器才能获得更好的嵌入效果。...数据库中有 10,177 位独特的人，拥有 202,599 张人脸图像。 它是可用于人脸验证，检测，界标和属性识别问题的大型数据集之一。 图像具有带有各种标注的良好人脸变化。...在本章中，我们将涵盖的以下主题： 视频分类的数据集和算法 将视频分成帧并分类 在单个框架级别上训练视觉特征模型 了解 3D 卷积及其在视频中的使用 在视频上合并运动向量 将时间信息用于目标跟踪 人体姿势估计和视频字幕等应用
TF 3D包含用于最先进的3D语义分割、3D目标检测和3D实例分割的培训和评估任务，还支持分布式训练。 另外，TF 3D还支持其他潜在的应用，如三维物体形状预测、点云配准和点云增密。...左边显示的是TF 3D中3D物体检测模型在Waymo Open Dataset的一帧画面上的输出示例。右边是ScanNet数据集上3D实例分割模型的输出示例。...此外，我们将逐一介绍TF 3D目前支持的3个流水线任务: 3D语义分割、3D目标检测分割和3D实例分割。...三维实例分割 在三维实例分割中，除了要预测语义，更重要的是将同一对象的体素组合在一起。 在TF 3D中使用的3D实例分割算法是基于用深度度量学习方法进行的2D图像分割工作。...在推理过程中利用贪心算法选取实例种子，并利用体素嵌入的距离函数将不同的体素聚合到对应的实例上去。 三维目标检测 目标检测模型可以预测每个体素的大小、中心和旋转矩阵以及对象的语义评分。
致谢声明 本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型》的基础上优化并总结，此博客链接：https://blog.csdn.net...本文作者尚未具备清楚讲述目标检测原理的能力，学习原理请自行另找文章。 1.下载图片 本文作者给读者演示的图片数据是来自ImageNet中的鲤鱼分类。...像素点少的图片不利于模型训练或模型测试，所以在本章节中实现用python代码选出部分图片文件。 在桌面的目标检测文件夹中打开cmd，即在路径中输入cmd后按Enter键，如下图所示： ?...上面一段代码的运行结果如下： 成功产生文件train.csv,训练集共有89张图片 成功产生文件test.csv,测试集共有10张图片 6.csv转tfrecord csv转tfrecord的意思是...《目标检测》系列的下一篇文章《目标检测第3步-模型训练》，链接：https://www.jianshu.com/p/0e5f9df4686a
---- 本次主要实战上手三个基础的目标检测网络算法：ssd-keras、yolo、faster-rcnn-tf。 一． 写在前面：先简单列出一些基本网络结构、网络模型与网络框架。 1....SSD-keras[4]实战： 实现ssd-keras实时目标检测算法，并收集了十张图片作为小测试集测试网络鲁棒性。效果一般。ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。...来自UNC团队2016年发表在ECCV上。SSD最大的特点就是在较高的准确率下实现较好的检测准确度。并分为两种模型：SSD300(300*300输入图片) SSD500(512*512输入图片)。...因为训练遇到问题故用的是在voc07+12上SSD300训练好的模型。并用了下voc2007测试集简单跑了下结果。修改路径函数实现了几张本地图片的检测。...[3] 目前目标检测的框架一般分为两种：基于候选区域的two-stage的检测框架（比如r-cnn系列），基于回归的one-stage的检测框架（yolo,ssd这种），two-stage的效果好，one-stage
目标检测很难，它在漫长的历史中不断的变换和引入新概念，因此就更难理解了。本篇文章将目标检测的历史提炼成一个简单的解释，并解释目标检测和实例分割的细节。 ?...这里我们先假设图片上只有猫这一个物体 3.对象检测：分类与定位的一般情况：在实际情况下，我们不知道一张图片上有多少个物体，所以我们能不能检测并用锚框框选出图片上的所有物体呢？...4.实例分割：我们能不能对图片上的每个对象创建标签？与语义划分不同，为什么？如果你看上面的第四张图，我们无法用语义分割具体区分这两只狗，因为他们某种意义上被划分在一起了。...训练Fast-RCNN Fast-RCNN的输入是什么呢？ 和R-CNN非常类似，我们需要准备一张图片、区域候选框（由RPN策略获得）以及类别相关的标定值（类别标签、标定框）。...3.非最大抑制以减少区域建议 4.Fast RCNN 在建议区域上的检测网络 Fast RCNN 损失 然后，整个网络联合训练，有 4 个损失： 1.RPN 对目标/非目标进行分类 2.RPN 回归框坐标偏移
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