取自郑烨大佬的分享。
根据模型感受野，anchor的长宽比，图片的长宽比来确定上面这两个数字。
链接1链接2
a、在线加权采样（1、按照类别数量比例加权 2、按照图片类别丰富程度加权）
b、OHEM等基于loss的采样
a、图片拼接（先用rpn训练一下正常图片与带目标的图片的拼接图片，然后把上一步中训练出来的模型初始化一下新的rpn用来训练只带目标的图片）
b、抠图+粘贴（也就是常说的填鸭法）
c、做差、通道拼接
包括四个部分（Backbone、Head、Substructure、Post-processing）
本站文章如无特殊说明，均为本站原创，如若转载，请注明出处：目标检测比赛的trick - Python技术站
在使用caffe的python接口时， 如下，如果标黄的部分不加上的话，两次调用该函数，后面的会将前面的返回值覆盖掉，也就是fea1与fea2相等，但是fea1_ori会保留原来的fea1 解决方法为使用fea1_ori或者加上标黄对的copy即可； def apply_model(image, net, filename): net.blobs[‘da…
二、数据准备 1）下载图片 图片来源于ImageNet中的鲤鱼分类，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1Ry0ywIXVInGxeHi3uu608g 提取码: wib3 在桌面新建文件夹目标检测，把下载好的压缩文件n01440764.tar放到其中，并解压 2）选择图片 在此数据集中，大部分图片都较为清晰，但是有极少数…
h5_to_pb.py from keras.models import load_model import tensorflow as tf import os import os.path as osp from keras import backend as K #路径参数 input_path = ‘input path’ weight_file =…
Logistic回归的一般过程 1.收集数据：采用任意方法收集 2.准备数据：由于需要进行距离计算，因此要求数据类型为数值型。另外，结构化数据格式则最佳 3.分析数据：采用任意方法对数据进行分析 4.训练算法：大部分时间将用于训练，训练的目的是为了找到最佳的分类回归系数 5.测试算法：一旦训练步骤完成，分类将会很快。 6.使用算法：首 先，我们需要输入一些数…
深度学习可形变卷积 Deformable Convolutional Networks 参考文献链接：https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdf 参考代码链接： https://github.com/ msracver/Deformable-ConvNets 可形变卷积 卷积神经网络（CNNs）由于其构建模块中固定的几何结构，其…
在使用kears训练model的时候，一般会将所有的训练数据加载到内存中，然后喂给网络，但当内存有限，且数据量过大时，此方法则不再可用。此博客，将介绍如何在多核（多线程）上实时的生成数据，并立即的送入到模型当中训练。 本篇文章由圆柱模板博主发布。 先看一下还未改进的版本： import numpy as np from keras.mo…
ANN、CNN和RNN都是深度学习中常用的神经网络模型，它们各自适用于不同类型的数据处理任务。下面我将详细介绍这三种模型的区别和应用场景。 什么是ANN? ANN是人工神经网络的简称（Artificial Neural Network）。它是一种由多个神经元组成的结构，每个神经元都有输入、输出和一组可调参数（权重和偏置）。ANN有多层结构（输入层、隐藏层和输…
desc 优化问题的分类 无约束优化 梯度下降法 深度梯度下降 牛顿法 有约束的优化： KKT条件（拉格朗日的扩充） 转换为凸优化，使用内点法求解，matlab cov 命令 认识两个符号 这个符号 表示 半正定 和 正定 对于 scalar 来说，本身具有正负性，而对于 矩阵来说 与正负性对应的就是其 正定性 而不是 其对应 的行列式的 正负性…
微信扫一扫 
支付宝扫一扫