OverFeat,分类、定位、检测

1、视觉任务

分类任务，每张图片安排一个标签联系图片上的主要物体；定位任务，一个边界框预测对象返回一个类比，必须和GT 的IoU>0.5;检测任务每个图像中可以有任意数量的对象，FP通过mAp惩罚。

3.3多尺度分类测试

每个location多个尺度通过一个全卷积网络，每个尺度输出一个C-dimensional向量。

输入图片6个尺度再加上水平翻转输入网络，unpool层增广，池化过程增加一个偏移量，1个维度上输出3种池化结果，两个维度就是（3*3），假设layer5为1*20，输出层就为1*2，增加偏移量之后，输出层为1*6，每个格子内为1000类别向量。

二维从a->e:20*20*num——>6*6*9*256-->2*2*9*C-->2*2*9*C,求最后的输出类别，池化之后输出是原来的9倍（i）取每个格子中1000向量的最大值（ii）从多个尺度和翻转得出的C-dim向量，求平均值，？？？输出尺度不一样（iii）根据平均向量取top1或top5。

每张图片输入6个尺寸还水平翻转，卷积核大小5*5，步长为3 (17-5+2P+1)/3=5

4定位

同时运行分类器和回归定位任务，只是最后一层计算不同，最终输出层4个边界框坐标。如上表第一个尺度输出3*3*4，在原图上画9个框，并标记1000向量最大类别的得分，上表第二个尺度6*9*4，如下图为最后输出维度

4.3 合并框（类似于非极大值抑制）

OverFeat,分类、定位、检测相关推荐

计算机视觉三大基本任务：分类、检测（定位）、分割（语义和实例）
前言刚刚接触计算机视觉时可能会对不同的任务的区分以及网络架构的选择产生迷惑,因此,在此总结了相关的基础知识.在本文中,我们试图回答两个问题: 不同任务要做的事情是什么,研究范畴是什么? 不同的任务需 ...
CNN应用之基于Overfeat的物体检测-2014 ICLR-未完待续
转载自:深度学习(二十)CNN应用之基于Overfeat的物体检测-2014 ICLR-未完待续 - hjimce的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET http://blog.csdn.net/ ...
深度学习（二十）基于Overfeat的物体检测-2014 ICLR-未完待续
基于Overfeat的物体检测原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187881 作者:hjimce 一.相关理论本篇博文主要讲解经 ...
visionpro定位不跟随图像_塑料薄膜缺陷之机器视觉定位检测
随着科技发展和需求量的提升,越来越多的薄膜生产企业要求速度更快.幅度更高的生产线.然而,依靠人工检测早已无法满足生产和高速的薄膜生产线的需求,容易造成质量的损失.薄膜表面瑕疵缺陷检测主要是检测在生产过 ...
图像物体分类与检测算法综述
图像物体分类与检测算法综述转自<计算机学报> 目录图像物体分类与检测算法综述目录图像物体分类与检测概述物体分类与检测的难点与挑战物体分类与检测数据库物体分类与检测发展历程图 ...
缺陷检测中的分类、检测与分割网络
缺陷检测中的分类.检测与分割网络前言 1. 分类网络 2. 检测网络 3. 分割网络前言根据缺陷检测的三个阶段其方法大致可以分为三类分别是分类网络.检测网络.分割网络. 1. 分类网络由于CN ...
标准caffe中实现darknet相关层。caffe和darknet模型的相互转换和加速（分类、检测、分割）
caffe实现darknet中的相关层,主要是yolo层和upsample层等: 实现yolo网络的训练和测试(分类.检测和分割): 提供darknet模型转caffe模型: 实现bn层合并和yolo ...
分类、检测、分割任务均有SOTA表现，ACNet有多强？
(图片付费下载自视觉中国) 作者 | 路一直都在来源 | 知乎专栏 Abstract 本文提出了一种新的自适应连接神经网络(ACNet),从两个方面对传统的卷积神经网络(CNNs)进行了改进.首先, ...
深度学习（主要是CNN）用于图片的分类和检测总结
深度学习(主要是CNN)用于图片的分类和检测总结 2014-12-4阅读920 评论0 前言: 主要总结一下自己最近看文章和代码的心得. 1. CNN用于分类:具体的过程大家都知道,无非是卷积, ...
GridMask：SOTA 数据增广方法，显著改进分类、检测、分割效果
点击我爱计算机视觉标星,更快获取CVML新技术本文为52CV粉丝CrazyVertigo投稿,原文链接: https://zhuanlan.zhihu.com/p/103992528 给大家介绍一篇 ...

OverFeat,分类、定位、检测

OverFeat,分类、定位、检测相关推荐

最新文章

热门文章