U2Net在证件检测中的应用
运用场景
在轿车买卖场景中，常常需求对用户的行驶证进行辨认，在该辨认使命里，需求多模型组合才干得到一个较好的作用。其间，页面检测作为辨认使射中的第一环，也是极为重要的一环。将行驶证的AB面切开出来，能够极大的防止不相干的文字被检测到，提升全人工智能换脸鞠婧祎郑爽体辨认使命的精确度。本篇文章将会介绍U2Net在证件检saas测使射中的运用。
- 论文saas体系是什么链接：arxiv.org/abs/2005.09…
- Github地址科技最狂潮：github.com/xuebinqin/U…
一．U2Net提出布景
显着性检测旨在切开出一幅图片中最吸引人留神的内容，这一方法能够运用在图像切开，跟踪等多种领域。而当时的干流网络，首要存在以下人工智能几个问题人工智能概念股：
- 只重视部分信息（local details）而不包含全局比照信息（global contrast information）；
- 十分依托ResNet，VGG等backbone；
- 提取github中文官网网页的特征图分辨率过大导致核算资源消耗高；
二．U2Net网络结构
1.基础结构RSU-L
遭到saas体系出售好做吗unet的启发，作者提出了Residual Ugithub永久回家地址 Block Layer(RSU-L)，L代表编码层数。
图 1：RSU-L结构（图片来历作者论文）
图1中绿色部分代表Conv+BN+Relu，蓝色部分代表Downsamp产品介绍le+Conv+BN+Relu，赤色部分代表Upsample+Conv+BN+Relu，saas是什么意思啊能够看出该基础结构本质上便是一个独自的U2Netsaas体系出售好做吗。
针对常用的3×3卷积无法有用人工智能概念股提取全局信息的缺点，该论文指出该模人工智能型能够有用地从高分辨率的浅层特征图中获取全局信息，增大感受野人工智能技术服务。同时L有3，5，7三个选项，能够针对不同的使命进行挑选，不过一般saas形式情况下挑选7即可。
而与常用的ResNet对saas体系是什么比，如图2所示，该结构供应的特征组产品定位成为multi-scale feature+local-feature，而ResNet只能供应人工智能技术运用local feature+original fgitieature。由于特征的产品批号是生产日期吗增多，势必会导致核算资saas体系出售好做吗源开销增大，因而作者加入了许多的maxpooling层，用于消除一部分的重复特征。
图 2：与ResNet比照（图片来历人工智能作者论文）
2.U2Net网络结构
图 3：U2Net网络（图片来历作者论文）
整体的github网络结构如图三所示，左面是6个RSU-L组成的编码器，右侧是5个RSU-L组成的解码器，最底部是一个显着图（salient map）融合模块，起到联接编码器解码器的作用
3.丢掉函科技之门数
在图3中即为丢掉函数，作者对每科技一个解码器的输出作用都进人工智能技术服务行了一次loss核算，将一切的输出作用拼接到一起后，在saas是什么意思啊进行一次loss核算。丢掉函数核算科技之全球独占公式为：
其间和都是每一项loss的权重，对应图五中的loss，对产品设计应的loss，而关于每一项的，都选用规范的二元穿插熵丢掉saas形式什么意思函数核算：
其间(r, c)标明像素点坐标，(H, W)标明图像的大小，别离标明真实的像素值与生成的概率图的像素值。
三．模型表现
作者给出了在揭穿数据集上，U2Net与其他的网络的召回与精确度曲线，如图4所示
图 4：在揭穿数据集上的表现（图片来历作者论文）
作者也给出了实例查验作用，如图5所示
图 5：具体展示（图片来历作者论文）
四．操练以及比照
本篇文章只针对deeplabv3进人工智能机器人行相关方针的比照。
1.行驶证数据组成
操练集3760张，验证集939张，按照8人工智能工作方向及远景：2随机切开产生，查验集从百度图片上挑选100张。输入数据为原图+mask。
2.怎样练saas是什么意思啊习
关于U2Net，按照train，mask切开好原始数据与mask，数据集组成如下所示：
|--dataset
|----saas怎样读train
|----train_mask
|----val
|----val_mask
3.与deeplabv3的比照
为了能正确科技布沙发优缺点的比照模型作用，我们取消了两个模型一切的数据增强，都只操练100轮，batchsize取8，操练环境为python3.6.12，pytorch1.6，一个模型各占一张2080ti。
| Model size | Psaas形式aram size | GFLOPs | mIOU | Infer time | |
|---|---|---|---|---|---|
| U2Net | 168.27M | 44.01M | 150.67G | 0.937 | 0.43s |
| Deeplav科技最狂潮3-Res产品net101 | 22产品定位6.85M | 58.63M | 249.42G | 0.898 | 0.31s |
注：GFLOPs人工智能的定义与Param size选用ptflops库核算
查验实例
图 6:查验样例 (互联网上揭穿搜索下科技载得到，迷糊处理)
从左到右依次为真实图片,deeplabv3产生的mask,u2net产生的mask。能够显着看出U2Net的表人工智能概念股现更好，切开的mask较为精确。
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