在某些领域，甚至它们在快速准确地识别图像方面超越了人类的智能。 在本文中，我们将演示最流行的计算机视觉应用之一-多类图像分类问题，使用fastAI库和TPU作为硬件加速器。...「本文涉及的主题」： 多类图像分类 常用的图像分类模型 使用TPU并在PyTorch中实现 多类图像分类 我们使用图像分类来识别图像中的对象，并且可以用于检测品牌logo、对对象进行分类等。...6.利用模型进行预测 在下面的代码片段中，我们可以通过在test_your_image中给出图像的路径来测试我们自己的图像。...在下面的代码片段中，我们可以得到输出张量及其所属的类。 learn.predict(test) ? 正如我们在上面的输出中看到的，模型已经预测了输入图像的类标签，它属于“flower”类别。...结论 在上面的演示中，我们使用带TPU的fastAI库和预训练VGG-19模型实现了一个多类的图像分类。在这项任务中，我们在对验证数据集进行分类时获得了0.99的准确率。
使用TF.Hub迁移学习 模型训练与评估 导出Keras模型 了解多标签分类 近年来，机器学习在解决之前无法想象的规模的复杂预测任务方面显示出巨大的成功。...如果收集标记的数据，则可以通过监督学习来解决所有这些二元问题。 ? 还可以设计更复杂的监督学习系统来解决非二进制分类任务： 多类分类：有两个以上的类，每个观测值都属于一个并且只有一个类。...它以所有电子测量，错误，症状，行驶里程为输入，并预测万一发生汽车事故时需要更换的零件。 多标签分类在计算机视觉应用中也很常见。...这些迭代器对于图像目录包含每个类的一个子目录的多类分类非常方便。但是，在多标签分类的情况下，不可能拥有符合该结构的图像目录，因为一个观察可以同时属于多个类别。...这与在多类分类中使用softmax层（其中概率得分的总和）不同。输出等于1。 ?
该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。...该技术在 R-CNN BB 的消融研究中显示出性能提升。 为了拒绝推理中的重叠区域提议，其中两个或多个边界框指向同一个对象，作者提出了一种贪婪算法，如果该区域与另一个具有更有信心的预测。...当该框与任何 GT 框没有显着重叠时，或者当该区域与每个框的 IoU 分类器必须将该区域分类为背景类。...附加分支预测 K(# classes) 个二进制对象掩码，用于分割图像中每个类的对象。使用分类分支的结果选择最终要绘制的实例分割图。这称为解耦掩码和类别预测。...为了训练掩码分支，在原始分类和边界框回归损失函数中添加了一个损失项 L_mask。 mask 损失项被计算为具有 k 类的地面真值分割图和第 k 个掩码之间的交叉熵损失。
该网络将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。 这些边界框由预测的概率加权。 与基于分类器的系统相比，我们的模型具有多个优势。...它在测试时查看整个图像，因此其预测由图像中的全局上下文提供。 它还像R-CNN这样的系统需要一个网络评估来进行预测，而R-CNN单个图像需要数千个评估。...如果单元格从图像的左上角偏移了（cx，cy）并且先验边界框的宽度和高度为pw，ph，则预测对应于： image.png image.png 2.2分类预测 每个框使用多标签分类预测边界框可能包含的类...我们的系统使用类似的概念从金字塔特征网络中提取特征，以金字塔网络为特征[8]。 从基本特征提取器中，我们添加了几个卷积层。 这些中的最后一个预测3D张量编码边界框，客观性和类预测。...在我们用COCO [10]进行的实验中，我们预测每个尺度上有3个盒子，因此对于4个边界框偏移，1个客观性预测和80个类预测，张量为N×N×[3 *（4 + 1 + 80）]。
( x ， y ) (x，y) (x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...i i中的第 j j j个边界框预测器“负责”该预测； 如果目标存在于该网格单元中（前面讨论的条件类别概率），则损失函数仅惩罚分类错误； 如果预测器“负责”实际边界框（即该网格单元中具有最高IOU的预测器...预测边界框的位置信息、置信度和一套分类概率值。...Faster R-CNN使用anchor boxes预测边界框相对先验框的偏移量，由于没有对偏移量进行约束，每个位置预测的边界框可以落在图片任何位置，会导致模型不稳定，加长训练时间。...② 多尺度预测 YOLOv3在基本特征提取器上添加几个卷积层，其中最后一个卷积层预测了一个三维张量——边界框，目标和类别预测。
