SSD在图像上密集放置Anchor以获取Bounding Box,同时充分利用不同尺度的特征来检测更小的目标。 YOLOV3基于特征金字塔有3个输出分别选择大、中、微小物体进行检测,大大提高了微小物体的检测性能。 还有一些学者在FPN中引入了高分辨率Attention机制,以挖掘微小目标中最有用信息。本文就是YOLOV3作为Baseline,并在此基础上进...
详细解读 | 如何改进YOLOv3使其更好应用到小目标检测(比YOLO V4高出4%)mp.weixin.qq.com/s/XPf2NT1amkOyqecLmD-nIA 提出了一种结合增强上下文和细化特征的特征金字塔网络。将多尺度扩张卷积得到的特征自上至下融合注入特征金字塔网络,补充上下文信息。引入通道和空间特征细化机制,抑制多尺度特征融合中的冲突形成...
在feature map上通过selective search获得窗口,然后将这些区域输入到CNN中,然后进行分类。 实际上SPP就是多个空间池化的组合,对不同输出尺度采用不同的划窗大小和步长以确保输出尺度相同,同时能够融合金字塔提取出的多种尺度特征,能够提取更丰富的语义信息。常用于多尺度训练和目标检测中的RPN网络。 在YOLOv3中有一个网...
简介:详细解读 | 如何改进YOLOv3使其更好应用到小目标检测(比YOLO V4高出4%)(二) 3本文方法 如图1所示,输入图像经过4、8、16、32次下采样后,C2、C3、C4、C5分别代表不同level的特征。将F1、F2、F3是对应C3、C4、C5的特征通过一层卷积所生成的(C2因噪声混乱而丢弃)。L1、L2、L3表示FPN生成的特征与CEM的...
简介:详细解读 | 如何改进YOLOv3使其更好应用到小目标检测(比YOLO V4高出4%)(一) 1简介 小目标由于分辨率低、体积小,很难被检测到。而小目标检测性能差主要是由于网络模型的局限性和训练数据集的不平衡所造成的。 为了获得可靠的语义信息,很多目标检测器试图叠加越来越多的池化和降采样操作,使得在前向传播中逐...
1. 红外小目标检测 红外小目标检测的目标比较小,目标极其容易和其他物体混淆,有一定的挑战性。 另外,这本质上也是一个小目标领域的问题,很多适用于小目标的创新点也会被借鉴进来。 此外,该数据集还有一个特点,就是分背景,虽然同样是检测红外小目标,区别是背景的不同,我们对数据集进行了统计以及通过人工翻看的方式...
小目标检测YOLO V3VEDAI数据集K-means聚类算法针对图像中小目标检测率低,虚警率高等问题,提出了一种YOLO V3的改进方法,并将其应用于小目标的检测.由于小目标所占的像素少,特征不明显,提出对原网络输出的8倍降采样特征图进行2倍上采样,将2倍上采样特征图与第2个残差块输出的特征图进行拼接,建立输出为4倍降采样...
由于YOLO 系列对小目标的检测效果一直不太好,所以 YOLOv3 主要是网络结构的改进,使其更适合小目标检测; 特征做的更细致,融入多持续特征图信息 候选框 B=9(3 种 scale,每种有 3 个规格) 二、方法 YOLOv3 的整体过程: 首先,Backbone,输入大小为 416x416 的图像,经过 DarkNet-53,输出 8、16、32 倍下采样...
(注意力模块插进来不可能按照预期一下就提高多少百分点,需要多调参才有可能超过原来的百分点)根据群友反馈,SE直接插入成功率比较高。笔者在一个目标检测比赛中见到有一个大佬是在YOLOv3的FPN的三个分支上各加了一个CBAM,最终超过Cascade R-CNN等模型夺得冠军。