之前就已经有了，而且算法不止一种，ss（selective search）算法是比较著名的一个，此外还有EdgeBox，MSER，MCG等等算法，CS231n中对这几种算法做了一个简单的介绍，感兴趣的话可以移步到CS231n...那么ss算法在R-CNN中有什么用呢？...但是考虑到一次滑动遍历产生的子图像数量就不小了，同时还有不同步长和窗口尺寸的情况，此时产生的待分类图像是非常多的，这种方式显然没什么实用价值，于是就有了ss算法，一种根据图像自身信息产生推荐区域的算法，...所以个人的看法是理解R-CNN的关键不在于上面提到的四个算法本身，而是它们在R-CNN到底是怎么训练和测试的！...R-CNN的测试 经过训练的R-CNN就可以拿来做测试了，相比于R-CNN的训练过程，测试过程还是很简单的，因为对于一张图片而言它可以一次性完成的，它有下面几步： 1.ss算法提取1000-2000
作者：张 旭 编辑：祝鑫泉 Object Detection系列（一） R-FCN R-FCN简介 上面这张图在这个系列文章中都会出现，可以看到，在时间轴上R-FCN并不应该出现在第五篇中，但是R-FCN...R-FCN R-FCN是为了适应全卷积化的CNN结构，首先R-FCN在共享所有的卷积层的，其次为了解决上面提到的问题，R-FCN提出了： 1.位置敏感分值图(Position-sensitive score...R-FCN训练 R-FCN训练的步骤与FasterR-CNN相同，同样是分步训练法，只是把Fast R-CNN换成了R-FCN。...文章提出了一个叫做OHEM(Online Hard Example Mining)的训练技巧： 当一个图片生成N个区域建议后，会使用当前的网络的参数一次性计算所有N个区域的loss，并根据loss从大到小排序建议区域...这是因为，如何某区域的loss更大，那么说明网络中的参数并没有照顾到这种特征，而这种特征是应该被学习到的，如果把本来loss就很小的特征在送入网络中参与训练，对参数的更新也没啥影响。
Object Detection系列（一） R-CNN Object Detection系列（二） SPP-Net Object Detection系列（三） Fast R-CNN Object...Detection系列（四） Faster R-CNN Object Detection系列（五） R-FCN R-CNN简介 R-CNN提出于2014年，应当算是卷积神经网络在目标检测任务中的开山之作了...之前就已经有了，而且算法不止一种，ss（selective search）算法是比较著名的一个，此外还有EdgeBox，MSER，MCG等等算法，CS231n中对这几种算法做了一个简单的介绍，感兴趣的话可以移步到CS231n...但是考虑到一次滑动遍历产生的子图像数量就不小了，同时还有不同步长和窗口尺寸的情况，此时产生的待分类图像是非常多的，这种方式显然没什么实用价值，于是就有了ss算法，一种根据图像自身信息产生推荐区域的算法，...所以个人的看法是理解R-CNN的关键不在于上面提到的四个算法本身，而是它们在R-CNN到底是怎么训练和测试的！
Object Detection系列（一） R-CNN Object Detection系列（二） SPP-Net Object Detection系列（三） Fast R-CNN Object...Detection系列（四） Faster R-CNN Object Detection系列（五） R-FCN R-FCN简介： 上面这张图在这个系列文章中都会出现，可以看到，在时间轴上R-FCN...R-FCN训练 R-FCN训练的步骤与Faster R-CNN相同，同样是分步训练法，只是把Fast R-CNN换成了R-FCN。...此外，文章提出了一个叫做OHEM(Online Hard Example Mining)的训练技巧： 当一个图片生成N个区域建议后，会使用当前的网络一次计算所有N个区域的loss，并根据loss从大到小排序建议区域...这是因为，如何某区域的loss更大，那么说明网络中的参数并没有照顾到这种特征，而这种特征应该是被学习到的，如果把本来loss就很小的特征在送入网络中参与训练，对参数的更新也没啥影响。
Object Detection系列（一） R-CNN Object Detection系列（二） SPP-Net Object Detection系列（三） Fast R-CNN Object...Detection系列（四） Faster R-CNN Object Detection系列（五） R-FCN Faster R-CNN简介 RBG团队在2015年，与Fast R-CNN同年推出了...那么我们还是用AlexNet举例好了，此时的conv5特征图的尺寸为13*13*256，也就是这一层的特征别送入到RPN中，RPN在这个特征图上用3*3*256的卷积核，一共用了256个。...那么这个卷积就相当于一个全尺寸卷积了，显然它是可以学习到这个区域内的所有特征的，然后我们再看下这些尺寸，这方便我们理解为什么RPN选择了3*3卷积。...Faster R-CNN性能评价 上面这张图说明了Faster R-CNN的单图测试时间与mAP，可以看到，Fast R-CNN与R-CNN的时间与Object Detection系列（三） Fast