分类：每个网格输出一个类别概率，也就是说一个网格只能属于概率最大的那一类 ④测试阶段，在测试时，我们将条件分类概率与各个框的置信度预测相乘，作为每个框特定于每个类的置信分数（这个分数编码了类别和位置两部分信息...类 竞赛数据集上对卷积层进行预训练 然后再把网络根据检测任务微调 检测流程 a) 输入一幅多目标图像 b) 将图像划分成多个网格 c) 通过网络得到每个网格的分类概率，以及各网格预测的框+置信度 d)...网络损失不具体：无论边界框的大小都用损失函数近似为检测性能，物体 IOU 误差和小物体 IOU 误差对网络训练中 loss 贡献值接近，但对于大边界框来说，小损失影响不大，对于小边界框，小错误对 IOU...二、联合训练方法： 把检测和分类数据混合，训练过程中遇到带标签的检测图像，就基于 YOLOv2 整个损失函数进行反向传播，遇到分类图像，只反向传播网络的分类损失。 3....如果某个框的重叠度比其他框都高，它的分数就是 1，忽略那些不是最好的框且重叠度大于某一阈值（0.5）的框 类别预测：和 YOLOv2 一样，YOLOv3 仍然采取多标签分类 多尺度预测使用新网络 Darknet
然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。...然后RoI pooling层得到的特征图送入几个全连接层中，并产生新的特征向量，这些特征向量分别用于一个softmax分类器（预测类别）和一个线性回归器上（用于调整边界框位置）来进行检测。...不管一个单元格预测多少个边界框，其只预测一组类别概率值，这是YOLO算法的一个缺点，在后来的改进版本中，YOLO9000是把类别概率预测值与边界框是绑定在一起的。...边界框类别置信度表征的是该边界框中目标属于各个类别的可能性大小以及边界框匹配目标的好坏，一般会根据类别置信度来过滤网络的预测框。 ?...而SSD借鉴了Faster R-CNN中anchor的理念，每个单元设置尺度或者长宽比不同的先验框，预测的边界框（bounding boxes）是以这些先验框为基准的，在一定程度上减少训练难度。
我们将从初学者的层面入手，一直到最新的目标检测算法，了解每种算法的思想，方法和闪光点。 ▌什么是图像分类？ ---- ---- 图像分类是输入一张图像并预测图像中的目标。...例如，当我们建立一个猫狗分类器时，我们输入猫或狗的图像，并预测它们的类别： ? 如果猫和狗都出现在图像中，你会怎么做？ ? 我们的模型会预测什么？...为了解决这个问题，我们可以训练一个多标签分类器来预测这两个类（狗和猫）。但是，我们仍然不知道猫或狗的位置。在图像中识别目标（给定类）位置的问题称为定位。...YOLO将每个图像划分为S×S的网格，预测每个网格的N个边界框和置信度。置信度反映了边界框的准确性以及边界框是否包含一个目标（不管是什么类）。YOLO还预测训练中所有类的每个框的分类分数。...你可以通过结合两个类的方法来计算每个类出现在预测框中的概率。 预测出了SxSxN个 boxes。然而，这些框中的大部分都具有低置信度分数。
有应用在整张图片上、但不会影响边界框的那种变换，比如从图像分类里借来的颜色变换 (Color Transformations)。...也有不影响整张图片、但改变边界框位置的那种变换，比如图像平移 (Translating) 或剪切 (Shearing) 。 还有只针对边界框里的目标，而进行的变换。...比起图像分类任务的数据扩增，目标检测的难点在于，要保持边界框和发生形变的图像之间的一致性 (Consistency) 。...查准率（准确率）P = TP/(TP+FP) 查全率（召回率）R = TP/(TP+FN) 准确率描述了模型有多准，即在预测为正例的结果中，有多少是真正例；召回率则描述了模型有多全，即在为真的样本中...具体来说就是，在目标检测中，对于每张图片检测模型会输出多个预测框（远超真实框的个数），我们使用IoU(Intersection Over Union，交并比)来标记预测框是否预测准确。
