原创 【論文筆記】【目標檢測】Fast RCNN

Fast RCNN是對RCNN論文的改進。   RCNN簡介： (1)image input； (2)利用selective search 算法在圖像中從上到下提取2000個左右的Region Proposal； (3)將每個Region

2020-04-21 03:54:32

原创 【論文筆記】【目標檢測】faster rcnn詳解

我終於看懂了這篇paper！ RCNN解決了用卷積網絡做目標檢測的問題，通過selective search在特徵圖上得到region proposal，進而使用svm進行二分類，得到了目標檢測需要的分類信息和位置信息。 Fast rcn

2020-04-21 03:54:32

原创 計算機視覺秋招準備（1）池化層

常見的池化層 它實際上是一種形式的降採樣。有多種不同形式的非線性池化函數，而其中“最大池化（Max pooling）”是最爲常見的。它是將輸入的圖像劃分爲若干個矩形區域，對每個子區域輸出最大值。直覺上，這種機制能夠有效地原因在於，在發現一

2020-04-14 18:49:17

原创 計算機視覺秋招準備（4）：神經網絡初始化

1. 將全部參數初始化爲0 不可以 考慮全連接的深度神經網絡，同一層中的任意神經元都是同構的，它們擁有相同的輸入和輸出，如果再將參數全部初始化爲同樣的值，那麼無論前向傳播和反向傳播的取值都是完全相同的。學習過程將永遠無法打破這種對稱性，最

2020-04-14 18:49:17

原创 激活函數總結1:ReLU及其變體

激活函數可以被分爲2類，“飽和激活函數”和“非飽和激活函數”。sigmoid和tanh是“飽和激活函數”，而ReLU及其變體則是“非飽和激活函數”。使用“非飽和激活函數”的優勢在於兩點：     （1）首先，“非飽和激活函數”能解決所謂的

2020-04-12 18:03:05

原创 經典CNN圖像分類網絡彙總

本文將大致介紹經典的卷積神經網絡。包含LeNet5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、 卷積神經網絡概述： 相比於傳統特徵提取方法，卷積不需要人工進行特徵提取。受啓發於生物神經元，激活函數用於仿真，當生物電信號超過了某一閾值，就

2020-04-12 18:03:05

原创 Self-training with Noisy Student improves ImageNet classification閱讀筆記

論文地址：https://arxiv.org/pdf/1911.04252v1.pdf 這篇文章實現了自訓練方法，使用部分帶標籤數據進行訓練，在ImageNet上top-1爲87.4%。 方法： 1. 爲有標籤和無標籤的圖片。 2. 使用

2020-02-23 06:58:05

原创 Random Search and Reproducibility for Neural Architecture Search閱讀筆記

論文創新點： •1.提出了新的NAS基準。建立的基礎：NAS是一個專門的超參數優化問題；隨機搜索是超參數的baseline。 •2.採用提前停止的隨機搜索：在PTB和CIFAR-10 •3.具有權重共享的隨機搜索性能 優於 早期停止的隨機

2020-02-23 06:58:05

原创 json標註轉爲pascal_voc xml

數據來源爲https://cg.cs.tsinghua.edu.cn/traffic-sign/ 標註格式爲json，使用json.load解析後爲字典格式。 pascal_voc xml格式爲： <?xml version="1.0

2019-10-26 04:02:36

原创 python將pascal_voc xml轉化爲txt

#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import os import os.path import xml.etree.ElementTree as ET import xm

2019-10-26 04:02:36

原创 【面經】騰訊優圖圖像理解實習生面經

介紹svm 時間複雜度爲O(n)的排序 海森矩陣和雅可比行列式 什麼是矩陣的秩 0-1揹包問題的求解過程 鏈式求導，softmax的反向傳播過程 什麼是野指針 C++的stl中哪幾個數據結構用了紅黑樹實現 灰度圖像是幾通道的 訓練過程中如

2019-04-04 02:41:53

原创 【面經筆經】cv崗

【面】 cv： Faster RCNN, 講一下算法的流程，rpn的細節，最後迭代迴歸的是什麼。兩大目標檢測經典算法。 瞭解哪些用於分類的網絡，以及目標檢測的網絡。 傳統圖像：直線檢測算法，邊緣檢測算法，高斯濾波，均值濾波。 算法： 快排

2019-03-13 23:41:23

原创 【caffe】面試相關問題

AlexNet的網絡結構： Blobs：用於層之間的數據流動 caffe能使用幾種數據源： 來自數據庫：LevelDB和LMDB，來自磁盤：HDF5，來自內存，來自圖片 1. 數據來源於數據庫（LevelDB和LMDB）層類型（laye

2019-02-28 19:40:49 1

原创 【算法導論】分支限界法

參考中科大徐雲老師《算法分析與設計》課件。 基本思想： 在解空間樹中，以廣度優先BFS或最佳優先方式搜索最優解，利用部分解的最優信息，裁剪那些不能得到最優解的子樹以提高搜索效率。 搜索策略：在擴展結點處，先生成其所有的兒子結點（分支），然

2019-01-10 19:29:52

原创 【算法導論】9.中位數和順序統計量

在一個由n個元素組成的集合中，第i個順序統計量是該集合中第i小的元素。一箇中位數是它所屬集合的“中點元素”。中位數總是出現在上中位數處和下中位數處，本書中所用的“中位數”都是指下中位數。 本章討論的問題是，從一個由n個互異的元素構成的集合

2019-01-09 19:36:42 1