Densenet的改良—PeleeNET Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices 论文地址:https://arxiv.org/abs/1804.06882 Peleenet专注于优化小型网络,针对densenet的结构做出了改良,达到了目前最先进的水准.在已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet. ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算,而缺乏有效的实现.在本文中,来自加…

YOLO 在卷积层之后使用了 DarkNet 来做特征检测. 然而,它并没有使用多尺度特征图来做独立的检测.相反,它将特征图部分平滑化,并将其和另一个较低分辨率的特征图拼接.例如,YOLO 将一个 28 × 28 × 512 的层重塑为 14 × 14 × 2048,然后将它和 14 × 14 ×1024 的特征图拼接.之后,YOLO 在新的 14 × 14 × 3072 层上应用卷积核进行预测. YOLO(v2)做出了很多实现上的改进,将 mAP 值从第一次发布时的 63.4 提高到了 78.…

SSD 是使用 VGG19 网络作为特征提取器(和 Faster R-CNN 中使用的 CNN 一样)的单次检测器.我们在该网络之后添加自定义卷积层(蓝色),并使用卷积核(绿色)执行预测. 同时对类别和位置执行单次预测. 然而,卷积层降低了空间维度和分辨率.因此上述模型仅可以检测较大的目标.为了解决该问题,我们从多个特征图上执行独立的目标检测. 使用多尺度特征图用于检测. 以下是特征图图示. SSD 使用卷积网络中较深的层来检测目标.如果我们按接近真实的比例重绘上图,我们会发现图像的空间分辨率已…

昨天类似的 YOLO: https://www.v2ex.com/t/392671#reply0 下载这个项目 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 解压 checkpoint files in ./checkpoint unzip ssd_300_vgg.ckpt.zip 运行 jupyter 文件命令 jupyter notebook notebooks/ssd_notebook.ipynb 项目说明: http://www.tensorflo…

CVPR2020:三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhou_Joint_3D_Instance_Segmentation_and_Object_Detection_for_Autonomous_Driving_CVPR_2020_pape…

KCF目标跟踪方法分析与总结 correlation filter Kernelized correlation filter tracking 读"J. F. Henriques, R. Caseiro, P. Martins, J. Batista, 'High-speed tracking with kernelized correlation filters'" 笔记 KCF是一种鉴别式追踪方法,这类方法一般都是在追踪过程中训练一个目标检测器,使用目标检测器去检测下一帧预测位置…

Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 作者: Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik 引用: Girshick, Ross, et al. "Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation…

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. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN…

将YOLO应用于视频流对象检测 首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码: # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2 import os # construct the argument parse and parse the arguments ap = argparse.ArgumentParser() ap.a…

计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性情,目前该…