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AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测 论文解读

Object Detection based on Region Decomposition and Assembly AAAI2019 | 基于区域分解集成的目标检测 论文解读 作者 | 文永亮 学校 | 哈尔滨工业大学(深圳) 研究方向 | 目标检测.GAN 推荐理由: 这是一篇发表于AAAI2019的paper,文章提出了一种R-DAD的方法来对RCNN系列的目标检测方法进行改进. 研究动机: 目前主流的目标检测算法分为1 stage和2 stage的,而2 stage的目标检测方法以Fa…

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的tensor,这个tensor里面就包含我们预测的结果了. 那么这个7*7*30的tensor包含哪些信息呢? 首先,7*7可以映射到448*448的原图片中,得到7*7个64*64的grid cell,对于原图中的每一个目…

目标检测论文解读1——Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

背景 在2012 Imagenet LSVRC比赛中,Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹(第二名top-5错误率为26.2%).由此,ConvNet的潜力受到广泛认可,一炮而红.既然convNet在图像分类任务上能取得好成绩,是不是也能放到目标检测任务上呢.本文就是用convNet解决目标检测任务的首次探索.在PASCAL VOC 2010上的mAP达到了53.7%. 方法 模型一共分为三个模块. (1)region proposals(区域推荐)).在一张整图上面产生很…

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则是在后面加入了很多的Deconvolution Module,通过逆卷积算法feature map上采样,然后与前面的feature map通过点积产生新的feature map,包含上下文的信息. (2)除了逆卷积操作,DSSD还引入了新…

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: c方法:其实就是SSD论文中用到的方法,feature map一层层下采样,然后对不同scale的feature map之间进行预测,这种做法最大的缺点就是底层feature map分辨率高但是语义信息弱,分类不准: 而作者…

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 Pooling层后面的Conv5无法共享计算,每一个RoI都要计算一次,一次检测RoI可能有几百个,计算量巨大. 我们已经知道Conv层的作用是提取特征,那为什么不跟把Conv5放到RoI Pooling前面,让RoI映射到…

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,大量的样本都是负样本,而且大多数负样本都是容易分类的简单样本,这些简单样本的loss虽然低但是凭借着数量众多,能对loss有很大的贡献.因此分类器只用无脑判负也能达到不错的效果. 作者提出的Focal Loss能…

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输出的feature map上,显然原图比feature map大,所以映射后的像素坐标可能会有小数,这里的做法是用近邻插值法,通俗讲,坐标四舍五入. 而这种做法肯定会带来一些空间位置上的小误差,而我们后面的实例分割是逐像素的,接受不了这种误…

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征点的default box. 1.多尺度检测模型 如图所示是SSD模型跟YOLO模型的对比,我们可以看到最主要的区别是: YOLO是在Conv层后面加上两个FC层,得到7*7*30的tensor用来回归预测:而S…

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feature map,输出为一系列ROI,后面的过程就跟Fast R-CNN一样了. 所以在这里我们只需要了解RPN是如何工作的. 论文里有这样一张图,讲解了RPN的过程(注意后面的k不是千,而是代表每个特征点要预测的a…

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 网络模型采用VGG16结构,跟SPP NET相比有如下改进. ROI pooling 将最后的max pooling层换成RoI pooling层,可以认为是SPP NET的特殊情况,只有一层金字塔,featur…

目标检测论文解读8——YOLO v3

背景 要在YOLO v2上作出改进. 方法 (1)分类器改变.从softmax loss改变为logistic loss,作用是处理符合标签,softmax loss只能用来预测只有一种类别的目标,logistic loss可以是多种类别. (2)引入多级预测机制.在三种尺度的特征图上做detection. (3)模仿了ResNet里residual block 的short cut,模型采用Darknet-53. 总结 没创新,效果好.…

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Anchor Box: (3)自动选择Anchor Box,这是作者所作出的创新,之前Anchor Box都是人为直接规定的,显然不是很合理.作者通过K-means聚类算法,用IoU作为距离度量,生成了Anchor Box的尺度.…

基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN,Faster R-CNN

基于深度学习的目标检测技术演进:R-CNN.Fast R-CNN,Faster R-CNN object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->F…

CVPR2019目标检测论文看点：并域上的广义交

CVPR2019目标检测论文看点:并域上的广义交 Generalized Intersection over Union Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for BoundingBox Regression 并域上的广义交Intersection over Union(IOU)是目标检测标准最流行的评估手段.可是,使用boundingbox回归参数方法计算距离误差和最大化度量值优化之间有一个缺陷gap.度量优化目标…

#Deep Learning回顾#之基于深度学习的目标检测（阅读小结）

原文链接:https://www.52ml.net/20287.html 这篇博文主要讲了深度学习在目标检测中的发展. 博文首先介绍了传统的目标检测算法过程: 传统的目标检测一般使用滑动窗口的框架,主要包括三个步骤: 利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域: 提取候选区域相关的视觉特征.比如人脸检测常用的Harr特征:行人检测和普通目标检测常用的HOG特征等: 利用分类器进行识别,比如常用的SVM模型. 基于深度学习的目标检测分为两派: 基于区域提名的,如R-CNN.SPP-net…

