shanzsz的博客

转载 Paper-----Mask-RCNN

摘要我们提出了一个概念上简单，灵活和通用的目标分割框架。我们的方法有效地检测图像中的目标，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。称为Mask R-CNN的方法通过添加一个与现有目标检测框回归并行的，用于预测目标掩码的分支来扩展Faster R-CNN。Mask R-CNN训练简单，相对于Faster R-CNN，只需增加一个较小的开销，运行速度可达5 FPS。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如，允许我们在同一个框架中估计人的姿势。我们在COCO挑战的所有三个项目中取得了最佳成绩，包括..

转载 计算机视觉-计算机视觉知识点整理3轻量化篇

一、轻量化1.1 轻量化网络网络名称 记忆点 备注 MobileNetV1 深度可分离卷积替换传统卷积 计算量和参数量下降为原来的1/Dk^2（Dk为卷积核kernel size，一般为3，所以计算量约为1/9） 深度卷积的激活函数是Relu6 下采样是通过3x3的深度卷积 stride=2 MobileNetV2 Linear Bottelneck 最后的Relu6换成了Linear I

转载 计算机视觉-计算机视觉知识点整理2模型篇

一.常见目标检测网络1.FasterRCNN （重要度★★★★★）模型名称 记忆点 备注 Faster-RCNN 网络结构图 anchor是怎样放置的？ 首先按照3种不同的尺度和3种不同的宽高比生成9个anchor，坐标排列是以原点为中心的左上右下相对量。 生成和feature map的w,h一样的gird网格，得到每个网格点的中心坐标。 把9个anchor分别加到网格点中心坐标上，因此得到了所有anchor位置的坐标。

转载 计算机视觉-计算机视觉知识点整理1基础篇

一.基础知识1.1 BatchNorm/LayerNorm/InstanceNorm/GroupNorm基础知识点 记忆点 备注 Batch Norm 达到的效果 BatchNorm就是在深度神经网络训练过程中使得每一层神经网络的输入保持相同分布。 出发点 解决covariate shift：如果ML系统实例集合<X,Y>中的输入值X的分布老是变，这不符合IID假设，网络模型很难稳定的学规律。 问题：分布变化=>非线性输出向两端

转载 Paper-----SSD: Single Shot MultiBox Detector

论文标题：SSD: Single Shot MultiBox Detector论文作者：Wei Liu,Dragomir Anguelov,Dumitru Erhan,Christian Szegedy,Scott Reed,Cheng-Yang Fu,Alexander C. Berg论文地址：https://arxiv.org/abs/1512.02325SSD 的GitHub地址：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow目标检测近些...

转载 目标检测-介绍及传统方法

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：分类-Classification：解决"是什么？"的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决"在哪里？"的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决"是什么？在哪里？"的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。 分割-Segmentation：分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决"每一个像素属于哪个目标物或场景"的问题。一、

转载 图像分类网络-经典CNN网络简介

在CNN网络结构的演化上，出现过许多优秀的CNN网络，CNN的经典结构始于1998年的LeNet，成于2012年历史性的AlexNet，从此大盛于图像相关领域，主要包括：发展历史：Lenet --> Alexnet --> ZFnet --> VGG --> NIN --> GoogLeNet --> ResNet --> DenseNet -->ResNeXt ---> EfficientNetLeNet，1998年 AlexNet，201.

转载 目标检测-目标检测领域公开图像数据集总结

转载 目标检测-常用的部件技巧:数据增强、backbone、head、neck、损失函数

一、数据增强方式random erase CutOut MixUp CutMix 色彩、对比度增强 旋转、裁剪解决数据不均衡：Focal loss hard negative example mining OHEM S-OHEM GHM（较大关注easy和正常hard样本，较少关注outliners） PISA二、常用backboneVGG ResNet（ResNet18，50，100） ResNeXt DenseNet SqueezeNet Darkn

转载 深度学习-各种Relu激活函数

激活函数能分成两类——饱和激活函数和非饱和激活函数。饱和的概念：右饱和：当x趋向于正无穷时，函数的导数趋近于0，此时称为右饱和。左饱和：当x趋向于负无穷时，函数的导数趋近于0，此时称为左饱和。饱和函数和非饱和函数：当一个函数既满足右饱和，又满足左饱和，则称为饱和函数，否则称为非饱和函数。1、sigmoid和tanhsigmoid和tanh是“饱和激活函数”，而ReLU及其变体则是“非饱和激活函数”。使用“非饱和激活函数”的优势在于两点： 1.首先，“非饱和激活函数”能..

转载 Paper-----You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection(v1)

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转载 目标检测-深度学习应用于目标检测的论文

Table of ContentsPaper list from 2014 to now(2019) Performance table Papers 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Dataset Papers

转载 目标检测-RCNN系列算法简介

机器视觉领域的核心问题之一就是目标检测（Object Detection），它的任务是找出图像当中所有感兴趣的目标（物体），确定其位置和大小。作为经典的目标检测框架Faster R-CNN，虽然是2015年的论文，但是它至今仍然是许多目标检测算法的基础，这在飞速发展的深度学习领域十分难得。而在Faster R-CNN的基础上改进的Mask R-CNN在2018年被提出，并斩获了ICCV2017年的最佳论文。Mask R-CNN可以应用到人体姿势识别，并且在实例分割、目标检测、人体关键点检测三个任务都取得

转载 Paper-----Faster R-CNN

论文标题：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks标题翻译：基于区域提议（Region Proposal）网络的实时目标检测论文作者：Shaoqing Ren,Kaiming He,Ross Girshick,Jian Sun论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.01497Faster RCNN 的GitHub地址：https://github...

