论文阅读 | Region Proposal by Guided Anchoring 相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 概述 众所周知,anchor策略是目标检测领域的基石.很多目标检测算法的高精度检测都依赖于密集的anchor策略,也就是在空间域上以预设的尺度和宽高比做均匀采样.但是,由于anchor策略产生大量冗余的anchor box,生成数目巨大的低质量负样本,导致正负样本严重失衡,而且还有IoU阈值设置.超参数设计困难等一系列问题.文…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要 区域anchor是现阶段目标检测方法的重要基石.大多数好的目标检测算法都依赖于anchors机制,通过预定义好的尺寸及大小在空间位置上进行均匀的采样.本文提出了一个可替换的解决方案-Guided Anchoring,该方法利用语义特征对anchor进行引导.该方法预测感兴趣目标物的中心的同时预测不同位置处的长宽尺寸及比例大小.在得到anchor的形状之后,…

论文地址:Guided Anchoring 不得不佩服自媒体,直接找到了论文作者之一写了篇解析文章,这里给出链接,本文将引用一部分原作者的解析,减少我的打字量,也方便结合比照理解. 一.问题和思路 1.面临问题 常见的生成 anchor 的方式是滑窗(sliding window),也就是首先定义 k 个特定尺度(scale)和长宽比(aspect ratio)的 anchor,然后在全图上以一定的步长滑动.anchor 的尺度和长宽比需要预先定义,这是一个对性能影响比较大的超参,而且对于不同数…

Guided Anchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题,以及能够根据生成的anchor自适应特征,在嵌入方面提供了两种实施方法,是一个很完整的解决方案   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Region Proposal by Guided Anchoring 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 论文代码:https://github.com/open-mmlab/mmdetection Introdu…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 tensorflow代码:https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 室友对Faster R-CNN的解读:https://www.cnblogs.com/pursuiting/ 摘要 目标检测依赖于区域proposals算法对目标的位置进行预测.SPPnet和Fast R-CNN已经减少了检测网络的运行时间.然而proposals的计算仍是一个重要的瓶颈.本文提出了一个R…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 简介 Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法,前面看了Selective Search以为在这里可以用到,但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框,而是采用了Edge Boxes方法得到的候选框,好吧,再去看看这个方法到底快在哪里.Faster R-CNN分为两个过程,第一个过…

论文标题:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译:基于区域提议(Region  Proposal)网络的实时目标检测 论文作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 Faster RCNN 的GitHub地址:https://gith…

Siamese Cascaded Region Proposal Networks for Real-Time Visual Tracking 2019-03-20 16:45:23 Paper:https://arxiv.org/pdf/1812.06148.pdf Code:(尚无) 背景与动机: 本文提出一种级联的 RPN 网络结合到 Siamese RPN 网络中,然后取得了更好的跟踪效果.本文的动机如下:1). 正负样本的比例,不一致,导致 Siamese Network 的训练不够有…

Videos as Space-Time Region Graphs ECCV 2018 Xiaolong Wang 2018-08-03 11:16:01 Paper:arXiv 本文利用视频中时空上的 proposal 之间的关系,来进行行为识别的建模. 如上图所示,本文将 video 看做是 a graph of objects,然后在该 graph 上进行行为识别的推理.整体的模型如图 2 所示,该方法将视频连续 5 秒的视频作为输入,传递给 3D-CNN.3D CNN 的输出是一个四维…

一.创新点和解决的问题 创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R-CNN]共享卷积层,大幅提高网络的检测速度. 解决的问题 继Fast R-CNN后,在CPU上实现的区域建议算法Selective Search[2s/image].EdgeB…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1811.12030 开源代码:未公开 摘要 本文提出了目标检测网络Grid R-CNN,其基于网格定位机制实现准确的目标检测.传统方法主要基于回归操作,Grid R-CNN则捕捉详细的空间信息,同时具有全卷积结构中对位置信息的敏感性.[ Instead of using only two independent points]是指CornerNet预测的不准确性.Grid R-CNN使用多点监督,用于编码更多的细节信息,同时降低了不准确的特…

文章来源:https://blog.csdn.net/u013058162/article/details/80470426 3D Deep Leaky Noisy-or Network 论文阅读 原文:Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodules Using the 3D Deep Leaky Noisy-or Network 博文参考:Doublle Tree的博客中Evaluate the Malignancy of Pulmonary Nodu…

Lukas Neumann——[ICCV2017]Deep TextSpotter_An End-to-End Trainable Scene Text Localization and Recognition Framework 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献和链接 作者和相关链接 作者 论文下载 代码下载 方法概括 方法概述 该方法将文字检测和识别整合到一个端到端的网络中.检测使用YOLOv2+RPN,并利用双线性采样将文字区域统一为高度一致的变长…

