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retinaface+facenet测试及导出onnx

在之前的文章中我们完成了使用insigtface进行多人人脸识别,其本质是分别使用人脸检测模型进行人脸检测,之后使用人脸识别模型对检测出的人脸进行识别。在本节,我们将分别使用retinaface模型和facenet模型在PC端分别完成人脸检测和人脸识别&am…

RetinaNet+focal loss

one stage 精度不高,一个主要原因是正负样本的不平衡,以YOLO为例,每个grid cell有5个预测,本来正负样本的数量就有差距,再相当于进行5倍放大后,这种数量上的差异更会被放大。 文中提出新的分类损失函数Foca…

深度学习目标检测算法之RetinaNet算法

文章目录 前言RetinaNet 算法原理1.RetinaNet 简介2.backbone 部分3.FPN特征金字塔4.分类和预测5.Focal Loss 结束语 💂 个人主页:风间琉璃🤟 版权: 本文由【风间琉璃】原创、在CSDN首发、需要转载请联系博主💬 如果文章对你有帮助、欢迎关注…

人脸检测——RetinaFace

RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild 作者: 帝国理工,伦敦米德尔塞克斯大学,InsightFace paper: https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf github: https://github.com/deepinsight/insightf…

【深度学习】Retina Net 计算机视觉目标检测 Focal Loss

论文 : https://arxiv.org/abs/1708.02002 文章目录 Retina NetFocal LossRetina Net损失函数代码Retina Net 论文图: backbone采用FPN, 为了缩小计算量,使用这样的构建,采用P3~P7。 每层是不一样的9组anchors。 Focal Loss Focal Loss,当 g a m m

RetinaNet

作者:小松qxs 链接:https://www.jianshu.com/p/596e4171f7ad 来源:简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。 动机 one-stage方法,速度快但不如two-stage精度高。分析原因&#xff…

RetinaNet 论文总结

日期:2024年08月05日 目录 前言 论文摘要 Focal Loss Cross Entropy Loss Balanced Cross Entropy Focal Loss RetinaNet 网络架构 ResNet Feature Pyramid Network (FPN) Class Subnet Box Subnet 前言 一般来说,one-stage的目标检测器在…

retinaface人脸矫正模块

人脸检测之Retinaface算法:论文阅读及源码解析_retinaface原论文-CSDN博客文章浏览阅读1.4w次,点赞45次,收藏292次。本文详细介绍RetinaFace人脸检测算法的核心原理及其Pytorch实现。RetinaFace通过单阶段密集人脸定位,实现了不同…

【论文】RetinaNet

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdfhttps://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf 题目:密集目标检测的焦点损失 图 1. 我们提出了一种新的损失,我们称之为 Focal Loss,它在标准交叉熵标准中添加了一个因子 (1 - p t ) 的γ…

Retinanet网络详解

Retinanet 网络结构详解以及源代码讲解 网络backbone使用ResNet【18, 34, 50, 101, 152】 FPN层 首先输入的照片的大小为672x640, 然后经过一个池化层, 使用ResNet网络提取特征,得到四个不同尺…

Retinanet论文解读

目录 摘要 1.引言 2.相关工作 3. 焦点损失 3.1、平衡交叉熵 3.3. 类不平衡与模型初始化 3.4.类不平衡和两级检测器 4. Retina探测器 4.1 推理和训练 5. 实验 5.1、训练密集检测 5.2.模型架构设计 5.3.与最先进技术的比较 6.结论 参考文献略 相关阅读推荐&#…

RetinaFace

文章目录 一、数据处理1. wider_face.py2. data_augment.py 二、默认框生成三、网络框架四、损失函数box_utils.pymultibox_loss.py五、与MTCNN对比MTCNNRetinaFace 一、数据处理 RetinaFace的数据处理脚本主要有wider_face.py和data_augment.py两个文件。 1. wider_face.py …

retina屏是什么意思(Retina屏和一般显示屏幕的区别)

可能许多比较关注电脑方面的信息或者有关于苹果的消息的小伙伴们都听说过"Retina"这个词。 苹果手机,Retina视网膜屏幕,是指人眼在正常观察距离下,视网膜无法区分单个像素,不再有像素颗粒感,只能观察到丝般…

走向视网膜(Retina)的Web时代

维基百科将Retina译为“视网膜”。"Retina"一词,原意是“视网膜”的意思,指显示屏的分辨率极高,使得肉眼无法分辨单个像素。 苹果的“iPhone4”和"new iPad"以及“Macbook Pro”中已经使用了Retina(视网膜)技术。这是一种…

opencv像素操作

1、遍历图像像素 int height gray_src.rows;//获取图像行数 int width gray_src.cols;//获取图像列数 for (int row 0; row < height; row) {//遍历图像各个像素点的像素值 for (int col 0; col < width; col) { } } 2、获取图像像素值 读一个GRAY像素点的像素值 …

Git和ssh相关指令

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Linux/Ubuntu--基础指令

文件处理 ### 解压/加压 sudo apt-get install rar unrar/rar ## 下载解压/加压程序 unrar e file.rar # 把原rar压缩包中的全部文件解压到当前目录下&#xff0c;没有生成新的目录 unrar x test.rar # x的官方说法&#xff1a;Extract files with full path(提取具有完整路…

docker--使用指令

1、docker ps : 列出容器 docker ps [参数] 参数说明&#xff1a; -a :显示所有的容器&#xff0c;包括未运行的。 -f :根据条件过滤显示的内容。 --format :指定返回值的模板文件。 -l :显示最近创建的容器。 -n :列出最近创建的n个容器。 --no-trunc :不截断输出。 -q …

ResNet(残差网络)

ResNet,全称 Residual Network,旨在解决深度神经网络随着层数加深而出现的退化问题。它的核心是通过 残差学习 引入 跳跃连接(skip connections),使得信息能够直接在层与层之间传递,缓解梯度消失、网络训练困难等问题。 一、深层网络学习的过程中必然存在的两个问题 1、…

llm基础概念学习

一、基础知识学习 线性代数、微积分、概率与统计、机器学习 二、基础概念 1、生成策略&#xff08;autoregressive generation&#xff09;&#xff1a;将复杂的物体分解成较小的单位&#xff0c;按照某种固定的顺序&#xff08;深度学习技术&#xff0c;类似于函数&#xf…