上面的案例，仅仅考虑了准确率的问题。但是对于移动端部署的模型，虽然仅仅推理，但是不能仅仅推理几次，就没电了。因此，设备端应用，要考虑计算量的问题，需要权衡计算量和准确率。下面介绍，在搜索神经网络的时候，考虑到计算量。推理时间：latency.最好几百ms。NN搜索时考虑到latency，希望小的latency，达到近似的精度。做NN搜索，选出CNN的最优参数，然后训练CNN，部署到iphone12

原文链接：https://www.jianshu.com/p/76f9e4c0d0a2深度学习模型处理多标签（multi_label）分类任务——keras实战最近在读论文的的过程中接触到多标签分类(multi-label classification)的任务，必须要强调的是多标签（multi-label）分类任务 和 多分类(multi-class)任务的区别：多标签分类任务指...

目录0.导入库1.加载数据2.可视化数据3.预处理数据4.建立模型5.训练及验证模型6.预测单张图像的预测7.错误反馈批量绘制0.导入库1.加载数据2.可视化数据3.预处理数据4.建立模型5.训练及验证模型6.预测单张图像的预测7.错误反馈...

8.RoIAlign RoI对齐RoIAlign是Mask R-CNN（[7]）的工作中提出的，针对的问题是RoI在进行Pooling时有不同程度的取整，这影响了实例分割中mask损失的计算。文章采用双线性插值的方法将RoI的表示精细化，并带来了较为明显的性能提升。这一技巧也被后来的一些工作（如light-head R-CNN）沿用。这一部分暂时没有代码解析。https://zhuan...

1.分类vgg-resnet-inception-xception-senet2.检测r-cnn系列yolo-ssd3.多尺度3.1FPN:采用resnet的策略，进行加法运算。——多尺度的做法。自底向上其实就是网络的前向过程。在前向过程中，feature map的大小在经过某些层后会改变，而在经过其他一些层的时候不会改变，作者将不改变feature map大小...

二，采用attention和self-attention搭建深度神经网络multi-head self-attention此时输出1个序列c1,c2,…cm.此时为single-headL个单头注意力网络组成，每个单头注意力网络由三个参数。每个单头自注意 不会共享参数。共3l个参数。multi-head attention搭建深度神经网络的encoder采用multi-head self-atte

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1028171807.Soft NMS 软化非极大抑制NMS后处理图示NMS(Non-Maximum Suppression，非极大抑制）是检测模型的标准后处理操作，用于去除重合度（IoU）较高的预测框，只保留预测分数最高的预测框作为检测输出。Soft NMS由[6]提出。在传统的NMS中，跟最高预测分数预测框重合度超出一定...

4.Box Refinement/Voting 预测框微调/投票法/模型融合微调法和投票法由工作[4]提出，前者也被称为Iterative Localization。微调法最初是在SS算法得到的Region Proposal基础上用检测头部进行多次迭代得到一系列box，在ResNet的工作中，作者将输入R-CNN子网络的Region Proposal和R-CNN子网络得到的预测框共同进行N...

关于opencv的一些用法；

《最近在做目标检测，差不多懂了。所以看了下综述》https://zhuanlan.zhihu.com/p/33981103目标检测一直是计算机视觉的基础问题，在 2010 年左右就开始停滞不前了。自 2013 年一篇论文的发表，目标检测从原始的传统手工提取特征方法变成了基于卷积神经网络的特征提取，从此一发不可收拾。本文将跟着历史的潮流，简要地探讨「目标检测」算法的两种思想和这些思想引申...