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 直观上，我们如何预测图像中的边界框？第一个最明显的技术是滑动窗口。我们定义一个任意大小的窗口，并在图像中“滑动”它。...锚框与边界框 首先，我们取一个锚框，并系统地将其放置在整个图像上，类似于滑动窗口方法。 然而，注意到这些锚框中没有一个完美匹配图像中的实际物体。...锚框细化（回归+分类） RPN预测调整（回归）以细化锚框，使其与实际对象对齐。 它还分类每个锚框是否包含对象。 只有最有希望的框（称为区域提议）被传递到下一步。...从锚框到边界框 锚框不是最终的边界框；它们只是预定义的参考形状，用于帮助模型预测实际物体位置。为了将锚框转换为最终的边界框，模型根据图像中的物体调整（或“回归”）它们。...使用非最大抑制（NMS）去除了其他重叠框。 最终的边界框准确地围绕图像中的汽车。
目标检测的原理 目标检测定位图像中目标的存在，并在该目标周围绘制一个边界框(bounding box)。这通常包括两个过程:预测目标的类型，然后在该目标周围绘制一个框。...在该模型中，使用边界框和对每个像素点进行分类的语义分割对目标进行分类和定位。...该模型通过在每个感兴趣区域(ROI)添加分割掩码(segmentation mask)的预测，扩展了Faster R-CNNR-CNN。Mask R-CNN产生两个输出:类标签和边界框。...You Only Look Once (YOLO) 论文提出了一种基于神经网络的图像边界框和类概率预测方法。 论文链接: https://arxiv.org/abs/1506.02640?...在训练过程中，YOLO可以看到整个图像，因此能够在目标检测中包含上下文。 ? 在YOLO中，每个边界框都由整个图像的特征来预测。每个边界框有5个预测:x, y, w, h，和置信度。
---- 本节知识视频教程 一、多继承 类似于c++中某个类，一次可以继承多个父类，所有被继承的这些父类的方法和属性都将可以被子类使用。...注意：如果所继承的父类的方法相同的情况下，那么按照从左到右的方向，依次由写在左边的类的方法覆盖右边类的方法。...可以通过子类的__bases__ (注意这里有两个下划线) 2.Python中属性的继承规则呢？ 通过测试，我们知道属性的继承规则和方法的继承规则是一样的。...三、总结强调 1.掌握多继承类的定义 2.掌握查看多继承类的魔法属性 3.掌握多继承类的调用规则 4.掌握属性的继承规则 相关文章： python应用场景有哪些？岗位工资如何？...开始了解python语言吧！ 入手一门编程语言，一起初识Python html中的起到什么作用？前端面试经常考到 python中类和对象 python中函数递归VS循环
（注：每个小节展示的论文图片，均在节末给出了具体的链接） 目标检测如何运作 目标检测定位图像中物体的位置，并在该物体周围绘制边界框，这通常涉及两个过程，分类物体类型，然后在该对象周围绘制一个框。...在此模型中，物体通过边界框和语义分割实现分类和局部化，语义分割是将图片中每个像素分类。...该模型通过在每个感兴趣区域（ROI）添加分割掩模的预测来扩展Faster R-CNN， Mask R-CNN产生两个输出，类标签和边界框。...source=post_page You Only Look Once (YOLO) 下图中展示的文章提出了一种单一的神经网络，可以在单次评估中预测图像中的边界框和类概率。...在YOLO中，每个边界框都是通过整个图像的特征来预测的，每个边界框有5个预测，x，y，w，h和置信度，（x，y）表示相对于网格单元边界的边界框中心， w和h是整个图像的预测宽度和高度。
这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。...请注意，人物和狗都被用边界框找出了位置，同时类标签也被预测到了。 所以，目标检测允许我们： 向网络输入一张图像 得到多个边界框以及类别标签 深度学习图像分类可以被用于目标检测吗？ ?...真实的边界框（也就是测试集中表明我们的目标在图像的哪个位置的人工标签） 2. 模型预测到的边界框 3....在分子项中，我们计算了真实边界框和预测边界框重叠的区域。分母是一个并集，或者更简单地说，是由预测边界框和真实边界框所包括的区域。两者相除就得到了最终弄的得分：交并比。 平均精度均值（MAP） ?...对一个输入图像/视频帧进行预测。 3. 忽略类别标签存在于 IGNORE 集合中的所有预测结果。 在 Python 中实现时，IGNORE 集合是这样的： ?
