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目标检测

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全部文章 / 目标检测（共12篇）

目标检测论文解读13——FPN

引言　　对于小目标通常需要用到多尺度检测，作者提出的FPN是一种快速且效果好的多尺度检测方法。方法　　　　a,b,c是之前的方法，其中a,c用到了多尺度检测的思想，但他们都存在明显的缺点。　　a方法：把每图片都进行缩放，在进行检测，这种做法最大的问题是太慢，因为要多花好几倍的时间...

2019-08-23

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目标检测论文解读12——RetinaNet

引言　　这篇论文深刻分析了one-stage的模型精度比two-stage更差的原因，并提出Focal Loss提高精度。思路　　在论文中，作者指出，造成one-stage模型精度差的原因主要是：正负样本极不平衡。一张图片只有那么几个目标，但是用来分类的Anchor Box却能达到几千个...

2019-08-22

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目标检测论文解读11——Mask R-CNN

目的　　让Faster R-CNN能做实例分割的任务。方法　　模型的结构图如下。　　　　与Faster R-CNN相比，主要有两点变化。　　(1) 用RoI Align替代RoI Pool。　　首先回顾一下RoI Pool，流程为：将RPN产生的原图侯选框映射到CNNs输...

2019-08-22

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目标检测论文解读10——DSSD

背景　　SSD算法在检测小目标时精度并不高，本文是在在SSD的基础上做出一些改进，引入卷积层，能综合上下文信息，提高模型性能。理解　　　　Q1：DSSD和SSD的区别有哪些？　　(1)SSD是一层一层下采样，然后分别在这些feature map上进行预测；而DSSD则是在后面加入...

2019-08-21

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目标检测论文解读9——R-FCN

背景　　基于ResNet 101的Faster RCNN速度很慢，本文通过提出Position-sensitive score maps(位置敏感分值图)来给模型加速。方法　　首先分析一下，为什么基于ResNet 101的Faster R-CNN很慢？　　其实主要的原因是ROI ...

2019-08-20

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目标检测论文解读7——YOLO v2

背景　　YOLO v1检测效果不好，且无法应用于检测密集物体。方法　　YOLO v2是在YOLO v1的基础上，做出如下改进。　　(1)引入很火的Batch Normalization，提高mAP和训练速度；　　(2)加入了Anchor Box机制，每个grid cell5个An...

2019-08-20

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目标检测论文解读6——SSD

背景　　R-CNN系列算法检测速度不够快，YOLO v1检测准确率较低，而且无法检测到密集目标。方法　　SSD算法跟YOLO类似，都属于one stage的算法，即通过回归算法直接从原图得到预测结果，为了解决YOLO v1检测效果一般的问题，SSD提出了多尺度检测的方法以及在不同尺度上特...

2019-08-19

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目标检测论文解读5——YOLO v1

背景　　之前热门的目标检测方法都是two stage的，即分为region proposal和classification两个阶段，本文是对one stage方法的初次探索。方法　　　　　　首先看一下模型的网络结构，输入的原图片，经过24个卷积层提取特征，全连接层输出一个7*7*30...

2019-08-19

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目标检测论文解读4——Faster R-CNN

背景　　Fast R-CNN中的region proposal阶段所采用的SS算法成为了检测网络的速度瓶颈，本文是在Fast R-CNN基础上采用RPN(Region Proposal Networks)代替SS。方法　　　　从图中我们可以看到，RPN的输入为最后一个Conv层输出的...

2019-08-19

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目标检测论文解读3——Fast R-CNN

背景　　deep ConvNet兴起，VGG16应用在图像分类任务上表现良好，本文用VGG16来解决检测任务。SPP NET存在CNN层不能fine tuning的缺点，且之前的方法训练都是分为多个阶段，特征提取+SVM分类+边框回归，这些问题在Fast R-CNN上都得到了解决。方法　...

2019-08-18

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