python神经网络特征金字塔FPN原理

目录 学习前言 处理长宽不同的图片 数据增强 1.在数据集内进行数据增强 2.在读取图片的时候数据增强 3.目标检测中的数据增强 学习前言 进行训练的话,如果直接用原图进行训练,也是可以的(就如我们最喜欢Mnist手写体),但是大部分图片长和宽不一样,直接resize的话容易出问题. 除去resize的问题外,有些时候数据不足该怎么办呢,当然要用到数据增强啦. 这篇文章就是记录我最近收集的一些数据预处理的方式 处理长宽不同的图片 对于很多分类.目标检测算法,输入的图片长宽是一样的,如224,22

目录 什么是MobileNetV2模型 MobileNetV2网络部分实现代码 图片预测 什么是MobileNetV2模型 MobileNet它哥MobileNetV2也是很不错的呢 MobileNet模型是Google针对手机等嵌入式设备提出的一种轻量级的深层神经网络,其使用的核心思想便是depthwise separable convolution. MobileNetV2是MobileNet的升级版,它具有两个特征点: 1.Inverted residuals,在ResNet50里我们认识

import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Grayscale def BGR2GRAY(img): # Grayscale gray = 0.2126 * img[..., 2] + 0.7152 * img[..., 1] + 0.0722 * img[..., 0] return gray # Bi-Linear interpolation def bl_interpolate(img, ax=1., ay

基础知识铺垫 学习图像金字塔,发现网上的资料比较多,检索起来比较轻松. 图像金字塔是一张图像多尺度的表达,或者可以理解成一张图像不同分辨率展示. 金字塔越底层的图片,像素越高,越向上,像素逐步降低,分辨率逐步降低. 高斯金字塔 我们依旧不对概念做过多解释,第一遍学习应用,应用,毕竟 365 天的周期,时间长,后面补充理论知识. 高斯金字塔用于向下采样,同时它也是最基本的图像塔. 在互联网检索原理,得到最简单的说明如下: 将图像的最底层(高斯金字塔的第 0 层),例如高斯核(5x5)对其进行卷积操

目录 什么是残差网络 什么是ResNet50模型 ResNet50网络部分实现代码 图片预测 什么是残差网络 最近看yolo3里面讲到了残差网络,对这个网络结构很感兴趣,于是了解到这个网络结构最初的使用是在ResNet网络里. Residual net(残差网络): 将靠前若干层的某一层数据输出直接跳过多层引入到后面数据层的输入部分. 意味着后面的特征层的内容会有一部分由其前面的某一层线性贡献. 其结构如下: 深度残差网络的设计是为了克服由于网络深度加深而产生的学习效率变低与准确率无法有效提升的

输入任意一个大写字母,生成金字塔图形 def GoldTa(input): L = [chr(i) for i in range(65, 91)] # 大写字母A--Z idA = 65 # 从A开始 # ord()函数将字母转换为Unicode数值 idInput = ord(input) num = idInput - idA + 1 # 输入的字符个数 tempResult = "" for C in range(0, num): for C1 in range(0, C): #

目录 什么是特征金字塔 引入FPN的网络结构举例 什么是特征金字塔 很多文章里面写道特征金字塔这个结构,其实这个结构Very-Easy 目标检测任务和语义分割任务里面常常需要检测小目标,但是小目标比较小呀,可能在原图里面只有几十个像素点.就像这个样子. 我不检测这个猫,我就检测这一片片落叶,是不是每个落叶所占的像素点特别少呢. 答案肯定是的. 最关键的问题就是,像素点少会对目标检测有什么影响! 我这里没有严密的数学推导,就从思想上来说,对于深度卷积网络,从一个特征层卷积到另一个特征层,无论步长是

目录 什么是Batch Normalization Batch Normalization的计算公式 Bn层的好处 为什么要引入γ和β变量 Bn层的代码实现 什么是Batch Normalization Batch Normalization是神经网络中常用的层,解决了很多深度学习中遇到的问题,我们一起来学习一哈. Batch Normalization是由google提出的一种训练优化方法.参考论文:Batch Normalization Accelerating Deep Network T

目录 学习前言 antoencoder简介 1.为什么要降维 2.antoencoder的原理 3.python中encode的实现 全部代码 学习前言 当你发现数据的维度太多怎么办!没关系,我们给它降维!当你发现不会降维怎么办!没关系,来这里看看怎么autoencode antoencoder简介 1.为什么要降维 随着社会的发展,可以利用人工智能解决的越来越多,人工智能所需要处理的问题也越来越复杂,作为神经网络的输入量,维度也越来越大,也就出现了当前所面临的“维度灾难”与“信息丰富.知识贫乏

目录 什么是GhostNet模型 GhostNet模型的实现思路 1.Ghost Module 2.Ghost Bottlenecks 3.Ghostnet的构建 GhostNet的代码构建 1.模型代码的构建 2.Yolov4上的应用 什么是GhostNet模型 GhostNet是华为诺亚方舟实验室提出来的一个非常有趣的网络,我们一起来学习一下. 2020年,华为新出了一个轻量级网络,命名为GhostNet. 在优秀CNN模型中,特征图存在冗余是非常重要的.如图所示,这个是对ResNet-50

目录 1.图像金字塔理论基础 2.向下取样函数及使用 3.向上取样函数及使用 4.采样可逆性研究 5.拉普拉斯金字塔 6.图像轮廓介绍 轮廓近似 1.图像金字塔理论基础 图像金字塔是图像多尺度表达的一种,是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构.一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低,且来源于同一张原始图的图像集合.其通过梯次向下采样获得,直到达到某个终止条件才停止采样.我们将一层一层的图像比喻成金字塔,层级越高,则图像越小,分辨率越低.那我们为什么要做图像金字塔呢?这

这篇文章主要介绍了python垃圾回收机制(GC)原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 今天想跟大家分享的是关于python的垃圾回收机制,虽然本人这会对该机制没有很深入的了解, 但是本着热爱分享的原则,还是囫囵吞枣地坐下记录分享吧, 万一分享的过程中开窍了呢.哈哈哈. 首先还是做一下概述吧: 我们都知道, 在做python的语言编程中, 相较于java, c++, 我们似乎很少去考虑到去做垃圾回收,内存释放的工作, 其实是p

写在之前 首先是写在之前的一些建议: 首先是关于这本书,我真的认为他是将神经网络里非常棒的一本书,但你也需要注意,如果你真的想自己动手去实现,那么你一定需要有一定的python基础,并且还需要有一些python数据科学处理能力 然后希望大家在看这边博客的时候对于神经网络已经有一些了解了,知道什么是输入层,什么是输出层,并且明白他们的一些理论,在这篇博客中我们仅仅是展开一下代码: 然后介绍一下本篇博客的环境等: 语言:Python3.8.5 环境:jupyter 库文件: numpy | matp