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颜色分类leetcode-cat-detector:深度学习在野外检测猫!
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颜色分类leetcode 用于野外猫检测的深度学习! 目录 网络:猫网 CatNet的灵感来自著名的AlexNet和FastRCNN论文。 由于该项目的所有计算都是使用 CPU 完成的,因此需要在架构深度和处理时间之间取得微妙的平衡。 输入是128x128图像,通过总共四个卷积层,然后分成两个输出头 - 一个用于图像分类,告诉我们图像是否是猫的图像,另一个用于告诉我们是否猫稍微偏离图像,如果是,偏离多少。 部分中的更多详细信息。 数据:PASCAL VOC 2012 我们使用 PASCAL VOC 2012 数据集 - 它包含 19 类从动物到家具的各种对象。 它还包含任何给定图像中多个对象的注释 - 准确定义图像中对象位置的边界框。 在我们的例子中,我们按如下方式构建数据: 正面图像:猫 对于数据集中的所有图像,我们根据地面实况边界框提取猫。 我们还考虑了接近真实边界框的边界框——这个过程是使用Selective Search完成的。 负片:其他物体和背景 对于数据集中的所有其他对象,我们提取与猫相似的图像 - 地面实况边界框以及其他封闭边界框。 对于背景类,我们提取远离所有真实边界
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