CVPR2019：无人驾驶3D目标检测论文点评

CVPR2019:无人驾驶3D目标检测论文点评 重读CVPR2019的文章,现在对以下文章进行点评. Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 1. introduction 本文提出了完全自动驾驶3D目标检测方法,包括3D图像检测疏密度,语义和几何信息.这个方法命名为Stereo R-CNN,将Faster R-CNN推广到3D图像输入信息,检测和关联左右两部分图像.通过在立体区域建议网络stereo Regio…

第十八节、基于传统图像处理的目标检测与识别(HOG+SVM附代码)

其实在深度学习中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCV来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里我们主…

基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既…

（转）基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既…

CVPR 2019|PoolNet:基于池化技术的显著性检测 论文解读

作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,目前很多流行方法都是引入Attention(注意力机制),但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu…

三维目标检测论文阅读：Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection

题目:Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection 来自:Uber: Ming Liang Note: 没有代码,主要看思想吧,毕竟是第一篇使用RGB feature maps 融合到BEV特征中: 从以下几个方面开始简述论文 Open Problems Contributions Methods Experiments My Conclusion 1> Open Problems 联合多传感器数据能获得更好的特征表示:…

CenterNet算法笔记（目标检测论文）

论文名称:CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detectiontection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 代码链接:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 简介 该论文是由中科院,牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出.截至目前(2019.04.19),CenterNet应该是one-stage目标检测方法中性能(精度)最好的方法. 传统的基于关键点的目标检测方法…

【目标检测】基于传统算法的目标检测方法总结概述 Viola-Jones | HOG+SVM | DPM | NMS

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检…

第十九节、基于传统图像处理的目标检测与识别(词袋模型BOW+SVM附代码)

在上一节.我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别,这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别. 一 词袋介绍 词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的,但计算机视觉会使用该概念的升级.词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域,该模型忽略掉文本的语法和语序,用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档. 我们使用BOW在一系列文档中构建一个字典,然后使用字典中每个单词次数构成向量来表示每一个文档.比如: 文档1:I like…

基于深度学习的目标检测算法：SSD——常见的目标检测算法

from:https://blog.csdn.net/u013989576/article/details/73439202 问题引入: 目前,常见的目标检测算法,如Faster R-CNN,存在着速度慢的缺点.该论文提出的SSD方法,不仅提高了速度,而且提高了准确度. SSD: 该论文的核心思想: 该论文的主要贡献: 1. 提出了SSD目标检测方法,在速度上,比之前最快的YOLO还要快,在检测精度上,可以和Faster RCNN相媲美 2. SSD的核心是在特征图上采用卷积核来预测一系列def…

【TensorFlow】基于ssd_mobilenet模型实现目标检测

最近工作的项目使用了TensorFlow中的目标检测技术,通过训练自己的样本集得到模型来识别游戏中的物体,在这里总结下. 本文介绍在Windows系统下,使用TensorFlow的object detection API来训练自己的数据集,所用的模型为ssd_mobilenet,当然也可以使用其他模型,包括ssd_inception.faster_rcnn.rfcnn_resnet等,其中,ssd模型在各种模型中性能最好,所以便采用它来进行训练. 配置环境 1. 在GitHub上下载所需的mod…

基于深度学习的目标检测（object detection）—— rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn

模型和方法: 在深度学习求解目标检测问题之前的主流 detection 方法是,DPM(Deformable parts models), 度量与评价: mAP:mean Average Precision 数据集: voc2007 the PASCAL Visual Object Classes Challenge 2007…

目标检测论文阅读：Deformable Convolutional Networks

https://blog.csdn.net/qq_21949357/article/details/80538255 这篇论文其实读起来还是比较难懂的,主要是细节部分很需要推敲,尤其是deformable的卷积如何实现的一步上,在写这篇博客之前,我也查阅了很多其他人的分享或者去github找代码,当然也不敢说完全了解了这种特殊的卷积……仅仅做一点自己的阅读心得与体会吧.这是一篇很有意义的工作,但是和深度学习很多论文一样,在读完之后内心也不免有着种种疑云. Deformable Convoluti…

基于SURF特征的目标检测

转战matlab了.步骤说一下: 目标图obj 含目标的场景图scene 载入图像 分别检测SURF特征点 分别提取SURF描述子,即特征向量 用两个特征相互匹配 利用匹配结果计算两者之间的transform关系tform 根据obj位置与变换关系tform,在scene图上框出obj 代码,来自matlab,http://localhost:9090/vision/gs/object-detection-and-tracking.html#btt5qyu %step1:读取图片 %读取obje…