注：这里第 i 个 SVM 用来预测样本是否属于第 i 类； Bounding Box Regression（边框预测）：对于支持向量机分好类的提议区域做边框回归，训练一个线性回归模型来预测真实边界框，...回归来进行多类预测。...Faster R-CNN优缺点分析 优点：RPN 通过标注来学习预测跟真实边界框更相近的提议区域，从而减小提议区域的数量同时保证最终模型的预测精度。 缺点：无法达到实时目标检测。...对每一个目标物体，不仅给出其边界框，并且对边界框内的各个像素是否属于该物体进行标记。...Mask R-CNN同样为两阶段框架，第一阶段扫描图像生成候选框；第二阶段根据候选框得到分类结果，边界框，同时在原有Faster R-CNN模型基础上添加分割分支，得到掩码结果，实现了掩码和类别预测关系的解藕
(x，y)(x，y)(x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...； 如果目标存在于该网格单元中（前面讨论的条件类别概率），则损失函数仅惩罚分类错误； 如果预测器“负责”实际边界框（即该网格单元中具有最高IOU的预测器），则它也仅惩罚边界框坐标错误。...预测边界框的位置信息、置信度和一套分类概率值。...（4）Dimension Clusters（维度聚类）。在Faster R-CNN和SSD中，先验框都是手动设定的，带有一定的主观性。...Faster R-CNN使用anchor boxes预测边界框相对先验框的偏移量，由于没有对偏移量进行约束，每个位置预测的边界框可以落在图片任何位置，会导致模型不稳定，加长训练时间。
8.3.1 SSD SSD有哪些创新点 基于Faster R-CNN中的Anchor，提出了相似的先验框（Prior box） 从不同比例的特征图（多尺度特征）中产生不同比例的预测，并明确地按长宽比分离预测...SSD和DSSD的网络模型如下图所示： Prediction Module SSD直接从多个卷积层中单独要引出预测函数，预测量多达7000多，梯度计算量也很大。...同时每个网格还需要预测 c 个类条件概率（是一个c维向量，表示某个物体 object 在这个网格中，且该object分别属于各个类别的概率，这里的c类物体不包含背景）。...如上图所示，损失函数分为坐标预测（蓝色框）、含有物体的边界框的confidence预测（红色框）、不含有物体的边界框的confidence预测（黄色框）、分类预测（紫色框）四个部分。...由此可以计算某对象 i 属于类别同时在第 j 个边界框中的得分： 每个网格有20个类条件概率，2个边界框置信度，相当于每个网格有40个得分，7x7个网格有1960个得分，每类对象有 1960/20=98
在该模型中，使用边界框和对每个像素点进行分类的语义分割对目标进行分类和定位。...该模型通过在每个感兴趣区域 (ROI) 添加分割掩码 (segmentation mask) 的预测，扩展了 Faster R-CNNR-CNN。Mask R-CNN 产生两个输出:类标签和边界框。...You Only Look Once (YOLO) 论文提出了一种基于神经网络的图像边界框和类概率预测方法。 论文链接: https://arxiv.org/abs/1506.02640?...在训练过程中，YOLO 可以看到整个图像，因此能够在目标检测中包含上下文。 ? 在 YOLO 中，每个边界框都由整个图像的特征来预测。每个边界框有 5 个预测: x, y, w, h 和置信度。...(x, y) 表示边界框的中心相对于网格单元格的边界。w 和 h 是整个图像的预测宽度和高度。 该模型作为卷积神经网络实现，并在 PASCAL VOC 检测数据集上进行了评价。
Mask-RCNN在Faster-RCNN的基础上多了一个ROIAligin和Mask预测分支，因此Mask R-CNN的损失也是多任务损失，可以表示为如下公式： 其中 表示预测框的分类损失， 表示预测框的回归损失...---- 用于目标检测和语义分割的Mask RCNN 这是Mask RCNN使用Python3，Keras，TensorFlow的实现。该模型为图像中的每个实例物体生成边界框和掩膜。...它涵盖了从标注图像到训练再到在一个示例应用程序中获得结果的过程。 总之，要在自己的数据集上训练模型，你需要扩展两个类： Config这个类包含了默认配置. 继承这个类并修改你想修改的信息。...边界框。有些数据集提供边界框，有些只提供掩码。为了支持对多个数据集的训练，我们选择忽略数据集附带的边界框，而是动态生成它们。我们选取封装遮罩所有像素的最小框作为边界框。...这简化了实现，也使应用图像增强变得容易，否则将更难应用于边界框，例如图像旋转。 为了验证这种方法，我们将计算出的边界框与COCO数据集提供的边界框进行了比较。
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