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://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/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/1612.08242 代码:https://github.com/longcw/yolo2-pytorch 摘要 本文提出YOLO9000可以检测9000多个类别.改进的YOLOv2在VOC与COCO数据集上表现较好.通过使用多尺寸的训练方法,同一个YOLOv2模型可以在多尺寸上进行实现,准确率与速度上得到很好的权衡.超过了基于ResNet的Faster R-CNN和SSD.提出了标检测及分类的联合训练方法.基于此方法,同时,在COCO检测数…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 tensorflow代码:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 摘要 SSD也为单阶段的网络,在feature map的每个feature map像素上生成一系列不同尺寸与大小的默认框,预测时,网络输出的分数代表每个默认框中目标物的类别,同时,调整框的大小与目标物的外形更加匹配.针对不同尺寸大小的物体,网络结合不同的网络层(具有不同的分辨率)的预测值.相对于提取目标prop…

论文源址:http://www.cs.berkeley.edu/~rbg/#girshick2014rcnn 摘要 在PASCAL VOC数据集上,最好的方法的思路是将低级信息与较高层次的上下文信息进行结合.该文的两个亮点:(1)将CNN应用到region proposals 用于对目标物体的定位.(2)对于较少数量的标签数据,先在规模较大的数据集上进行有监督的预训练,然后针对特定场景进行微调,发现性能提升的较大.R-CNN:region with CNN features 介绍 特征问题:视觉…

论文链接:https://arxiv.org/abs/1506.04924 摘要 该文提出了基于混合标签的半监督分割网络.与当前基于区域分类的单任务的分割方法不同,Decoupled 网络将分割与分类任务分离,并为每个任务单独学习一个分离的网络.分类网络识别与图片相关的标签,然后在每个识别的标签中进行二进制的分割.Decoupled网络可以基于图像级别标签学习分类网络,基于像素级别标签学习分割网络.该网络通过桥链接层获得类别明确的激活maps来减少分割的搜索空间.该文在少量训练数据的条件下仍优于…

作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet.Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间.可是尽管如此,仍然不能在工程上做到实时检测,这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高.比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性.为此,该论文介绍了Region Proposal N…

论文阅读:Prominent Object Detection and Recognition: A Saliency-based Pipeline  如上图所示,本文旨在解决一个问题:给定一张图像,我们最应该关注哪些区域?怎么将其分割出来?这是一个什么东东?这三个子问题为一体. Problem formulation: Given an image, determine the most influential item in the scene in terms of region of i…

论文的关注点在于如何提高bounding box的定位,使用的是概率的预测形式,模型的基础是region proposal.论文提出一个locNet的深度网络,不在依赖于回归方程.论文中提到locnet可以很容易与现有的detection系统结合,但我困惑的是(1)它们的训练的方法,这点论文中没有明确的提到,而仅仅说用迭代的方法进行(2)到底两者的融合后两个网络的结构是怎样呢?可以看做一个多任务的系统,还是存在两个网络呢? 检测方法 输入的候选bounding box(使用selective s…

Fast RCNN的结构: 先从这幅图解释FAST RCNN的结构.首先,FAST RCNN的输入是包含两部分,image以及region proposal(在论文中叫做region of interest,ROI).Image经过深度网络(deep network)之后得到feature map,然后可以从feature map中找到ROI在其中的投射projection得到每个patch,但论文没有提及怎么在map中寻找对应的patch,估计可以通过位置关系找到(猜想,因为deep Conv…

R-CNN总结 不总结就没有积累 R-CNN的全称是 Regions with CNN features.它的主要基础是经典的AlexNet,使用AlexNet来提取每个region特征,而不再是传统的SIFT.SURF的特征.同时,还利用了AlexNet本来的功能:分类,这时所得的分类结果相当于预分类.最后,由于每个Region是有边界的,使用SVM对其进行分类得到一个score,定位每个物体的bounding box. 预处理: 先看一看AlexNet的网络结构 可以看到,它的输入图像是一个…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 摘要 最先进的目标检测网络依靠区域提出算法来假设目标的位置.SPPnet[1]和Fast R-CNN[2]等研究已经减少了这些检测网络的运行时间,使得区域提出计算成为一个瓶颈.在这项工作中,我们引入了一个区域提出网络(RPN),该网络与检测网络共享全图像的卷积特征,从而使近乎零成本的区域提出成为可能.RPN是一个全卷积网络,可以同时在每个位…

Event StoryLine Corpus 论文阅读 本文是对 Caselli T, Vossen P. The event storyline corpus: A new benchmark for causal and temporal relation extraction[C]//Proceedings of the Events and Stories in the News Workshop. 2017: 77-86. 阅读的总结.有任何问题请邮件联系 arrogant262@gm…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1703.10295 github:https://github.com/lachlants/denet 摘要 本文重新定义了目标检测,将其定义为用于评估一个规模较大但较为稀疏的的边界框依赖性的概率分布.随后,作者确定了一个评价稀疏分布的机制,Directed Sparse Sampling并将其应用至end-to-end的检测模型当中.该方法扩展了以往SOTA检测模型,并提高了eval 速率同时减少了人工设计.该方法存在两个创新点, I:…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1709.01507 github:https://github.com/hujie-frank/SENet 摘要 卷积网络的关键构件是卷积操作,在每层感受野的范围内通过融合局部及channel-wise信息可以使网络构建特征.一些研究关注空间组件,通过增强空间特征等级的编码能力在增强表示力.本文重点在于通道之间的联系,提出了SENet block,通过对通道之间的独立性建模来自适应的调整通道之间的响应.可以将这些block进行堆叠得到SEN…