引文 ​ 最近笔者也在寻找目标检测的其他方向,一般可以继续挖掘的方向是从目标检测的数据入手,困难样本的目标检测,如检测物体被遮挡,极小人脸检测,亦或者数据样本不足的算法.这里笔者介绍一篇小样本(few-shot)数据方向下的域适应(Domain Adaptation)的目标检测算法,这篇新加坡国立大学&华为诺亚方舟实验室的paper<Few-shot Adaptive Faster R-CNN>被收录于CVPR2019,解决的具体问题场景是我们有在普通常见场景下的汽车目标检测,我们只有…

封面图是作者运行图,我在 ubuntu 环境下只有文字预测结果. Detection Using A Pre-Trained Model 使用训练好的模型来检测物体 运行一下命令来下载和编译模型 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make 运行一下模型来下载预训练权重 wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights 运行以下命令来测试模型 ./darknet de…

Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., Farhadi, A.: You only look once: Unified, real-time object detection. In: CVPR. (2016) YOLO的全拼是You Only Look Once,顾名思义就是只看一次,把目标区域预测和目标类别预测合二为一,作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题.该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率,实现端到端的物品检测.因此识…

前段时间看了YOLO的论文,打算用YOLO模型做一个迁移学习,看看能不能用于项目中去.但在实践过程中感觉到对于YOLO的一些细节和技巧还是没有很好的理解,现学习其他人的博客总结(所有参考连接都附于最后一部分“参考资料”),加入自己的理解,整理此学习笔记. 概念补充:mAP:mAP是目标检测算法中衡量算法精确度的一个指标,其涉及到查准率(Precision)和查全率(Recall).对于目标检测任务,对于每一个目标可以计算出其查准率和查全率,多次实验进行统计,可以得到每个类有一条P-R曲线,曲线下…

​ 前言: 目标检测的预测框经过了滑动窗口.selective search.RPN.anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文,但anchor freee的流行却是从CornerNet开始的,其中体现的一些思想仍值得学习. 看过公众号以往论文解读文章的读者应该能感觉到,以往论文解读中会有不少我自己的话来表述,文章写得也很简练.但这篇论文的写作实在很好,以至于这篇解读文章几乎就是对论…

参考文献 [1]Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation [2]Fast R-CNN [3]Faster R-CNN: towards real-time object detection with region proposal networks 1. 概述 图像分类,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务.图像分类模型是将图像划分为单个类别,通常对应于图像中最突出的物体.但是…

不多说,直接上干货! 本文一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码. •   RCNN RCNN(Regions with CNN features)是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑,由年轻有为的RBG大神提出,借助CNN良好的特征提取和分类性能,通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化. 算法可以分为四步:         1)候选区域选择 Region P…

概述 Mask-RCNN,是一个处于像素级别的目标检测手段.目标检测的发展主要历程大概是:RCNN,Fast-RCNN,Fster-RCNN,Darknet,YOLO,YOLOv2,YOLO3(参考目标检测:keras-yolo3之制作VOC数据集训练指南),Mask-RCNN.本文参考的论文来源于https://arxiv.org/abs/1703.06870. 下面,开始制作用于Mask训练的数据集. 首先展示一下成果,由于个人设备有限,cpu仅迭代5次的结果. 使用labelme进行图片标…

前言 SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种.由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN.在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理,并使用 pytorch 来实现 SSD. 模型结构 VGG16 SSD 的结构如上图所示,可以看到 SSD 使用…

YOLO:You Only Look Once(只需看一眼) 基于深度学习方法的一个特点就是实现端到端的检测,相对于其他目标检测与识别方法(如Fast R-CNN)将目标识别任务分成目标区域预测和类别预测等多个流程,YOLO将目标区域预测和类别预测整合到单个神经网络中,将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题.速度非常快,达到每秒45帧,而在快速YOLO(Fast YOLO,卷积层更少),可以达到每秒155帧. 与当前最好系统相比,YOLO目标区域定位误差更大,但是背景预测的假阳性(真…