转载 Paper-----Fast R-CNN

论文标题：Fast R-CNN标题翻译：改进的快速RCNN论文作者：Ross Girshick论文地址：https://arxiv.org/abs/1504.08083-----------------------✂下面是正文✂---------------------------...

转载 Paper-----OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks

论文标题：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks　　　　标题翻译：OverFeat：使用卷积神经网络集成识别，定位和检测论文作者：Pierre Sermanet David Eigen Xiang Zhang Michael Mathieu Rob Fergus Yann LeCun论文地址：https://arxiv.org/pdf/1312.6...

转载 Paper-----文献引用格式

References1、国外格式[1]D. E. Rumelhart, G. E. Hinton, and R. J. Williams, “Learning representations by back-propagating errors,” Nature, vol. 323, no. 6088, pp. 533–536, 1986.[2]T. Cover P. Hart, "Nearest neighbor pattern classification," Journal IEEE T...

原创 Paper-----Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（精修）

论文标题：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation标题翻译：丰富的特征层次结构，可实现准确的目标检测和语义分割论文作者：Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali论文地址RCNN的GitHub地址-----------------------✂下面是正文✂------------------------

原创 Paper-----Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

论文标题：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation标题翻译：丰富的特征层次结构，可实现准确的目标检测和语义分割论文作者：Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Mali论文地址RCNN的GitHub地址-----------------------✂下面是正文✂------------------------

转载 机器学习-sklearn快速入门

前言:传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是：获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测，分类。本文我们将依据传统机器学习的流程，看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的。希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务。1. 获取数据1.1 导入sklearn数据集sklearn中包含了大量的优质的数据集，在你学习机器学习的过程中，你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型，从而提高你的动手实践能力，同时这个过程也可以加

原创 英语单词-2021.2.25

英语 judicial jug junk jury juvenile keen kettle kidnap kidney kin kite knee kneel knit knob knot lace lad ladder landlady landlord lane lapse laser lash 翻译 司法的 大壶 废物 陪审团 青少年

原创 英语单词-2021.2.24

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原创 英语单词-2021.2.23

英语 installment instantaneous instruct insulate insurance integrity intelligible intensive interact intercourse interface interfere ingenious ingredient inhale inhibit inlet inn inspect inspiration

原创 英语单词-2021.2.22

英语 imitate imitation immediate immense immune impair impart imperative imperival impetus implicit impose impulse incentive incidence incident incidentally incorporate incredible indifferent indignan

原创 英语单词-2021.2.21

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原创 英语单词-2021.2.19

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原创 英语单词-2021.2.17

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原创 英语单词-2021.2.15

英语 gloomy glow glue gorgeous gossip gown grace gracious grade grain gramne grape graphic grasp grave graze grease greedy grieve grim grin grind groan grocer grope gross 翻译 阴..

原创 英语单词-2021.2.14

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转载 机器学习-最优化方法

1、简介在机器学习特别是深度学习中，我们经常需要这些最优化算法来将我们的模型训练至一个局部/全局最优处，从而得到我们需要的网络参数。目前为止：由于每种算法都有其局限性，暂时还没有一种算法适用于大多数模型，因此还没有就使用哪种算法达成共识。 在对于模型了解不太深刻时，最好使用较为流行的算法，例如:SGD、动量SGD、RMSProp、动量RMSProp、AdaDelta 、Adam等，较少使用陈旧的如二阶近似的方法。 对于使用哪种算法主要取决于使用者对于不同算法的熟悉程度，各种算法效果相差不大，

转载 机器学习-参数估计方法

机器学习中几种主要参数估计方法的介绍

转载 机器学习-主成分分析PCA

一、介绍：主成分分析,是统计学中一种用来分析多维数据的方法.通过对数据维数的降低,在对我们要实现的指标影响不大的前提下,达到减少数据量(减少数据的维度)的目的.换句话说,就是通过降低数据维数的方法,删减对于结果来说不必要的维度分量来减少数据量,没被删减掉的,就可以认为是我们我们实现目标影响较大的主成分.PCA(Principal Component Analysis)方法最著名的应用应该是在人脸识别中特征提取及数据降维，我们知道即使是很小的一幅图片,在长宽相乘之后的像素位数也很多,比如输入300*300

原创 英语单词-2020.12.25

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原创 英语单词-2020.12.22

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原创 英语单词-2020.12.21

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原创 英语单词-2020.12.15

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原创 英语单词-2020.12.11

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原创 英语单词-2020.12.10

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原创 英语单词-2020.12.8

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原创 英语单词-2020.12.7

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