zhaoguanghe的博客

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一、目标检测常见算法目标检测(Object detection)是在给定的图片中找到物体所在位置并标注出物体的类别。所以，Object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体还可以是多个类别。目前，目标检测算法可分成三类：1. 传统的目标检测算法：Cascade + HOG/DPM + Haar/SVM以及上述方法的诸多改进、优化；2.

占位待发

超分辨率技术（Super-Resolution, SR）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SRCNN是深度学习用在超分辨率重建上的开山之作(Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks)，SRCNN的网络结构非常简单，仅仅用了三个卷积层，网络结构如下图所示。SRCNN首先使用双三次(bicubic)插值将低分辨率图像放大成目标尺寸，接着通过三层卷积网.

如何快速搭建人脸检测项目本示例利用PaddleHub中Ultra-Light-Fast-Generic-Face-Detector-1MB模型完成人脸检测。该模型是针对边缘计算设备或低算力设备(如用ARM推理)设计的实时超轻量级通用人脸检测模型，可以在低算力设备中如用ARM进行实时的通用场景的人脸检测推理。NOTE：如果您在本地运行该项目示例，需要首先安装PaddleHub。如果您在线运...

Pandas与Matplotlib结合，实现论文实验绘图import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx = np.linspace(-3,3,100)y1 = 2*x + 1y2 = x**2#坐标轴范围plt.xlim((-1,2))plt.ylim((-2,3))#横纵坐标描述plt.xlabel('I AM ...

Rethinking softmax cross entropy loss for adversarial robustness是一篇关于对抗样本的Paper，详见arXiv与Github。摘要： 先前的工作表明，对抗鲁棒性泛化需要更大的样本复杂度(arXiv)。这使得在相同的数据集(例如CIFAR-10)上，仅用准确率指标不足以训练鲁棒的模型。由于收集新的训练数据会付出高...

SPP-Net全名为《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》2014【深度卷积网络中用于视觉识别的空间金字塔池化】论文链接：https://arxiv.org/abs/1406.4729SPP-Net(spatial pyramid pooling空间金字塔池化算法)是一种可以...

继SPP-Net和Fast R-CNN之后，两篇论文的作者又联手实现了一个对R-CNN更快加速的算法，即Faster R-CNN。论文首先分析下之前的Fast R-CNN，它使用了Softmax代替了SVM的二分类，然后把多阶段变成了多任务的算法，但是由于产生region proposal算法是selective search，只能在CPU上运行，而且由于其不是CNN网络，所以Fast R-CNN...

受SPP-Net(spatial pyramid pooling空间金字塔池化算法)启发，继2014年的R-CNN之后，Ross Girshick在2015年发表Fast R-CNN（Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015），源码见...

R-CNN全名叫《Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation》2014【用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构】下载链接：https://arxiv.org/abs/1311.2524v3在RCNN之前，OverFeat已经是深度学习做目标检测公认的方法(https://...