文章目录基于关键点的Anchor Free目标检测算法CornerNetCornerNet网络结构HeatmapsOffsetsEmbeddingsCorner PoolingHourglass Network训练细节测试细节CornerNet-Lite意义和新颖性CornerNet-SaccadeCornerNet-SqueezeCenterNet:Keypoint Triplets for Object Detection基准和动机CenterNet的网络结构基于三元组关键点的目标检测角点及中心点信息的丰富训练和推理CenterNet:Objects as Points相关工作初步工作目标看作点实现细节总结...
转载自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/88011833 论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks 论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.04103 这篇论文介绍目标检测算法的一些优化技巧，目前已经在GluonCV中实现了，整体看下来和之前的那篇图像分类算法优化技巧的论文（Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks）类似。这篇介绍的优化技巧具体而言...
目前主流的目标检测算法分为两大类（两阶段检测和一阶段检测） 两阶段检测：第一步：生成可能包含物体的候选区域（专业术语：Region Proposal）第二步：对候选区域做进一步分类和校准，得到最终的检测结果。代表：R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN， Faster R-CNN 一阶段检测：直接给出最终的结果，没有显示地生成候选区域的步骤。代表： Yolo， SSD 下面详细介绍这几种算法的原理： R-CNN: 第一步：先通过Selective S...
&创新点1. 规避R-CNN中冗余的特征提取操作，只对整张图像全区域进行一次特征提取2. 用ROI pooling层取代最后一层max pooling层，同时引入建议框信息，提取相应建议框特征3. Fast R-CNN网络末尾采用了并行的不同全连接层，可同时输出分类结果和窗口回归结果，实现了end-to-end的多任务训练（建议框提取除外），也不要额外的特征存储空间（R-CNN中这部分特征是共SVM和Bounding-box regression进行训练的，需要存储在硬盘上）4. 采用S...
2018-12-05 21:12:15 一、滑动窗口目标检测 首先通过卷积神经网络训练一个分类器，然后使用不同尺度的窗口去裁剪输入图片进行分类。我们期望的结果是通过不同的窗口可以将需要检测的物体完全覆盖到，此时分类器输出的置信值会大于阈值，这个时候我们就认为已经成功检测到一个物体，并且得到了其位置信息。 滑动窗口算法的缺点是很明显的就是计算量非常大，如果采用粗粒度的框进行框选，虽然可以减少计算量，但是毫无疑问会降低算法...
SSD ：Single Shot MultiBox Detector 是2016年ICCV的一篇论文。是目前为止主要的目标检测算法。 它沿用了YOLO中直接回归 bbox和分类概率的方法，同时又参考了Faster R-CNN，大量使用anchor来提升识别准确度。 SSD包含三部分的loss：前景分类的loss、背景分类的loss、位置回归的loss。 算法的主要优点： 1. 速度比Faster-Rcnn快，精度比YOLO高。（在兼顾速度的同时，精度也很高。在不同的测试集下面结果都很不错）。 2.为提高...
R-CNN（Region-based CNN）motivation：之前的视觉任务大多数考虑使用SIFT和HOG特征，而近年来CNN和ImageNet的出现使得图像分类问题取得重大突破，那么这方面的成功能否迁移到PASCAL VOC的目标检测任务上呢？基于这个问题，论文提出了R-CNN。 基本步骤：如下图所示，第一步输入图像。第二步使用生成region proposals的方法（有很多，论文使用的是seletivce search，ImageNet2013检测任务的冠军UVA也使用了该算法）提取约2000个候选...
目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器，它们都是目前最为优秀的方法。 机器之心之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结合...