一、跟经典的目标检测算法的比较： 1、穷举搜索（Exhaustive Search），选择一个窗口（window）扫描整张图像（image），改变窗口的大小，继续扫描整张图像。 二、RCNN算法分为4个步骤 1、一张图像生成1K~2K个候选区域 （Selective Search） 2、对每个候选区 ...
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2017-11-06 20:02:28
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参考：https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn 进入路径，编译出现错误： 由于faster cudnn版本低，所以重新拷贝，继续make -j8即可编译成功。 运行demo时出现： 安装模块easydict 出现： 安装模块cv2 编译成功。 ...
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2017-11-06 11:06:09
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Fast RCNN: 出现原因： RCNN在对每个选择区域都要进行前向传播，耗时比较多 改进： 提出POIPool（兴趣区域池化） 所有区域进行一次前向传播 ...
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2017-11-04 23:26:52
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自己在用fast rcnn和ssd跑自己数据集过程中都遇到了bug，fast rcnn中是loss下降但值较高，并且测试出来结果一直不对，ssd是loss从一开始到后面loss都一直为0。 遇到这种情况，最好是先把数据集换成一张图去跑，并且定位bug。 更明显的例子，自己在fast rcnn中，修改 ...
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2017-11-04 17:53:25
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RCNN选择性搜索（Selective Search） 算法一：分组分类算法 输入：（图层颜色）图片 输出：对象位置假设集L Obtain initial regions R = {r1,··· ,rn} using [13] Initialise similarity set S = 空集 for ...
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2017-11-04 16:25:35
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本周老师给的任务： 一是将VOT15数据集（世华已传到服务器上）上每个序列的第1,11,21,31,41帧分别运行Faster R-CNN检测器并保存在图片上显示的检测结果； 二是将这5帧的ground truth bounding box作为proposal得到其对应的检测器分类结果（比如网络要检 ...
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2017-11-04 00:07:46
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rcnn:看作分类问题，算法的组合：候选框+卷积提取特征+svm分类 候选框是借用外来的方案，深度学习只是用来提取特征，分类是svm算法，所以不是端到端的方案 1：边缘策略，先根据图像像素之间的关系聚类得到很多的候选框，这部分有很多的方案，比如：selectivesearch 2：根据得到的候选框， ...
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2017-10-31 17:36:41
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真是好事多磨啊，计算机系统依然是14.04，而cuda依然是8.0,唯一不同的是时间不一样，下载的各种库版本有差别，GPU的driver不一样。 但是这样就出问题了，py-faster rcnn的lib库编译时总是提示错误。 网上搜了开始的相关帖子都提示说是gcc的版本问题，但是我后来问了一下在原来 ...
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2017-10-24 11:54:17
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github 上大神的代码 https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn.git 在自己跑的过程中的问题： 1. 数据集的问题： 作者实现了 voc，coco数据集接口。由于我要跑自己的数据，所以要重写数据接口。为了方便我将自己的数据格式改为voc的数据 ...
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2017-10-20 14:36:30
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R-FCN:Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks R-FCN的网络结构 一个Base的convolutional网络如RestNet101，一个RPN（Faster RCNN来的），一个Postition Sen ...
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2017-10-13 12:48:24
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