摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。本文分享自华为云社区《使用MaskR-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者：运气男孩。前言ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。背景MaskR-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的
摘要：在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的任务。本文分享自华为云社区《使用MaskR-CNN模型实现人体关键节点标注》，作者：运气男孩。前言ModelArts是面向开发者的一站式AI开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。背景MaskR-CNN是一个灵活开放的框架，可以在这个基础框架的基础上进行扩展，以完成更多的人工智能任务。在本案例中，我们将展示如何对基础的MaskR-CNN进行扩展，完成人体关键节点标注的
ROIPooling和ROIAlign的区别MaskR-CNN网络结构骨干网络FPNanchor锚框生成规则实验参考资料MaskRCNN是作者KaimingHe于2018年发表的论文ROIPooling和ROIAlign的区别UnderstandingRegionofInterest—(RoIAlignandRoIWarp)MaskR-CNN网络结构MaskRCNN继承自FasterRCNN主要有三个改进：featuremap的提取采用了FPN的多尺度特征网络ROIPooling改进为ROIAlign在RPN后面，增加了采用FCN结构的mask分割分支网络结构如下图所示：可以看出，MaskRC
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pandas条件替换值(where&mask)在日常分析中，经常会遇到对数据的筛选处理相关的工作，我们可以使用loc和iloc定位分析筛选的列或行数据，下面介绍一种高级筛选的用法where和mask。pd.where:替换条件（condition）为Flase处的值pd.mask:替换条件（condition）为True处的值np.where:替换条件，类似三元表达式#条件不成立时，值替换成otherpd.where(self,cond,other=nan,inplace=False,axis=None,level=None,errors='raise',try_cast=False)#条件成
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基于随机tokenMASK是Bert能实现双向上下文信息编码的核心。但是MASK策略本身存在一些问题MASK的不一致性：MASK只在预训练任务中存在，在微调中不存在，Bert只是通过替换部分的随机MASK来降低不一致性的影响独立性假设：对MASK的预测是基于独立概率而不是联合概率，模型并不会考虑MASK之间的条件关联MASK训练低效：每次只遮盖15%的token，每个batch的模型更新只基于这15%的input，导致模型训练效率较低MASK有这么多的问题，那能否绕过MASK策略来捕捉双向上下文信息呢？下面介绍两种方案XLNET，Electra，它们使用两种截然不同的方案实现了在下游迁移的En
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FasterRCNN网络概述ConvlayersRPN网络Anchors生成RPN网络训练集positive/negative二分类RPN生成RoIs(ProposalLayer)RPN网络总结ROIHead/FastR-CNNRoipoolingROIHead训练ROIHead测试概念理解四类损失三个creator参考资料本文为学习笔记，部分内容参考网上资料和论文而写的，内容涉及FasterRCNN网络结构理解和代码实现原理。FasterRCNN网络概述backbone为vgg16的fasterrcnn网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像，首先缩放至固定大小M
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