Object Detection系列（一） R-CNN Object Detection系列（二） SPP-Net Object Detection系列（三） Fast R-CNN...Object Detection系列（四） Faster R-CNN Object Detection系列（五） R-FCN Fast R-CNN简介 在之前的两个文章中，我们分别介绍了R-CNN...Girshick）等结合了SPP-Net的共享卷积计算思想，对R-CNN做出改进，于是就有了Fast R-CNN。首先简单介绍下Fast R-CNN。...后的这一点的梯度，那么i*(r,j)=1，否则i*(r,j)=0。...Fast R-CNN性能评价 上面这张图对比了R-CNN，SPP-Net与Fast R-CNN的训练时间，单张图片的测试时间与mAP，可以看到由于Fast R-CNN可以end-to-end的训练
作者：张 旭 编辑：黄俊嘉 该内容是目标检测系列的第三篇，系列前部分内容如下，点击可查看： Object Detection系列（一） R-CNN Object Detection系列（二） SPP-Net...Girshick）等结合了SPP-Net的共享卷积计算思想，对R-CNN做出改进，于是就有了Fast R-CNN。首先简单介绍下Fast R-CNN。...后的这一点的梯度，那么i*(r,j)=1，否则i*(r,j)=0。...Fast R-CNN性能评价 上面这张图对比了R-CNN，SPP-Net与Fast R-CNN的训练时间，单张图片的测试时间与mAP，可以看到由于Fast R-CNN可以end-to-end的训练，它的...Fast R-CNN的问题 虽然上面那张图上写的，Fast R-CNN的单图测试时间为0.32s，但是其实这样说并不准确，0.32为了和R-CNN的47.0s做对比。
为了解决域漂移，我们在图像级和实例级上合并两个域适配组件到Faster R-CNN，来最小化两个域H散度差别。在每个组件上我们训练一个域分类器，并且采用对抗策略来学习域不变鲁棒特征。...(4)、我们将提出的组件集成到Faster R-CNN模型中，结果系统能够端对端训练。我们在多个数据集包括Cityscapes、KITTI 、SIM 10k等上进行了大量的实验来评估我们的模型。...更快的R-CNN也是高度灵活的，可以扩展到其他任务，例如实例分割。然而，这些工作集中在传统的设置，没有考虑领域适配问题的目标检测在野外。...最近的工作，[47]使用R-CNN模型作为一个特征提取器，然后采用子空间对齐的方法对特征进行对齐。也存在从其他来源学习检测器的工作，例如从图像到视频，从3D模型，或从合成模型。...以前的工作要么不能以端到端方式进行训练，要么关注于特定的案例。在这项工作中，我们建立了一个端到端可训练的目标检测模型，据我们所知，这是第一个此类模型。
目录摘要1、简介1.1、我们的贡献2、背景2.1、对抗攻击2.2、Faster R-CNN3、攻击模型4、攻击模型4.1、攻击一个图像分类器4.2、扩展到攻击Faster R-CNN5、评估5.1、数字干扰停止标志...将数字攻击扩展到物理世界又增加了一层困难，因为它需要足够强大的扰动来克服由于不同的观看距离和角度、光照条件和相机限制而造成的真实世界的扭曲。...2.2、Faster R-CNNFaster R-CNN是最先进的一般目标探测器之一。采用两级检测策略。...4.2、扩展到攻击Faster R-CNN一个目标检测器 采用一个图像作为输入，并且输出N个检测目标。每个检测包含一个预先定义K类的分布和检测到的目标位置，用4个坐标表示。...MS-COCO数据集包含80个一般目标类，从人和动物到卡车和汽车和其他常见对象。
之前就已经有了，而且算法不止一种，ss（selective search）算法是比较著名的一个，此外还有EdgeBox，MSER，MCG等等算法，CS231n中对这几种算法做了一个简单的介绍，感兴趣的话可以移步到CS231n...那么ss算法在R-CNN中有什么用呢？...但是考虑到一次滑动遍历产生的子图像数量就不小了，同时还有不同步长和窗口尺寸的情况，此时产生的待分类图像是非常多的，这种方式显然没什么实用价值，于是就有了ss算法，一种根据图像自身信息产生推荐区域的算法，...所以个人的看法是理解R-CNN的关键不在于上面提到的四个算法本身，而是它们在R-CNN到底是怎么训练和测试的！...R-CNN性能评价 R-CNN的出现使计算机视觉中的目标检测任务的性能评价map出现了质的飞跃： ?
