以下借助Python函数实现一个跑秒表的实例。
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
Parsing Benchmark (SceneParse150) tensorflow 1.4 and python 3.6 arXiv: Fully Convolutional Networks...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...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
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
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).
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).
FCN的输入更灵活。普通的LeNet，AlexNet等卷积网络只能接受固定维度的输入，而FCN可以接受任意维度的输入 FCN的运算更高效。...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...不管是FCN-8s, FCN-16s还是FCN-32s，他们都需要用到把图片downsize的过程，所以FCN_down_sizing.py定义了FCN中进行downsize的这个部分。...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)。
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。...指标理解：mean_iou 参考：深度学习中IU、IoU(Intersection over Union)的概念理解以及python程序实现 iou就是Intersection over Union，...分析 task 7_修改 FCN(图像读取使用开源代码) task7 FCN_3 Task 7 FCN README
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： ?
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....conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith https://www.jianshu.com/p/50ef56ff79ae 亲测可行 其中 python...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
代码共有四个文件，分别如下： FCN.py vggnet函数： # 根据载入的权重建立原始的 VGGNet 的网络 def vgg_net(weights, image): layers = (...# 平均池化 print("当前形状：", np.shape(current)) net[name] = current return net inference函数： # FCN...") # 定义好FCN的网络模型 pred_annotation, logits = inference(image, keep_probability) # 定义损失函数，这里使用交叉熵的平均值作为损失函数...import numpy as np import os import random from six.moves import cPickle as pickle from tensorflow.python.platform
（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。
2016 共享proposal处理 由上表易知，R-FCN就是为了 解决 不共享的proposal处理过程 而诞生的。...检测网络的前半段和后半段被完整地连到了一起，形成一个FCN (全卷积网络)： ?...附上R-FCN的一些检测效果图： ? Thinking R-FCN是一个兼顾精度和速度的经典算法，开启了检测算法的一个新研究方向。...此后的Light-Head R-CNN、R-FCN-3000、DetNet，均是踩着R-FCN的肩膀提出的。...R-FCN的精度稍逊于Faster R-CNN，优于SSD； R-FCN的速度快于Faster R-CNN，慢于SSD； R-FCN由于其设计的动机就是为了免去proposal的重复计算，所以R-FCN
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
2 FCN 目前在图像分割领域比较成功的算法，有很大一部分都来自于同一个先驱：Long等人提出的Fully Convolutional Network（FCN），也就是今天我们要讨论的网络结构。...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。 ?
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....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的时候，FCN...那么问题也来了，如果输入尺寸不一样，那么输出的尺寸也肯定是不同的，那么该如何去理解FCN的输出呢？ 2. FCN如何理解网络的输出？...FCN如何对目标检测进行加速？...根据上面的图5，我们知道FCN最后的输出，每个值都对应到输入图像的一个检测区域，也就是说FCN的输出直接反应了对应输入图像检测区域的分类情况，由于图4和图5均没考虑通道情况，那么我们将网络放到一个正常的
ok啦，这就是这个天天酷跑的全部代码啦，有问题可以留言，我看到都会回的。
的结构,并且这篇论文跟VGG的结构也很相似,区别只在于VGG最后的全连接层在FCN上替换为卷积层,因此在我们了解完VGG之后,再来了解FCN是很有意义的.这篇文章我们将对论文进行翻译,同时也是精读,希望读完之后能够有所收获...以下部分解释了FCN设计和密集预测折衷方案，将我们的架构与网内上采样和多层组合相结合，并描述了我们的实验框架。...我们绘制了FCN的空间框架，并在此框架中放置了过去和近期的一些模型。...但是，我们从FCN的角度来研究patchwise训练(3.4节)和“shift-and-stitch”dense输出(3.2节)。...A real-valued loss function composed with an FCN defines a task.
作者：张 旭 编辑：祝鑫泉 Object Detection系列（一） R-FCN R-FCN简介 上面这张图在这个系列文章中都会出现，可以看到，在时间轴上R-FCN并不应该出现在第五篇中，但是R-FCN...其实在现在的很多工程实践中，Faster R-CNN就是在用ResNet，在这里之所以把论文的观点说出来主要是为了理解作者是如何一步一步的改进，最后完成R-CNN整个系列，个人认为这个思路的理解要比理解单个模型或者跑一遍代码更为重要一些...R-FCN R-FCN是为了适应全卷积化的CNN结构，首先R-FCN在共享所有的卷积层的，其次为了解决上面提到的问题，R-FCN提出了： 1.位置敏感分值图(Position-sensitive score...R-FCN之所以起这个名字，是因为图像分割任务中出现了一个FCN（全卷积网络），而这种全卷积的说法和R-FCN想要表达的意思很契合，或许这就是为啥这一版的名字没有叫FastestR-CNN吧，哈哈。...R-FCN训练 R-FCN训练的步骤与FasterR-CNN相同，同样是分步训练法，只是把Fast R-CNN换成了R-FCN。
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