深度学习物体检测实战算法1——目标检测简介

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目标检测简介

目标检测时:对于分类信息可以用交叉熵损失进行训练,对于位置信息可以用均方误差损失进行训练。
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RCNN算法

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解决目标检测(多个目标)的问题:Overfeat模型

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RCNN算法步骤简介

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1. 选择性搜索


2. 特征向量训练分类器SVM

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3. 非最大值抑制(NMS)


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4.修正候选区域

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目标检测评估指标

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1.IoU交并比

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交并比范围是0–1,越靠近1,效果越好。

2.平均精确率

AUC:解决样本不均衡的问题。
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R-CNN总结

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R-CNN慢的原因是:每个图像有2000个候选区域要进行卷积计算。

SPPNet算法介绍

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SPP层

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SPP层总结

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Fast-RCNN算法

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RoI pooling

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mAP:平均准确度
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Faster-RCNN算法

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