iou,使得目标在遮挡情况下检测更鲁棒. diou 参考上图,diou loss的公式为: 这里的 $\bf{d}$和 $\bf{c}$分别代表检测框和真实框的中心点,且 $d$代表的是计算两个中心点之间的欧氏距离,$c$则代表 giou中提到的 smallest convex shapes 的对角线距离. 优点: 与giou loss类似,diou loss在与目标框不重叠...
Motivation: 现有自监督方法在分类上表现好但是在密集预测任务(目标检测/语义分割)上表现不好;原因:都是global-level的特征提取;没有考虑local/pixel-level的预测能力;本质上现有的自监督方法是image-level的分类问题,即instance discrimination问题:也就是说把一张图像的数据增强版本分类成它原来那一类。本文提出一种利...
SoCo旨在在两个方面使预训练与目标检测保持一致: 预训练和目标检测之间的网络结构对齐; 引入目标检测的中心属性。 具体来说,除了像现有的自监督对比学习方法那样预训练backbone之外,SoCo还预训练了目标检测器中使用的所有网络模块,如FPN和Mask R-CNN框架中的head。因此,检测器的所有层都可以很好地初始化。 此外,SoCo...
【博士带你学论文】半天带你搞懂对比学习+多模态3D目标检测!Meta博士带你更好理解对比学习,CLIP模型、Dalle2、SimCLR自监督算法实例,源码解读!共计17条视频,包括:1、对比学习算法与实例、2、对比学习算法与实例、【如何更好地理解对比学习】田渊栋 (Meta AI Research
(1)当自我监督学习表征被转移到下游任务时,图像分类和目标检测的准确性不一致。作者提出了三种潜在的方法来设计适合的无监督借口任务用于目标检测。据作者所知,这是第一次深入研究这一问题的工作。 (2)作者提出了一种新的检测友好的自我监督方法,DetCo,...
时间序列异常检测是一项重要的任务,其目标是从时间序列的正常样本分布中识别异常样本。这一任务的最基本挑战在于学习一个能有效识别异常的表示映射。 它在许多领域中都有广泛的应用,例如工业设备状态监测、金融欺诈检测、故障诊断,以及汽车日常监测和维护等。然而,由于时间序列数据的复杂性和多样性,时间序列异常检测仍然是...
基于此,作者提出了一个对象级自监督预训练框架,称为选择性对象对比学习(Selective Object COntrastive learning, SoCo),专门用于目标检测的下游任务 。为了将对象级表示引入预训练,SoCo利用选择性搜索生成对象proposal。 不同于先前的图像级对比学习方法,将整张图片作为作为一个实例,SoCo将图像中的每个对象proposal视为一...
具体来说,除了像现有的自监督对比学习方法那样预训练backbone之外,SoCo还预训练了目标检测器中使用的所有网络模块,如FPN和Mask R-CNN框架中的head。因此,检测器的所有层都可以很好地初始化。 此外,SoCo学习了对象级表示,这些表示不仅对于目标...
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,也是其他复杂视觉任务的基础。 作为图像理 解和计算机视觉的基石,目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次 视觉任务的基础。 像上图中,这些框框便是我们需要检测出来的目标,每个框框上面会有个小数值,它是识别出来的一个百分比的得分,数值...
SoCo的目标是将预训练与目标检测结合起来。 论文使用具有代表性的框架Mask R-CNN和特征金字塔网络(FPN)来演示关键设计原则。 对齐主要是将预训练体系结构与目标检测体系结构进行对齐,并将目标层平移不变性、尺度不变性等重要的目标检测属性集成到预训练体系结构中。