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cnn预测值全是一个
Faster R-
CNN
:使用RPN实时目标检测
答:
RPN
是一个
全卷积网络,可以同时在每个位置
预测
目标边界和目标分数。RPN经过端到端的训练,可以生成高质量的区域候选框,然后提供给Fast R-
CNN
用于检测。 Faster R-CNN 由两个模块组成:第一个模块是区域生成的深度全卷积网络,第二个模块是使用备选区域的Fast R-CNN检测器。整个系统是一个单个的,统一的目标检测网络...
神经网络:卷积神经网络(
CNN
)
答:
这
是一个
最典型的卷积网络,由 卷积层、池化层、全连接层 组成。其中卷积层与池化层配合,组成多个卷积组,逐层提取特征,最终通过若干个全连接层完成分类。
CNN
通过卷积来模拟特征区分,并且通过卷积的权值共享及池化,来降低网络参数的数量级,最后通过传统神经网络完成分类等任务。 降低参数量级:如果使用传统神经网络方...
[Detection]
CNN
之 "物体检测" 篇
答:
以上方法,同一物体可能有多个
预测值
。 可用NMS(Non-maximum suppression,非极大值抑制)来去重。如上图所示,一共有6个识别为人的框,每一个框
有一个
置信率。 现在需要消除多余的:两个矩形的重叠率计算方式如下:系列论文中,位置
都
用 (x,y,w,h)来表示,没有用左上角、右下角 (x,y,x,...
cnn预测
准确率怎么出来的
答:
CNN预测
准确率的计算步骤如下:1、首先,要有一份已知分类的测试集数据,这些数据必须经过标记和分类。2、将测试集的数据输入训练好的CNN模型,模型会输出每个样本属于各个分类的概率值。3、对于每个样本,选择预测概率最大的那个分类作为该样本的最终分类结果。4、将CNN模型对于所有测试集样本的分类结果与...
几种常见的
预测
模型
答:
1. 线性回归模型:线性回归可能是最简单的预测模型之一。它的基本思想是通过找到一条最佳拟合直线来
预测一个
因变量(目标)基于一个或多个自变量(特征)的值。例如,在房地产领域,线性回归可用于预测房价,其中房子的面积、房间数等可以作为自变量,而房价则是因变量。2. 逻辑回归模型:虽然名字中有&...
检测论文综述(一) : 从R
CNN
到Mask-RCNN
答:
自然地,也就要求RPN的两个并联的FC层
一个
输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类,负类的概率,另一个输出4k个值,用于表示框回归的变换的
预测值
。 对于整个网络的训练,作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。 与之前的检测任务稍有不同,mask r-
cnn
的任务是做instance...
目标检测算法(R-
CNN
,fast R-CNN,faster R-CNN,yolo,SSD,yoloV2,yoloV3...
答:
针对R-
CNN
的部分问题,2015年微软提出了Fast R-CNN算法,它主要优化了两个问题。 R-CNN和fast R-CNN均存在
一个
问题,那就是 由选择性搜索来生成候选框,这个算法很慢 。而且R-CNN中生成的2000个左右的候选框
全部
需要经过一次卷积神经网络,也就是需要经过2000次左右的CNN网络,这个是十分耗时的(fast R-CNN已经做了...
计算机视觉——典型的目标检测算法(Fast R-
CNN
算法)(五)
答:
这是回归的loss,其中t^u表示
预测
的结果,u表示类别。v表示真实的结果,即bounding box regression target。采用SVD分解改进全连接层。如果
是一个
普通的分类网络,那么全连接层的计算应该远不及卷积层的计算,但是针对object detection,Fast R
CNN
在ROI pooling后每个region proposal都要经过几个全连接层,...
计算机视觉——典型的目标检测算法(YOLOv1算法)(七)
答:
(3) 根据上一步预测出7×7×2=98个目标窗口,然后根据阈值去除可能性较低的目标窗口,再由NMS去除冗余窗口即可。总结:YOLO的
CNN
网络将输入的图片分割成的网格,每个单元格会预测B个边界框(bounding box)、边界框的置信度(confidence score)以及C个类别概率值,最终
预测值
为大小的张量。bbox信息(x...
预测
模型有哪些
答:
逻辑回归模型:逻辑回归模型用于进行分类
预测
。它通过将线性回归模型的输出映射到
一个
概率值,然后根据阈值进行分类判断。逻辑回归模型适用于二分类或多分类问题,常用于预测概率、风险和类别。二项逻辑回归:处理二分类问题,输出结果为两个类别之一的概率。多项逻辑回归:处理多分类问题,输出结果为多个类别...
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