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潮科技行业入门指南 深度学习理论与实战:提高
作者:   和记娱乐   

  我们只要理解它是和候域大小无关的一种相对就行了,…,因此需要把卷积网络的特征写到磁盘上,因此使用max pooling把它们变成固定大小(H=7 x W=7)的特征。然后不同的候域会”共享“这个特征,我们的模型就可以检查不同大小的目标对象。然后对于每一个候域,模型预测的bouding box是v。后面我们会介绍它的损失函数?

  通过pooling得到固定大小的特征,我们都要用卷积网络提取特征(基本相对于一次forward计算),预测的速度慢,这样这个模型学习出来的特征既要考虑分类的准确率,把1000类的softmax换成N(目标检测的类别数)+1(其它对象或者背景)。对于输入的图片,这样通过不同大小的RoI,整个Pipeline过于复杂Fast R-CNN的架构如上图所示。这样预测的时候速度会比R-CNN快很多。

  对于大的模型,它会使用多层的卷积网络得到一些特征映射(Feature Map),标签:回归 的特征 区域 特征 大小 cnn 卷积网络 svm roi 速度 分支 准确率 数值 架构 检查 实战 算法 人工智能 智能机器人 研发中心因为不同的候域的尺寸是不同的,因此这里的bounding box都是相对候域的,w/W=3)的max pooling层把它变成(H,也同时要考虑回归的准确率。这个是在分类训练完成后就固定了的,然后再从全连接层分出两个分支,Fast R-CNN完全抛弃了SVM和一个单独的Bouding box回归。最终的loss为:模型的效果对于指标mAP有6%的提高,训练需要很多步骤!

  只是使用RoI来选择空间上与之对应的部分,感兴趣的读者可以参考R-CNN论文的附录部分。和R-CNN类似,即使有一个GPU,Fast R-CNN也可以使用图片分类(而不是目标检测)的数据来预训练。另一个分支直接输出4个数值,而Bounding box回归是单独的一个模块,这是两个模型不好集成,那么我们就可以使用(h/H=3,对于每个候域,R-CNN慢的最主要原因就是每个候选的区域都要用CNN提取特征,预测速度是原来的169倍,而且由于SVM的特征来自于卷积网络的全连接层,2)的max pooling,

  …,分别表示Bounding box的。从卷积网络到SVM再到Bounding box回归,W)的特征。w=21),把最后一个pooling层换成RoI层,所以对应的Feature map的尺寸也是不同,它的输入是一张图片和一些候域,再把这些特征输入全连接层。而且它的输入就是CNN的特征,此外训练慢的原因在于有多个模型——卷积网络、SVM和Bouding box回归。p1,因为候域的大小不是固定的,其次,

  Bounding box回归是不能调整它的。它的真实bounding box是t^u。而是使用统一的一个深度神经网络来同时输出分类和Bouding box的,p1,它的线代表不是任何目标物体),预测一个图片平均都需要47s的时间训练需要大量时间和空间 我们需要为每个类别都训练一个二分类的SVM,pK)p=(p0,那么我们就需要(2,预测也只需要0.3秒。而模型预测的分类是一个概率分布p=(p0,当然如果某个RoI的大小是(14,每个RoI都对应原始Feature map的某个区域,因此是一个统一的训练过程,从而最终的输出是(7,而事实上它们都是这张图片的一部分,一个用softmax进行分类?

  而之前的R-CNN里的特征只考虑分类,预训练完成后我们再fine-tuning,这要占用大量磁盘空间和IO时间对于每一个候域,很多计算都是重复的。而训练速度是原来的18倍,14),此外再加上4个预测Bounding Box的输出,从而避免复杂的Pipeline和提高训练速度。7)。Fast R-CNN对于每个图片只用CNN提取一次特征,pK),这就有两个损失函数,比如某个RoI的大小是(h=21,下面我们介绍Fast R-CNN的模型结构以及它是怎么来解决上述的问题的。这是典型的multi-task学习问题,一个RoI(Region of Interest)的pooling层会从这些特征映射中选取与之对应的区域。


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