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
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
在前面介绍的模型中，一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布，这样模型才能够有较好的效果。而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布，这样就会让模型在测试集上的效果很差，这种问题称为Domainshift。那么对于这种两者分布不一致的情况，称训练的资料来自于SourceDomain，测试的资料来自于TargetDomain。那么对于领域转变的问题，具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同，主要有以下几种情况：我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注：具体做法是取其中的一小部分去“微调”训练好的模型，但要注意不能够训练太多次迭代否则可能会对小部分的样本产生过拟合我们拥有目标领域
在前面介绍的模型中，一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布，这样模型才能够有较好的效果。而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布，这样就会让模型在测试集上的效果很差，这种问题称为Domainshift。那么对于这种两者分布不一致的情况，称训练的资料来自于SourceDomain，测试的资料来自于TargetDomain。那么对于领域转变的问题，具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同，主要有以下几种情况：我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注：具体做法是取其中的一小部分去“微调”训练好的模型，但要注意不能够训练太多次迭代否则可能会对小部分的样本产生过拟合我们拥有目标领域
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
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
大家好，又见面了。不知道下面这玩意大家有没有见过或者使用过？这是一个插座转换器。我们都知道日常使用的是220v的交流电，而国外不同国家使用的电流电压是不一样的（比如日本使用的是110v）、且插座的接口样式也是各不相同的（比如欧洲国家使用的是两个小圆柱状的插头接口），如果我们到别的国家去旅行的时候，借助这个插座转换器，就可以让我们的手机充电器在国外也能正常使用了。当然，除了使用插座转换器，还有个方法也可以让我们出国之后正常的使用各种电子产品，那就是在当地重新买一套！显然，这样的成本就会非常巨大，明显不符合我们勤（nang）俭（zhong）持（xiu）家（se）的特征。看过我前面的文章的小伙伴应该
大家好，又见面了。不知道下面这玩意大家有没有见过或者使用过？这是一个插座转换器。我们都知道日常使用的是220v的交流电，而国外不同国家使用的电流电压是不一样的（比如日本使用的是110v）、且插座的接口样式也是各不相同的（比如欧洲国家使用的是两个小圆柱状的插头接口），如果我们到别的国家去旅行的时候，借助这个插座转换器，就可以让我们的手机充电器在国外也能正常使用了。当然，除了使用插座转换器，还有个方法也可以让我们出国之后正常的使用各种电子产品，那就是在当地重新买一套！显然，这样的成本就会非常巨大，明显不符合我们勤（nang）俭（zhong）持（xiu）家（se）的特征。看过我前面的文章的小伙伴应该
