参考:https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/77945600 参考:http://www.cnblogs.com/sddai/p/10277383.html 参考:https://blog.csdn.net/u012426298/article/details/81773319 Object Hard example mining: 这里分2种Hard example mining方法,分别对应于优化SVM的算法和非SVM的算法:…

技术揭秘:海康威视PASCAL VOC2012目标检测权威评测夺冠之道 原创 2016-09-21 钟巧勇 深度学习大讲堂 点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦!深度学习大讲堂是高质量原创内容平台,邀请学术界.工业界一线专家撰稿,致力于推送人工智能与深度学习最新技术.产品和活动信息!           近年来,随着深度学习的崛起,计算机视觉得到飞速发展.目标检测作为计算机视觉的基础算法,也搭上了深度学习的快车.基于Proposal的检测框架,从R-CNN到Faster R-CNN,算法性能越来越…

R-FCN论文阅读(R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks ) 目录 作者及相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结 参考文献 作者及相关链接 作者: 作者链接:代季峰,何恺明,孙剑 论文链接:论文传送门 代码链接:matlab版,python版 方法概括 R-FCN解决问题——目标检测 整个R-FCN的结构 一个base的conv网络如ResNet101, 一个RPN(Faster RCNN…

R-FCN 原理 R-FCN作者指出在图片分类网络中具有平移不变性(translation invariance),而目标在图片中的位置也并不影响分类结果;但是检测网络对目标的位置比较敏感.因此Faster R-CNN将ROI的特征提取操作放在了最后分类网络中间(靠后的位置)打破分类网络的平移不变性,而不能直接放在网络的末尾.但是这样存在的问题是ROI特征提取不共享计算,导致计算量较大. 一般来讲,网络越深,其具有的平移旋转不变性越强,这个性质对于保证分类模型的鲁棒性有积极意义.然而,在检测问题…

对抗网络之目标检测应用:A-Fast-RCNN 论文:A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection [点击下载] Caffe代码:[Github] 一. 深度学习正确的打开方式 深度学习的根基在于样本,大量的样本决定了深度网络的精确度和收敛性,针对样本的挖掘是深度学习的一个重要研究方向,这里我们先回顾两个概念 Easy Example 和 Hard Example : Easy Example:…

在计算机视觉中,目标检测是一个难题.在大型项目中,首先需要先进行目标检测,得到对应类别和坐标后,才进行之后的各种分析.如人脸识别,通常是首先人脸检测,得到人脸的目标框,再对此目标框进行人脸识别.如果该物体都不能检测得到,则后续的分析就无从入手.因此,目标检测占据着十分重要的地位.在目标检测算法中,通常可以分成One-Stage单阶段和Two-Stage双阶段.而在实际中,我经常接触到的是One-Stage算法,如YOLO,SSD等.接下来,对常接触到的这部分One-stage单阶段目标检测算法进…

论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题,提出能根据loss大小自动调节权重的focal loss,使得模型的训练更专注于困难样本.同时,基于FPN设计了RetinaNet,在精度和速度上都有不俗的表现 论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 论文代码:https://github.com/facebookresearch/Detectron Introducti…

本文对CV中目标检测子方向的研究,整理了如下的相关笔记(持续更新中): 1. Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection 年份:2018:关键词:Cascade RCNN:引用量:749:推荐指数(1-5):5 描述:一般正常的检测器是用0.5的IOU阈值(用于提出正负样本)训练,但如果提高IOU阈值会降低检测器的表现.这有两个原因: 当训练时,高IOU阈值会减少提出的正样本,引发exponentially vanishin…

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表…

SSD论文阅读(Wei Liu--[ECCV2016]SSD Single Shot MultiBox Detector) 目录 作者及相关链接 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 作者 intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs…