分類器加速早期目標檢測中，是提取特征加上分類器這樣一個套路來進行目標檢測的，分類器一般是線性分類器，但是線性分類器沒有非線性分類器效果好，例如svm就是非線性的，所以加速分類器的運行也是提升檢測算法速度的一個方法。級聯(lián)檢測器級聯(lián)檢測器可以很好的將計算耗時固定在一個比較小的范圍，采用多個簡單的檢測，然后將其級聯(lián)，從粗到細的過濾，例如cascadehaar，MTCNN都是級聯(lián)結構的網絡剪枝和量化網絡剪枝和量化是目前模型壓縮中非常常用的兩種方法，也是做加速非常熱門的方向。剪枝的意思就是在原來網絡結構的基礎上，對于一些網絡結構進行修剪，在盡量不影響精度的前提下降低網絡的計算量，例如減少通道數，合并網絡層參數等等。網絡量化的常用操作就是將原來浮點型的計算量化為定點運算，甚至于變?yōu)榕c或運算，這樣降低網絡的運算量，并且可以非常方便地部署到嵌入式設備上。網絡蒸餾的意思就是將一個比較復雜的網絡的學習到的“知識”蒸餾出來，“教給”一個比較小的網絡學習，這樣小網絡的精度比較高，運算耗時也比較小。通俗的理解就是“老師網絡”指導“學生網絡”訓練，然后用“學生網絡”來部署應用。深度人工智能學院醫(yī)學影像分割項目。內蒙古人工智能培訓心得
為了避免這種海量求導模式，數學家們另辟蹊徑，提出了一種稱之為“反向模式微分（reverse-modedifferentiation）”。取代之前的簡易的表達方式，我們用下面的公式的表達方式來求X對Z的偏導：前向模式微分方法，其實就是我們在高數課堂上學習的求導方式。在這種求導模式中，強調的是某一個輸入（比如X）對某一個節(jié)點（如神經元）的影響。因此，在求導過程中，偏導數的分子部分，總是根據不同的節(jié)點總是不斷變化，而分母則鎖定為偏導變量“?X”，保持定不變。反向模式微分方法則有很大不同。首先在求導方向上，它是從輸出端（output）到輸入端進行逐層求導。其次，在求導方法上，它不再是對每一條“路徑”加權相乘然后求和，而是針對節(jié)點采納“合并同類路徑”和“分階段求解”的策略。先求Y節(jié)點對Z節(jié)點的”總影響”（反向層），然后，再求節(jié)點X對節(jié)點Z的總影響（反向第二層）。特別需要注意的是，?Z/?Y已經在首層求導得到。在第二層需要求得?Y/?X，然后二者相乘即可得到所求。這樣一來，就減輕了第二層的求導負擔。在求導形式上，偏導數的分子部分（節(jié)點）不變，而分母部分總是隨著節(jié)點不同而變化。福建人工智能培訓方法深度人工智能學院助力在職互聯(lián)網從業(yè)者提升技能。
什么是學習？赫伯特·西蒙教授（HerbertSimon，1975年圖靈獎獲得者、1978年諾貝爾經濟學獎獲得者）曾對“學習”給了一個定義：“如果一個系統(tǒng)，能夠通過執(zhí)行某個過程，就此改進了它的性能，那么這個過程就是學習”學習的目的，就是改善性能。什么是機器學習？對于某類任務（Task，簡稱T）和某項性能評價準則（Performance，簡稱P），如果一個計算機程序在T上，以P作為性能的度量，隨著很多經驗（Experience，簡稱E）不斷自我完善，那么我們稱這個計算機程序在從經驗E中學習了對于一個學習問題，我們需要明確三個特征：任務的類型，衡量任務性能提升的標準以及獲取經驗的來源學習的4個象限機器學習的方法論“end-to-end”（端到端）說的是，輸入的是原始數據（始端），然后輸出的直接就是目標（末端），中間過程不可知，因此也難以知。就此，有人批評深度學習就是一個黑箱（BlackBox）系統(tǒng)，其性能很好，卻不知道為何而好，也就是說，缺乏解釋性。其實，這是由于深度學習所處的知識象限決定的。從圖1可以看出，深度學習，在本質上，屬于可統(tǒng)計不可推理的范疇?！翱山y(tǒng)計”是很容易理解的，就是說，對于同類數據，它具有一定的統(tǒng)計規(guī)律，這是一切統(tǒng)計學習的基本假設。
