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CNN與圖像高級應(yīng)主要內(nèi) 思路1 邊緣策略/選擇性搜索 N=> N=> 2卷積神經(jīng)網(wǎng) 物體識4圖像相關(guān)任5圖像識別+定6 27思路1：看作回歸問 4個數(shù)字，用L2loss/歐氏距離8思路1：看作回歸問o步驟 在AlexNet LenetResNet上fine-tune一9思路1：看作回歸問 成為classificationregression思路1：看作回歸問 使用SGD訓(xùn)思路1：看作回歸問 思路1：看作回歸問 ①(最后的)②思路1：看作回歸問o能否對主體有更細致的識別？n提前規(guī)定好有K個組成部分n做成K個部分的回歸思路1：看作回歸問o應(yīng)用：如何識別人 對K個組成部分(關(guān)節(jié))首尾相接的線思路2:圖窗+識別與整思路2:圖窗+識別與整思路2:圖窗+識別與整nn思路2:圖窗n思路2:圖窗+識別與整n用多卷積核的卷積層替換全連接層n圖像識別+定on測試/識別階段的計算是可復(fù)用的(小卷積n物體識物體識物體識物體識物體識on各種不同的“框位置”n各種不同的“框大小”nn你還需要對框內(nèi)的圖像分類(累計很多次nn計算成本極高物體識別：邊緣策onn物體識別：選擇性搜onn“圖框”候選：其他方NN Nn比如20個物體類別+1N步驟3：抽 后 N 圖特

N 圖特 No步驟5：bboxn回歸得dx,dy,dw,位置調(diào)N n N nN 關(guān)于RIP：RegionofInterestN 維度不匹配怎么辦：劃分格子gridN oRIP：RegionofInterest 速度對Fast oRegionProposal(候選圖窗)n一起用RPNRenetal, N:TowardsReal-TimeDetectionwithRegionProposalNetworks”,NIPSFast 關(guān)于RPN：RegionProposalFast 關(guān)于RPN：RegionProposaln 速度/準度對One-stagevsTwo One-

Slidesfromcs231n圖像相關(guān)任語義分

Slidesfromcs231n語義分滑窗處

Slidesfromcs231n語義分全卷積

Slidesfromcs231n語義分“下采樣”與“上采樣”的全卷積

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Slidesfromcs231n部分代碼與訓(xùn)練數(shù)N(Cafffe ): (Caffe ):

(Caffe+ (Caffe+Python): (Caffe+ (

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