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第五講_圖像識別之圖像檢測Image Detection
時間 2019-12-19
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第五講_圖像識別之圖像檢測Image Detection
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數據庫
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ILSVRC競賽200類(每一個圖片多個標籤):輸出類別+Bounding Box(x,y,w,h)
PASCAL VOC 2012只有20類
模型進化
網絡
區域卷積神經網絡R-CNN-2014
模型結構
selective search+CNN特徵+svm+Bounding box regression
Regiom proposals
訓練流程
測試階段
RCNN性能大幅提高
SPPNet網絡-2014
R-CNN速度慢的重要緣由:卷積特徵重複計算量太大
spp技術實現了共享計算,適應不一樣輸入尺寸
SPP層具體實現
sppNet問題
Fast-R-CNN-2015
改進;更高mAP(相似AUC曲線下的面積)
網絡結構
訓練階段
Faster-R-CNN-2015
概況,引導CNN關注區域
Region Proposal Network
訓練過程
區域全卷積神經網絡R-FCN
回顧
F-RCN的設計過程
分類問題對尺寸,方向等變換不敏感,網絡越深,分類效果很好;可是檢測對變換敏感
結構圖:三部分
理解K2(C+1)個通道,映射到每類K2個score map
人臉檢測/行人檢測
主流數據庫
WIDER FACE
IJB-A
Caltech
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