DetectionTarget层的作用

迪哥有点愁了 2023-01-12 22:45:18

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DetectionTarget层的作用	8-DetectionTarget层的作用

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RPN层一、简介二、原理解读三、代码解读一、简介二、原理解读三、代码解读

基于MASK-RCNN框架的气球检测项目项目介绍项目流程下载数据集下载MASK-RCNN框架源码MASK-RCNN模型介绍FPN层特征提取原理解读FPN网络架构实现解读生成框比例设置基于不同尺度特征图生成所有框RPN层的作用与实现解读候选框过滤方法Proposal层实现方法DetectionTarget层的作用正负样本选择与标签定义RoiPooling层的作用与目的RorAlign操作的效果整体框架回顾Lableme工具安装。

1、FCN: 与经典的CNN在卷积层之后使用全连接层得到固定长度的特征向量进行分类（全连接层＋softmax输出）不同，FCN可以接受任意尺寸的输入图像，采用反卷积层对最后一个卷积层的feature map进行上采样, 使它恢复到输入图像相同的尺寸，从而可以对每个像素都产生了一个预测, 同时保留了原始输入图像中的空间信息, 最后在上采样的特征图上进行逐像素分类。它在下面的情况下可以更高效：让卷积网络在一张更大的输入图片上滑动，得到多个输出，这样的转化可以让我们在单个向前传播的过程中完成上述的操作。

课程介绍计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，从代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。课程大小： 1-1 课程简介 1-2 Mask-Rcnn开源项目简介 1-3 开源项目..

【代码】25- 基于MASK-RCNN框架的气球检测项目 (TensorFlow系列) (项目二十五)

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