论文源址:https://arxiv.org/abs/1703.06211 开源项目:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets 摘要 卷积神经网络由于其构建时固定的网络结构,因此只能处理模型的几何变换问题.本文主要介绍了两种增强CNN模型变换的模型,称为可变形卷积及可变形RoI pooling.二者都基于一种思路,通过额外增加模型的偏移及根据目标任务对此偏移量进行学习来增强空间采样位置.新模型可以取代CNN中的原有模型,可以通过反向传播算法进…

论文阅读笔记(十七)ICCV2017的扩刊(会议论文[传送门]) 改进部分: (1)惩罚函数:原本由两部分组成的惩罚函数,改为只包含 Sequence Cost 函数: (2)对重新权重改进: ① Positive Re-Weighting: 其中 若太大,则选择的样本标签的可信度小:若太小,则样本数量不足以进行矩阵学习,因此设置如下的: 其中,σ为 [0, 1],如果 σ = 1,则说明充分相信样本估计的可信度,反之设置为 σ = 0. ② Negative Re-Weighting: 对于所…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github:https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要 大规模的目标检测数据集在进行ground truth 框标记时仍存在这歧义,本文提出新的边界框的回归损失针对边界框的移动及位置方差进行学习,此方法在不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性.而学习到的位置变化用于在进行NMS处理时合并两个相邻的边界框. 介绍 在大规模目标检测数据集中,一些场景下框的标记是存在歧义的,十…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1701.06659 开源代码:https://github.com/MTCloudVision/mxnet-dssd 摘要 DSSD主要是向目标检测结构中增加语义信息.本文首先结合ResNet-101与SSD,然后,在此基础上添加反卷积层用于增大目标检测中的语义信息,从而提高目标物体尤其是小物体检测的准确率.本文主要研究在前向过程中添加附加单元至可学习模型中,本文主要指在前馈过程中反卷积与训练的模型输出之间的连接. 介绍 本文结构 SSD+…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码:https://github.com/jwyang/fpn.pytorch 摘要 特征金字塔是用于不同尺寸目标检测中的基本组件.但由于金字塔表征的特征需要消耗较多的内存及计算资源,因此,深度学习尽量避免使用金字塔特征.本文利用深度卷积网络中自带的多尺寸信息构建特征金字塔.本文搭建了具有横向连接的自上而下的结构FPN,从而在所有尺寸上构建高层次的语义特征.本文在Faster R-CNN的基础结构上增加了FPN结构,并…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1605.06409 开源代码:https://github.com/PureDiors/pytorch_RFCN 摘要 提出了基于区域的全卷积网络,用于精确高效的目标检测,相比于基于区域的检测器(Fast/Faster R-CNN),这些检测器重复的在子区域进行数百次计算,而本文在整张图像上进行共享计算.因此,本文提出了基于位置敏感分数图用于解决图像分类中的平移不变性及目标检测中的平移可变性之间的矛盾.将图像分类网络处理为全卷积网络用于目标…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.11168 摘要 可变形卷积的一个亮点是对于不同几何变化的物体具有适应性.但也存在一些问题,虽然相比传统的卷积网络,其神经网络的空间形状更接近于目标物体的形状,但有时会超出ROI区域,从而引入不相关的图像信息进而对提取的特征造成影响.为此,本文提出了改造后的可变形卷积,通过增加建模及更强的训练来改善其聚焦图像相关区域的能力.通过在网路中引入更多的可变形卷积,同时,引入调制机制来扩大可变形的范围.为了有效的利用丰富的建模能力,通过一个…

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf 开源代码:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 摘要 Mask R-CNN可以在进行检测的同时,进行高质量的分割操作.基于Faster R-CNN并进行扩展,增加了一个分支在进行框识别的同时并行的预测目标的mask.Mask R-CNN易于训练,相比Faster R-CNN增加了一点点花销.此外,Mask R-CNN可以很容易扩展至其他任务中.如关键点检测.本文在COCO…

论文源址:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 代码:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 摘要 本文针对YOLO再次改进,训练更大的网络,准确率也有所提高.在320x320的输入上YOLOv3运行22ms,mAP为28.2,与SSD的准确率相同,但比SSD快三倍.在使用0.5 IOU作为检测机制时,YOLOv3仍表现很好.在Titan X上实现57.9 AP50 51ms的运行,而Retin…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1710.08864 tensorflow代码: https://github.com/Hyperparticle/one-pixel-attack-keras 摘要 在对网络的输入上做点小处理,就可以改变DNN的输出结果.本文分析了一种极限条件下的攻击情形,只改变一个输入中的一个像素使网络的输出发生改变.本文提出了一个基于差分进化生成单像素的对抗性扰动.可以以最小攻击信息的条件下,对更多类型的网络进行欺骗.结果表明,CIFAR-10测试集上…