p=14683 预期 绘制生存曲线图 实际 object of type ‘symbol‘ is not subsettable 重现问题的步骤 library(survminer) #> Le...chargement a nécessité le package : ggpubr #> Warning: le package 'ggpubr' a été compilé avec la version R...通过分解R代码，执行fit $ call $ formula的结果是“ survie”而不是 Surv(time, status) ~ sex 。这将导致错误消息。...，那么我建议使用surv_fit() [survminer软件包中的] 函数 ，它是对R基本函数的扩展， survfit() 具有更多功能 您可以按以下方式使用它： survie R语言命令
R-FCN简介： 上面这张图在这个系列文章中都会出现，可以看到，在时间轴上R-FCN并不应该出现在第五篇中，但是R-FCN在内容上是承接Faster R-CNN的，同样是何凯明团队提出，所以在这里把R-FCN...R-FCN R-FCN是为了适应全卷积化的CNN结构，首先R-FCN在共享所有的卷积层的，其次为了解决上面提到的问题，R-FCN提出了： 位置敏感分值图(Position-sensitive score...R-FCN训练 R-FCN训练的步骤与Faster R-CNN相同，同样是分步训练法，只是把Fast R-CNN换成了R-FCN。...此外，文章提出了一个叫做OHEM(Online Hard Example Mining)的训练技巧： 当一个图片生成N个区域建议后，会使用当前的网络一次计算所有N个区域的loss，并根据loss从大到小排序建议区域...这是因为，如何某区域的loss更大，那么说明网络中的参数并没有照顾到这种特征，而这种特征应该是被学习到的，如果把本来loss就很小的特征在送入网络中参与训练，对参数的更新也没啥影响。
A closer look: Small object detection in Faster R-CNN Improving Small Object Proposals for Company...Logo Detection 这里主要分析 Faster R-CNN 对小目标检测的性能分析及改进。
目标检测(Object Detection) 任务是计算机视觉中非常重要的基础问题，也是解决图像分割、目标跟踪、图像描述等问题的基础。...经典的二阶段模型有R-CNN、SPPNet、Fast R-CNN、Faster R-CNN 下图总结了目标检测中一些经典模型的发展历程： 一般来说，一阶段模型在计算效率上有优势，两阶段在检测精度上有优势...Faster R-CNN Faster R-CNN 在 Fast R-CNN 的基础上，将其最耗时的候选区域提取用一个区域候选网络（Region Proposal Network，RPN）进行替代。...YoLo 是一个可以端到端训练的单个网络（single network），它不需要单独的搜索 Region Proposals，也不需要单独的 Classifier，因此其检测速度特别快，YoLo 可以达到...Bounding Box 包含五个参数（中心 x 坐标，中心 y 坐标，宽度，高度，置信度） 置信度得分表示该网格包含一个对象的可能性：Pr(containing an object) x IoU
我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。...，甚至可以与基于lidar的方法相媲美3、立体R-CNN网络在本节中，我们将描述立体R-CNN网络架构。...在某些情况下，少于两个侧面可以被完全观察到，没有透视键指向上(例如，截断，正投影)，方向和尺寸是无法从纯几何约束观察到的。...从图7中可以直观地观察到这一现象，虽然我们的方法实现了亚像素视差估计(小于0.5像素)，但是由于视差与深度成反比关系，随着目标距离的增加，深度误差变得更大。...例如，立体R-CNN可以扩展到多目标检测和跟踪。我们可以用实例分割代替边界关键点来提供更精确有效的RoI选择。通过学习物体的形状，我们的三维检测方法可以进一步应用于一般物体。
