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原创 (五)目标检测yolov2
关于网络: YOLOv2用的是Darknet-19网络用于特征提取的。作者在论文中这样说到:其实很多检测框架都是依赖于VGG-16网络来提取特征的,VGG-16是一个强大的,准确率高的分类网络,但是它很复杂。看没看到,作者用了一个“但是”就把这个网络否定了,然后自己牛逼的提出了一个比它优秀的网络。作者继续补刀:仅一张分辨率为224*224的图片在单次传递的时候,VGG-16的卷积层就需要30.69 billion次浮点运算操作。看一张网络运算浮点操作的图就知道了,反正你知道VGG-16运...
2020-09-19 14:36:37
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原创 (四)目标检测YOLOv1(You Only Look Once)
YOLO(You Only Look Once)是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法,其最大的特点是运行速度很快,可以用于实时系统。对象识别和定位输入一张图片,要求输出其中所包含的对象,以及每个对象的位置(包含该对象的矩形框)。 图1 对象识别和定位对象识别和定位,可以看成两个任务:找到图片中某个存在对象的区域,然后识别出该区域中具体是哪个对象。对象识别这件事(一张图片仅包含一个对象,且基本占据图片的整个范围),最近几年基于CNN卷积神经网络的各种方法已经能达到不错...
2020-09-17 18:28:05
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原创 (三)目标检测Faster R-CNN网络
在Fast R-CNN还存在着瓶颈问题:Selective Search(选择性搜索)。要找出所有的候选框,这个也非常耗时。那我们有没有一个更加高效的方法来求出这些候选框呢?1、Faster R-CNN在Faster R-CNN中加入一个提取边缘的神经网络,也就说找候选框的工作也交给神经网络来做了。这样,目标检测的四个基本步骤(候选区域生成,特征提取,分类,位置精修)终于被统一到一个深度网络框架之内。Faster R-CNN可以简单地看成是区域生成网络+Fast R-CNN的模型,用..
2020-09-11 16:20:07
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原创 (二)目标检测Fast R-CNN网络
Fast R-CNN网络架构0. 摘要Fast R-CNN在前人工作的基础上使用深度卷积网络,可以更有效地分类物体推荐。相比之前的工作,Fast R-CNN进行了多项创新,在提高了检测精度的同时,也提高了训练和测试速度。Fast R-CNN训练了一个超深VGG16网络,训练时间比R-CNN快9倍,测试时间快213倍,在PASCAL VOC2012上达到了更高的mAP。相比SPPnet,Fast R-CNN训练快3倍,测试快10倍,并且更加准确。1. 介绍近来,深度卷积网络在图像分类和物体检测
2020-09-11 13:01:35
2025
原创 (一)目标检测-R-CNN模型
目标检测-R-CNN模型在CVPR 2014年中Ross Girshick提出R-CNN。1.1 完整R-CNN结构不使用暴力方法,而是用候选区域方法(region proposal method),创建目标检测的区域改变了图像领域实现物体检测的模型思路,R-CNN是以深度神经网络为基础的物体检测的模型 ,R-CNN在当时以优异的性能令世人瞩目,以R-CNN为基点,后续的SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN模型都是照着这个物体检测思路。步骤(以AlexNet网络.
2020-09-11 10:43:27
2023
原创 SSD对工件裂纹进行检测
SSD深度学习模型对工件裂纹进行检测一、介绍本博文主要介绍实现通过SSD物体检测方式实现工件裂纹检测。裂纹图像如下所示:二、关于SSD算法具体算法不再阐述,详细请参考:https://blog.youkuaiyun.com/u013989576/article/details/73439202https://blog.youkuaiyun.com/xiaohu2022/article/details/79833786https://www.sohu.com/a/168738025_717210三、训
2020-08-15 17:06:30
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原创 Matlab安装步骤
Matlab 2018a安装教程(附Crack文件)Matlab 2018a相关安装包见此链接:链接:https://pan.baidu.com/s/1LAfYXMhWVldxXSDJ6fZIVg提取码:g09u安装前须知:1.安装全程须断开电脑网络,否则安装不成功;2.Matlab 2018a的安装包必须使用虚拟光驱加载,推荐WIN7系统推荐使用ULtraISO,千...
2019-12-05 18:19:33
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