亚洲天堂网_国产中出_日韩激情网_97se.com_中国亚洲老少妇色视频

資源共享分類
通信信號 圖像語音 神經網絡 智能優化 控制器 數值仿真 數學建模 其他專業

微信：HuangL1121
Q Q：1224848052
團隊：嘉興麥特萊博軟件開發工作室
地址：嘉興港區
 
神經網絡
MATLAB代做|MATLAB專業代做|MATLAB淘寶代做|RPN網絡結構
來源：本站    日期：2019/6/27    瀏覽量：936  

功能描述：
RPN網絡的作用是輸入一張圖像，輸出一批矩形候選區域，類似于以往目標檢測中的Selective Search一步。網絡結構是基于卷積神經網絡，但輸出包含二類softmax和bbox回歸的多任務模型。網絡結果如下（以ZF網絡為參考模型）：

其中，虛線以上是ZF網絡最后一層卷積層前的結構，虛線以下是RPN網絡特有的結構。首先是3*3的卷積，然后通過1*1卷積輸出分為兩路，其中一路輸出是目標和非目標的概率，另一路輸出box相關的四個參數，包括box的中心坐標x和y，box寬w和長h。

（至于之前為什么要用3*3的卷積核，我覺得是和感受野大小相對應的。在原來的ZF模型中，3*3卷積核對應map比例是3/13，相當于在型如1000*600的圖片中采用180左右的感受野。對于1000*600的圖片中大部分目標而言，這個大小的感受野是比較合適的吧。）

從卷積運算本身而言，卷積相當于滑窗。假如輸入圖像是1000*600，則經過了幾次stride后，map大小縮小了16倍，最后一層卷積層輸出大約為60*40大小，那么相當于用3*3的窗口滑窗（注意有padding），對于左邊一支路而言，輸出18個通道，每個通道map大小仍為60*40，代表每個滑窗中心對應感受野內存在目標與否的概率。右支路同理。

二、 anchor機制

anchor是rpn網絡的核心。剛剛說到，需要確定每個滑窗中心對應感受野內存在目標與否。由于目標大小和長寬比例不一，需要多個尺度的窗。Anchor即給出一個基準窗大小，按照倍數和長寬比例得到不同大小的窗。例如論文中基準窗大小為16，給了（8、16、32）三種倍數和（0.5、1、2）三種比例，這樣能夠得到一共9種尺度的anchor，


因此，在對60*40的map進行滑窗時，以中心像素為基點構造9種anchor映射到原來的1000*600圖像中，映射比例為16倍。那么總共可以得到60*40*9大約2萬個anchor。

三、 訓練

RPN網絡訓練，那么就涉及ground truth和loss function的問題。對于左支路，ground truth為anchor是否為目標，用0/1表示。那么怎么判定一個anchor內是否有目標呢？論文中采用了這樣的規則：1）假如某anchor與任一目標區域的IoU最大，則該anchor判定為有目標；2）假如某anchor與任一目標區域的IoU>0.7，則判定為有目標；3）假如某anchor與任一目標區域的IoU<0.3，則判定為背景。所謂IoU，就是預測box和真實box的覆蓋率，其值等于兩個box的交集除以兩個box的并集。其它的anchor不參與訓練。
   上一篇： MATLAB代做|MATLAB專業代做|Faster R-CNN    下一篇：    
   相關閱讀
· MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做—— 2020/7/14
· MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做—— 2020/5/30
· MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做—— 2020/5/30
· MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做—— 2020/2/1
· MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做—— 2019/12/11
· MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做—— 2019/12/11
· MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做—— 2019/12/11
· Alexnet網絡結構 2019/11/20
· MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做—— 2019/9/15
· MATLAB代做|FPGA代做|simulink代做—— 2019/8/29
Copyright 2017-2025 © 嘉興麥特萊博軟件開發工作室
  • 網站備案號:浙ICP備18008591號-1