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享...目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN...目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测...此外，文章提出了一个叫做OHEM(Online Hard Example Mining)的训练技巧： 当一个图片生成N个区域建议后，会使用当前的网络一次计算所有N个区域的loss，并根据loss从大到小排序建议区域...这是因为，如何某区域的loss更大，那么说明网络中的参数并没有照顾到这种特征，而这种特征应该是被学习到的，如果把本来loss就很小的特征在送入网络中参与训练，对参数的更新也没啥影响。
为了解决这个问题，在ResNet的论文中，Faster R-CNN检测器的RoI池层不自然地插入到两组卷积层之间——这创建了一个更深的RoI明智子网络，提高了精度，但由于每RoI计算的非共享，速度较慢。...使用ResNet-101我们的结果对测试时，每幅图像达到了170ms，比Faster R-CNN + resnet - 101快2.5倍到20倍。...我们注意到，为了简单起见，我们执行了与类无关的边界框回归，但是类特定的对应项(即，采用 输出层)。训练：通过预先计算区域建议，很容易对R-FCN体系结构进行端到端训练。...我们注意到，ResNet论文中标准的Faster R-CNN使用ResNet-101实现了76.4%的mAP(见表3)，它将RoI池层插入conv4和conv5之间。...我们注意到，我们的竞争结果是在每幅图像0.17秒的测试速度下获得的，比Faster R-CNN +++快20倍，这需要3.36秒，因为它进一步集成了迭代盒回归、上下文和多尺度测试。
Girshick）等结合了SPP-Net的共享卷积计算思想，对R-CNN做出改进，于是就有了Fast R-CNN。首先简单介绍下Fast R-CNN。...后的这一点的梯度，那么i*(r,j)=1，否则i*(r,j)=0。...而Fast R-CNN的测试过程和之前没啥区别。 Fast R-CNN性能评价 ?...上面这张图对比了R-CNN，SPP-Net与Fast R-CNN的训练时间，单张图片的测试时间与mAP，可以看到由于Fast R-CNN可以end-to-end的训练，它的mAP比R-CNN还要高一些，...Fast R-CNN的问题 虽然上面那张图上写的，Fast R-CNN的单图测试时间为0.32s，但是其实这样说并不准确，0.32为了和R-CNN的47.0s做对比。
Faster R-CNN简介 RBG团队在2015年，与Fast R-CNN同年推出了Faster R-CNN，我们先从头回顾下Object Detection任务中各个网络的发展，首先R-CNN用分类...那么我们还是用AlexNet举例好了，此时的conv5特征图的尺寸为13*13*256，也就是这一层的特征别送入到RPN中，RPN在这个特征图上用3*3*256的卷积核，一共用了256个。...,non-object)。...那么这个卷积就相当于一个全尺寸卷积了，显然它是可以学习到这个区域内的所有特征的，然后我们再看下这些尺寸，这方便我们理解为什么RPN选择了3*3卷积。...上面这张图说明了Faster R-CNN的单图测试时间与mAP，可以看到，Fast R-CNN与R-CNN的时间与Object Detection系列（三） Fast R-CNN的说法不一样了，这是因为后者加上了
对RPN进行端到端训练，生成高质量的区域建议，Faster R-CNN对其进行检测。...我们观察到，基于区域的检测器使用的卷积特征图，如Fast R-CNN，也可以用来生成区域建议。...与使用图像金字塔(图1a)或过滤器金字塔(图1b)的流行方法SPP-Net、Fast R-CNN、DPM、Overfeat相比，我们引入了新的“锚”盒，可在多个尺度和纵横比下作为参考。...我们的方案可以被认为是一个回归参考的金字塔(图1c)，它避免了枚举图像或多个尺度或纵横比的过滤器。当使用单尺度图像进行训练和测试时，该模型性能良好，从而提高了运行速度。?...我们还注意到mAP@[.5， .95]只是比较。?接下来我们评估Faster R-CNN系统。
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