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实战mnistsoftmax网络_张敏_聚类分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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yle目标检测。Szegedy等人[12]模型目标检测作为一个回归问题。给定一个图像窗口,他们使用cnn来预测整个对象以及对象的上、下、左、右半部分在粗糙网格上的前景像素。然后,分组过程将预测的掩码转换为检测到的边界框。Szegedy等人在VOC 2012 TrainVal上对他们的模型进行随机初始化训练,并在VOC 2007测试中获得30.5%的地图。相比之下,使用相同网络结构的R-CNN得到58.5%的地图,但使用有监督的ImageNet预训练。一种假设是[12]表现更差,因为它不使用imagenet预训练。阿格拉瓦尔等人最近的工作。[25]表明情况并非如此;他们发现,在VOC 2007 TrainVal上随机初始化训练的R-CNN(使用与[12]相同的网络架构)在VOC 2007测试上获得40.7%的MAP,尽管使用的训练数据量为[12]的一半。 可扩展性和速度。除了精确性之外,随着目标类别数量的增加,目标检测系统的规模也随之增加。在使dpm[18]这样的方法扩展到数千个对象类别方面付出了巨大的努力。例如,Dean等人[26]用哈希表查找替换dpm中的精确滤波器卷积。他们表明,
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