20170324#cs231n#9.ConvNets for spatial localization & Object detection

最新推荐文章于 2021-09-10 15:36:44 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/SPARKKKK/article/details/65628405
本文概述了计算机视觉领域的核心任务，包括分类与定位、目标检测等，并介绍了多种关键技术和算法，如HOG、DPM、R-CNN及其变种、Faster R-CNN和YOLO等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

来源：
http://cs231n.stanford.edu/slides/2016/winter1516_lecture8.pdf
http://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1003223001
本文为笔记

Computer Vision Tasks

Classification+Localization 分类与定位

Localization as Regression

Sliding Window: Overfeat

Object Detection 目标检测

HOG:Histogram of Oriented Gradients
DPM:Deformable Parts Model

Region Proposals

包括 Selective Search和其他choice

R-CNN

Fast R-CNN






Fast R-CNN Problem：Test-time speeds don’t include region proposals
Solution:Just make the CNN do region proposals too!

Faster R-CNN




YOLO


总结

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Ioffe, Sergey, and Christian Szegedy. “Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift.” arXiv preprint arXiv:1502.03167 (2015). [Citations: 532]. 1 M
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本系列文章面向深度学习研发者，希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，深入浅出地介绍深度学习的知识。本系列文章涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。
我读ResNeXt
工长山的专栏
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背景论文地址：Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks 代码地址：GitHub 这篇文章在 arxiv 上的时间差不多是今年 cvpr 截稿日，我们就先理解为是投的 cvpr 2017 吧，作者包括熟悉的 rbg 和何凯明，转战 Facebook 之后代码都放在 Facebook 的主页里面了，代码也从 caffe
李理：从Image Caption Generation理解深度学习（part I）
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本系列文章希望通过Image Caption Generation，一个有意思的具体任务，来介绍深度学习的知识，涉及到很多深度学习流行的模型，如CNN，RNN/LSTM，Attention等。本文为第一篇。 作者李理，目前就职于环信，即时通讯云平台和全媒体智能客服平台，在环信从事智能客服和智能机器人相关工作，致力于用深度学习来提高智能机器人的性能。李理也是MDCC 2016 移动开...
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WaterCold_Yi的博客
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大纲介绍这节课程的主要是接着之前的已经讲过的卷积神经网络，开始进入相关的应用。这里的应用就是从，分类（Classification），定位（Localization）和检测（Detection）三个方面切入。所以就就从这三个相近的概念入手，来看一下这节课程。三者的比较先上图来直观的看一下：Paste_Image.png从上图可以直观的看到：1.对于分类而言，就是对于给定的图片把其划分到给定的几种类...
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例如，用户传递了spatial_reference=sr，但正确的参数名可能是raster_spatial_reference？或者是否允许简写？ 可能用户代码中存在多个参数名错误： - out_folder_path应为out_path - spatial_reference可能应为...
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