梯度較明顯的應用，就是快速找到多維變量函數的極(大/小)值。“梯度遞減”的問題所在，那就是它很容易收斂到局部較小值。重溫神經網絡的損失函數相比于神經網絡輸入、輸出層設計的簡單直觀，它的隱含層設計，可就沒有那么簡單了。依賴于“工匠”的打磨，它就是一個體力活，需要不斷地“試錯”。但通過不斷地“折騰”，研究人員掌握了一些針對隱層的啟發(fā)式設計規(guī)則（如下文即將提到的BP算法），以此降低訓練網絡所花的開銷，并盡量提升網絡的性能。為了達到理想狀態(tài)，我們希望快速配置好網絡參數，從而讓這個損失函數達到極小值。這時，神經網絡的性能也就接近較優(yōu)！BP神經網絡BP算法，是一個典型的雙向算法。更確切來說，它的工作流程是分兩大步走：（1）正向傳播輸入信號，輸出分類信息（對于有監(jiān)督學習而言，基本上都可歸屬于分類算法）；（2）反向傳播誤差信息，調整全網權值（通過微調網絡參數，讓下一輪的輸出更加準確）。類似于感知機，每一個神經元的功能都可細分兩大部分：（1）匯集各路鏈接帶來的加權信息；（2）加權信息在激勵函數的“加工”下，神經元給出相應的輸出到首輪信號前向傳播的輸出值計算出來后，實際輸出向量與預期輸出的向量之間的誤差就可計算出來。學院教研機構精心研發(fā)的課程，難易程度和企業(yè)所需的技能達到一個平衡。
BoundingBoxRegression的技術發(fā)展bbox回歸對于目標檢測的定位精度的提升至關重要，它主要是為了修正基于proposals的bbox的位置。如上圖所示，BBOX回歸也經歷了幾個階段無BBox回歸在早期的檢測算法中，都是不使用bbox回歸的，直接使用滑窗的方式來定位。從特征圖得到BBBox自從fasterRCNN之后，BBox回歸不再是一個單獨的程序，而是直接可以集成到CNN中進行端到端的訓練的，所以才會有從特征圖到BBox。例如fasterRCNN的smooth-L1函數NMS的技術發(fā)展nms是一個非常重要的技術手段。如果對于有同一個目標上出現多個檢測的框的時候，NMS可以根據每個框的score來進行優(yōu)化，去除掉一部分的多于的框。nms有以下三種Greedyselection這是一種具有很悠久歷史的nms方法，也是目標檢測中應用普遍的方法。首先對檢測器檢測到的box根據confidence的得分進行排序，然后分別計算所有的box的相互之間的iou值，然后設置一個閾值，如果高于設置的閾值，則保留confidence高的框，舍棄confidence低的框，以此類推。LearningtoNMS這種方法的思路是nms的閾值也應該是屬于網絡訓練的一個參數，不能固定的設置為定值。例如有一個文章叫做softNMS，就是將nms算法進行修改。深度人工智能學院師資力量雄厚，來自眾多大廠的工程師擔任講師。四川人工智能培訓專業(yè)
深度人工智能學院模型部署交付課程。內蒙古人工智能培訓心得
過去20年中出現了不少優(yōu)良的特征算子，比如有名的SIFT算子，即所謂的對尺度旋轉保持不變的算子。它被較多地應用在圖像比對，特別是所謂的structurefrommotion這些應用中，有一些成功的應用例子。另一個是HoG算子，它可以提取物體，比較魯棒的物體邊緣，在物體檢測中扮演著重要的角色。這些算子還包括Textons，Spinimage，RIFT和GLOH，都是在深度學習誕生之前或者深度學習真正的流行起來之前，占領視覺算法的主流。幾個（半）成功例子這些特征和一些特定的分類器組合取得了一些成功或半成功的例子，基本達到了商業(yè)化的要求但還沒有完全商業(yè)化。一是八九十年代的指紋識別算法，它已經非常成熟，一般是在指紋的圖案上面去尋找一些關鍵點，尋找具有特殊幾何特征的點，然后把兩個指紋的關鍵點進行比對，判斷是否匹配。然后是2001年基于Haar的人臉檢測算法，在當時的硬件條件下已經能夠達到實時人臉檢測，我們現在所有手機相機里的人臉檢測，都是基于它或者它的變種。第三個是基于HoG特征的物體檢測，它和所對應的SVM分類器組合起來的就是有名的DPM算法。DPM算法在物體檢測上超過了所有的算法，取得了比較不錯的成績。內蒙古人工智能培訓心得
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