BoundingBoxRegression的技术发展bbox回归对于目标检测的定位精度的提升至关重要，它主要是为了修正基于proposals的bbox的位置。如上图所示，BBOX回归也经历了几个阶段无BBox回归在早期的检测算法中，都是不使用bbox回归的，直接使用滑窗的方式来定位。从特征图得到BBBox自从fasterRCNN之后，BBox回归不再是一个单独的程序，而是直接可以集成到CNN中进行端到端的训练的，所以才会有从特征图到BBox。例如fasterRCNN的smooth-L1函数NMS的技术发展nms是一个非常重要的技术手段。如果对于有同一个目标上出现多个检测的框的时候，NMS可以根据每个框的score来进行优化，去除掉一部分的多于的框。nms有以下三种Greedyselection这是一种具有很悠久历史的nms方法，也是目标检测中应用普遍的方法。首先对检测器检测到的box根据confidence的得分进行排序，然后分别计算所有的box的相互之间的iou值，然后设置一个阈值，如果高于设置的阈值，则保留confidence高的框，舍弃confidence低的框，以此类推。LearningtoNMS这种方法的思路是nms的阈值也应该是属于网络训练的一个参数，不能固定的设置为定值。例如有一个文章叫做softNMS，就是将nms算法进行修改。深度人工智能学院真实商业项目帮助学员获得实战技能。江苏人工智能培训哪
关于后面的损失函数，建议选择FocalLoss，这是何凯明大神的杰作，源码如下所示：deffocal_loss(y_true,y_pred):pt_1=((y_true,1),y_pred,(y_pred))return(()*(pt_1))数据做好，就可以开始训练了~~~四、整幅场景图像的缺陷检测上述训练的网络，输入是64x64x3的，但是整幅场景图像却是512x512的，这个输入和模型的输入对不上号，这怎么办呢？其实，可以把训练好的模型参数提取出来，然后赋值到另外一个新的模型中，然后把新的模型的输入改成512x512就好，只是在conv3+maxpool层提取的featuremap比较大，这个时候把featuremap映射到原图，比如原模型在末尾一个maxpool层后，输出的featuremap尺寸是8x8x128，其中128是通道数。如果输入改成512x512，那输出的featuremap就成了64x64x128，这里的每个8x8就对应原图上的64x64，这样就可以使用一个8x8的滑动窗口在64x64x128的featuremap上进行滑动裁剪特征。然后把裁剪的特征进行fatten，送入到全连接层。具体如下图所示。全连接层也需要重新建立一个模型，输入是flatten之后的输入，输出是softmax层的输出。这是一个简单的小模型。在这里提供一个把训练好的模型参数。内蒙古列维人工智能培训深度人工智能学院入学测试合格即可入学。
团队成员在ImageNet(计算机视觉系统识别项目，是目前世界非常大的图像识别数据库)图像分类和COCO目标识别两个数据集上，对“子AI”NASNet进行了测试。他们表示，这是计算机视觉领域两个很受认可的大规模学术数据集，其数量级之庞大使得测试非常严峻。结果，在ImageNet测试中，NASNet在验证集上的预测准确率达到了，比之前公布的同类人工智能产品的结果好，与论文预印网站上报告但未发表的结果不相上下，系统效率则提高了4%，较大模型的平均精确度为。团队成员表示，NASNet将被用于各类应用程序，用户能通过该AI系统进行图像分类和对象检测。机器人能够造机器人，AI能够设计AI。想想也没什么奇怪的，只要目标定义清楚，强大的计算机当然比人脑算得快，迟早会替代人。但这不等于AI可以脱离人自行进步了。因为AI还是被拴在笼子里，偶尔被放进赛道，跑一跑罢了。什么时候AI突发奇想，为自己设定一个目标，那什么时候它才能跟人相比。现在还差得远呐。
一、介绍缺陷检测被使用于布匹瑕疵检测、工件表面质量检测、航空航天领域等。传统的算法对规则缺陷以及场景比较简单的场合，能够很好工作，但是对特征不明显的、形状多样、场景比较混乱的场合，则不再适用。近年来，基于深度学习的识别算法越来越成熟，许多公司开始尝试把深度学习算法应用到工业场合中。二、缺陷数据如下图所示，这里以布匹数据作为案例，常见的有以下三种缺陷，磨损、白点、多线。如何制作训练数据呢？这里是在原图像上进行截取，截取到小图像，比如上述图像是512x512，这里我裁剪成64x64的小图像。这里以一类缺陷为例，下面是制作数据的方法。注意：在制作缺陷数据的时候，缺陷面积至少占截取图像的2/3，否则舍弃掉，不做为缺陷图像。一般来说，缺陷数据都要比背景数据少很多，没办法，这里请参考我的另外一篇博文，图像的数据增强通过增强后的数据，缺陷：背景=1：1，每类在1000幅左右~~~三、网络结构具体使用的网络结构如下所示，输入大小就是64x64x3，采用的是截取的小图像的大小。每个Conv卷积层后都接BN层，具体层参数如下所示。Conv1：64x3x3Conv2：128x3x3ResNetBlock和DenseNetBlock各两个，具体细节请参考残差网络和DenseNet。深度人工智能学院语音信号处理。
轻量级网络设计轻量级网络设计是目前热门的加速方式，我们常见的mobileNet的设计就是这个轻量级网络设计的典型案例。这里也有几种常用的方法分解卷积，将大卷积核分解为几个小的卷积核，这样其运算参数量就会降低。例如一个7x7的卷积核可以被分解为3个3x3的卷积核，它们的感受野相同，计算量后者要小，例如一个kxk的卷积核可以被分解为一个kx1和一个1xk的卷积核，其输出大小也相同，计算量却不同分组卷积，在早期硬件显存不够的情况下，经常用分组卷积来进行降低计算量，将特征通道分为不同的n组，然后分别计算Depth-wiseSeparableConv，深度可分离卷积，较早是mobileNet中提出来的，加速降低了卷积过程中的计算量。将普通卷积的深度信息分离出来，然后再利用1x1卷积将维度还原，即降低了计算量又在一定程度上使得特征图的通道重组，加速非常好Bottle-neckDesign，经常被用在轻量级网络的设计上，例如mobileNetV2就使用了反瓶颈层去设计网络。NeuralArchitectureSearch，简称NAS，从2018年AutoML问世以来，NAS发展非常的火，这种小型的网络结构是被训练自动搭建出来的。给机器限定一个搜索空间，让机器自己学习搭建一个高校的网络，总目前的效果来看。深度人工智能学院线上线下双模式教学。湖南雨本人工智能培训
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