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提2.3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類：RCNN系列方4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方5.實例：目標探測模型訓(xùn)練和部

期待目

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，，

1.2.3.

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HOG

DPM－DeformableParts

TimetointroduceDeep

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候選位置(proposal)提出方

N

N

N

N2.Fine-tune

N3.

N每一類binary

N每一類BBOX回

N每一類BBOX回

N

Base

訓(xùn)練與Nnotend－to－end

切割對應(yīng)候選

切割對應(yīng)候選

特征一致化－Max100x5050x100→25x25→225 問題：加上候選區(qū)域（proposal）的時 k=93種尺寸，三種長寬比個Anchor特征圖sizeHxW→HWx9in 如果是VGGconv5作為征圖，3x3區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像區(qū)域Anchor的平移不變怎么理Anchor設(shè)計的借鑒意 如果是VGGconv5作為征圖，3x3區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像區(qū)域Anchor的平移不變怎么理Anchor設(shè)計的借鑒意 如果是VGGconv5征圖，3x3區(qū)域?qū)?yīng)的原始圖像區(qū)域4個pooling，16Anchor的平移不變怎么理較小的平移pooling過程中忽Anchor同外接Proposal區(qū)數(shù)量：1-2個數(shù)量級減少；性能：更高速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有能力找到最終量，也有能力找到很多中間量只用Anchor判斷是不是目標，會不會存在大材小用，能夠判 嗎 文章：分步訓(xùn)練，太復(fù)雜。更簡單方法：直接聯(lián)合學(xué)習(joint一個網(wǎng)絡(luò)，四個損失函Anchor N分 N 接近實時處理，@K40GPU,還能更快嗎 提2. N系列方4.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方5.實例：目標探測模型訓(xùn)練和部

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方大材小用，能夠判 嗎

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸：YoLo系列方b個Bbox4坐標＋1N個類別分數(shù)（注意對比候選區(qū)域個數(shù)（b＝2）98個，《

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