教程分析成果

本課件包括：演示文稿，示例，代碼，題庫(kù)，和聲音等，小象學(xué)院擁有完全知識(shí)的權(quán)利；只限于善意散播。任何其他人或機(jī)構(gòu)不得盜版、、仿造其中的 紐約城市大學(xué)博 博ID：weightlee03（相關(guān)資料 ID：wiibrew（課程代碼發(fā)布） 結(jié)?

提2.3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類：RCNN系列方4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方5.實(shí)例：目標(biāo)探測(cè)模型訓(xùn)練和部

期待目

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，，

1.2.3.

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HOG

DPM－DeformableParts

TimetointroduceDeep

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候選位置(proposal)提出方

N

N

N

N2.Fine-tune

N3.

N每一類binary

N每一類BBOX回

N每一類BBOX回

N

Base

訓(xùn)練與Nnotend－to－end

切割對(duì)應(yīng)候選

切割對(duì)應(yīng)候選

特征一致化－Max100x5050x100→25x25→225 問題：加上候選區(qū)域（proposal）的時(shí) k=93種尺寸，三種長(zhǎng)寬比個(gè)Anchor特征圖sizeHxW→HWx9in 如果是VGGconv5作為征圖，3x3區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像區(qū)域Anchor的平移不變?cè)趺蠢鞟nchor設(shè)計(jì)的借鑒意 如果是VGGconv5作為征圖，3x3區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像區(qū)域Anchor的平移不變?cè)趺蠢鞟nchor設(shè)計(jì)的借鑒意 如果是VGGconv5征圖，3x3區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像區(qū)域4個(gè)pooling，16Anchor的平移不變?cè)趺蠢磔^小的平移pooling過程中忽Anchor同外接Proposal區(qū)數(shù)量：1-2個(gè)數(shù)量級(jí)減少；性能：更高速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有能力找到最終量，也有能力找到很多中間量只用Anchor判斷是不是目標(biāo)，會(huì)不會(huì)存在大材小用，能夠判 嗎 文章：分步訓(xùn)練，太復(fù)雜。更簡(jiǎn)單方法：直接聯(lián)合學(xué)習(xí)(joint一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，四個(gè)損失函Anchor N分 N 接近實(shí)時(shí)處理，@K40GPU,還能更快嗎 提2. N系列方4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方5.實(shí)例：目標(biāo)探測(cè)模型訓(xùn)練和部

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方大材小用，能夠判 嗎

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方b個(gè)Bbox4坐標(biāo)＋1N個(gè)類別分?jǐn)?shù)（注意對(duì)比候選區(qū)域個(gè)數(shù)（b＝2）98個(gè)，《

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方SSD：TheSingleShot候選區(qū)21:46（VGG

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