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本课件包括：演示文稿，示例，代码，题库，和声音等，小象学院拥有完全知识的权利；只限于善意散播。任何其他人或机构不得盗版、、仿造其中的 纽约城市大学博 博ID：weightlee03（相关资料 ID：wiibrew（课程代码发布） 结✔

提2.3.神经网络分类：RCNN系列方4.神经网络回归：YoLo系列方5.实例：目标探测模型训练和部

期待目

提2.3.神经网络分类：RCNN系列方4.神经网络回归：YoLo，SSD系列方5.实例：目标探测模型训练和部

，，

1.2.3.

提2.3.神经网络分类：RCNN系列方4.神经网络回归：YoLo系列方5.实例：目标探测模型训练和部

HOG

DPM－DeformableParts

TimetointroduceDeep

提2. N系列方4.神经网络回归：YoLo系列方5.实例：目标探测模型训练和部

候选位置(proposal)提出方

N

N

N

N2.Fine-tune

N3.

N每一类binary

N每一类BBOX回

N每一类BBOX回

N

Base

训练与Nnotend－to－end

切割对应候选

切割对应候选

特征一致化－Max100x5050x100→25x25→225 问题：加上候选区域（proposal）的时 k=93种尺寸，三种长宽比个Anchor特征图sizeHxW→HWx9in 如果是VGGconv5作为征图，3x3区域对应的原始图像区域Anchor的平移不变怎么理Anchor设计的借鉴意 如果是VGGconv5作为征图，3x3区域对应的原始图像区域Anchor的平移不变怎么理Anchor设计的借鉴意 如果是VGGconv5征图，3x3区域对应的原始图像区域4个pooling，16Anchor的平移不变怎么理较小的平移pooling过程中忽Anchor同外接Proposal区数量：1-2个数量级减少；性能：更高速度神经网络有能力找到最终量，也有能力找到很多中间量只用Anchor判断是不是目标，会不会存在大材小用，能够判 吗 文章：分步训练，太复杂。更简单方法：直接联合学习(joint一个网络，四个损失函Anchor N分 N 接近实时处理，@K40GPU,还能更快吗 提2. N系列方4.神经网络回归：YoLo系列方5.实例：目标探测模型训练和部

神经网络回归：YoLo系列方大材小用，能够判 吗

神经网络回归：YoLo系列方b个Bbox4坐标＋1N个类别分数（注意对比候选区域个数（b＝2）98个，《

神经网络回归：YoLo系列方

神经网络回归：YoLo系列方

神经网络回归：YoLo系列方SSD：TheSingleShot候选区21:46（VGG

提2. N系列方4.神经网络回归：YoLo系列方5.实例

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