CS231n物體定位和檢測
一般流程參考
方法一:把定位作為迴歸問題(很實用可以這樣考慮)
選擇防止迴歸曾的位置,都可以
法二:滑動窗法,如overfeat網路
加速(高效)視窗法:不把4096看作向量,而是看作feature map特徵對映,
那麼只剩下卷積和池化操作
(分類方法)的目標檢測
之前的方法有(histogram of oriented gradients)方向梯度直方圖HOG目標檢測,Deformable Parts Model(DPM深度學習前身,對任何尺度,任何長寬比,任何位置進行預處理,速度很快)
dfm也是一種深度學習
Region proposals區域物件目標檢測器
如ssd
其他檢測方法EDGEBOXES就很好
R-CNN
訓練過程
針對你的物件類別,在最後加幾層
硬碟需求量很大
mAP評估
## 問題
Fast RCNN
共享不同目標框的卷積特徵的計算解決了這個問題
同時訓練所有部分
max pooling用BP演算法
faster RCNN使用RPN區域推薦網路
空間變換神經網路(可參考文獻)
不同於ROI池化,我們做雙線性插值
瞭解名詞:深度殘差網路
把檢測問題當作迴歸問題
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