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重庆大学硕士学位论文基于感兴趣区域（ROI）图像的压缩编码研究姓名：魏琳申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：曾孝平20070527重庆大学硕士学伊论文中文摘要近年来由于多媒体和网络技术的高速发展，使得图像处理运用到了更加广阔的领域，也因此对图像处理技术提出了…
ROI掩模M(x,y)由下式定义：ROI式中用“1”来表示子带量化系数(x,y)属于ROI区域，用“0”来表示子带量化系数(x,y)65属于背景区域。图像经过离散小波变换进行子带时，为获得各个子带的ROI掩模,就必须知道图像值与此图像值所必需的低频成分和高频成分。
但665除以32以后得到20.78，带有小数，于是RoIPooling直接将它量化成20。接下来需要把框内的特征池化7*7的大小，因此将上述包围框平均分割成7*7个矩形区域。显然，每个矩形区域的边长为2.86，又含有小数。于是RoIPooling再次把它量化到2。
ROIAlign是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式,很好地解决了ROIPooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题。实验显示，在检测测任务中将ROIPooling替换为ROIAlign可以提升检测模型的准确性。
目标检测算法分为2种，one-stage和two-stage方法。one-stage方法的典型代表为SSD，它其实相当于faster-rcnn中的第一个stage结构，先通过基本网络如resnet或vggnet得到特征图，再通过5层的卷积得到anchor_size*anchor_scale*class——...
更新：RoI可以指原图或特征图的区域，反正有对应关系slides中这里的RoI指的是原图的区域这里的RoI是特征图上的区域...ps：貌似有些术语叫法不一定统一，特别是早些年的论文编辑于02-20
基于感兴趣区域（ROI）图像的压缩编码研究-近年来由于多媒体和网络技术的高速发展,使得图像处理运用到了更加广阔的领域,也因此对图像处理技术提出了更多新的要求。基于感兴趣区域的图像压缩编码技术在这样的背景下应运而生。图像的感兴趣...
在MaskRCNN的论文中，为了解决这个问题引入了roialign。简单来说，就是roi区域在特征图上的坐标不取整，而是去插值计算区域内的特征。例如上图中，橘色区域是计算出的特征图上的roi区域。，在区域内均匀分布了一系列采样点（蓝色圆点），用这些点代表
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达今天我们将一起探究如何使用OpenCV和Python从图像中提取感兴趣区域（ROI）。在之间的文章中，我们完成了图像边...
该函数在(−1,1)之间为二次函数，而其他区域为线性函数，作者表示这种形式可以增强模型对异常数据的鲁棒性。论文发现由于输入的ROI个数很多，其中一半的forward的时间都花在了全连接层上，所以将比较大的全连接层用SVD分解了一下使得检测的时候更加
重庆大学硕士学位论文基于感兴趣区域（ROI）图像的压缩编码研究姓名：魏琳申请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：曾孝平20070527重庆大学硕士学伊论文中文摘要近年来由于多媒体和网络技术的高速发展，使得图像处理运用到了更加广阔的领域，也因此对图像处理技术提出了…
ROI掩模M(x,y)由下式定义：ROI式中用“1”来表示子带量化系数(x,y)属于ROI区域，用“0”来表示子带量化系数(x,y)65属于背景区域。图像经过离散小波变换进行子带时，为获得各个子带的ROI掩模,就必须知道图像值与此图像值所必需的低频成分和高频成分。
但665除以32以后得到20.78，带有小数，于是RoIPooling直接将它量化成20。接下来需要把框内的特征池化7*7的大小，因此将上述包围框平均分割成7*7个矩形区域。显然，每个矩形区域的边长为2.86，又含有小数。于是RoIPooling再次把它量化到2。
ROIAlign是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式,很好地解决了ROIPooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题。实验显示，在检测测任务中将ROIPooling替换为ROIAlign可以提升检测模型的准确性。
目标检测算法分为2种，one-stage和two-stage方法。one-stage方法的典型代表为SSD，它其实相当于faster-rcnn中的第一个stage结构，先通过基本网络如resnet或vggnet得到特征图，再通过5层的卷积得到anchor_size*anchor_scale*class——...
更新：RoI可以指原图或特征图的区域，反正有对应关系slides中这里的RoI指的是原图的区域这里的RoI是特征图上的区域...ps：貌似有些术语叫法不一定统一，特别是早些年的论文编辑于02-20
基于感兴趣区域（ROI）图像的压缩编码研究-近年来由于多媒体和网络技术的高速发展,使得图像处理运用到了更加广阔的领域,也因此对图像处理技术提出了更多新的要求。基于感兴趣区域的图像压缩编码技术在这样的背景下应运而生。图像的感兴趣...
在MaskRCNN的论文中，为了解决这个问题引入了roialign。简单来说，就是roi区域在特征图上的坐标不取整，而是去插值计算区域内的特征。例如上图中，橘色区域是计算出的特征图上的roi区域。，在区域内均匀分布了一系列采样点（蓝色圆点），用这些点代表
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该函数在(−1,1)之间为二次函数，而其他区域为线性函数，作者表示这种形式可以增强模型对异常数据的鲁棒性。论文发现由于输入的ROI个数很多，其中一半的forward的时间都花在了全连接层上，所以将比较大的全连接层用SVD分解了一下使得检测的时候更加
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