YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好,所以在工业界也十分受欢迎。 Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及...
首先通过 ZF-5 网络的卷积层将输入图像映射到特征图,然后将候选窗口映射到特征图上,再将其通过金字塔池化层的空间 bins 转换为固定长度的表示,最后该向量通过全连接层并最终传递给 SVM 分类器以预测类别和分数。与 R-CNN 类似,SPP-net 也使用特定的后处理层来优化目标的定位结果,同时它也使用相同的多阶段训练过...
残差网络以skip-connection的设计较为成功地缓解了深层网络难以收敛的问题,将网络的深度提高了一个数量级,也带动了一系列对残差网络的解释研究和衍生网络的提出。 在检测领域,VGG作为特征提取器的地位也逐渐被ResNet系列网络替代,文章中以ResNet作为基础网络的Faster R-CNN也常作为后续工作的基线进行比较。 Xception:可...
首先通过 ZF-5 网络的卷积层将输入图像映射到特征图,然后将候选窗口映射到特征图上,再将其通过金字塔池化层的空间 bins 转换为固定长度的表示,最后该向量通过全连接层并最终传递给 SVM 分类器以预测类别和分数。与 R-CNN 类似,SPP-net 也使用特定的后处理层来优化目标的定位结果,同时它也使用相同的多阶段训练过...
前面介绍了图像分类网络,并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络,这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影像在的病灶检测等。
R-CNN将检测抽象为两个过程,首先,基于图片提出若干可能包含物体的区域(即图片的局部裁剪,被称为Region Proposal),文中使用的是Selective Search算法。其次,在提出的这些区域上运行当时表现最好的分类网络(文中使用AlexNet),得到每个区域内物体的类别。 如图1,R-CNN模型的具体实现步骤(以AlexNet网络为基准)如下:(1)...
改进了Alex-net,并用图像缩放和滑窗方法在test数据集上测试网络;提出了一种图像定位的方法;最后通过一个卷积网络来同时进行分类,定位和检测三个计算机视觉任务,并在ILSVRC2013中获得了很好的结果。 ===SPPNet=== RCNN在全连接层输入需要归一化图像尺寸,这里不需要,在全连接层前加了一个spatial pyramid pooling...
step2:RPN网络使用先验anchor输出带有objectness socre的矩形候选区域(通过先验anchor产生)集合; objecness socre:二分类,表示是背景类和有目标; 倘若特征图大小为W× H ,使用k个先验anchor,则总共有W H k个矩形候选区域; k表示使用k个anchor;2k:表示二分类数量,4k:是坐标数量 ...
检测网络 在分类网络中移除最后一个1x1的层,在最后添加3个3x3x1024的卷积层,再接上输出是类别个数的1x1卷积. 对于输入图像尺寸为Si x Si,最终3x3卷积层输出的feature map是Oi x Oi(Oi=Si/(2^5)),对应输入图像的Oi x Oi个栅格,每个栅格预测#anchors种boxes大小,每个box包含4个坐标值,1个置信度和#classes...
用在ImageNet数据集上进行学习的参数对神经网络进行预处理,解决了在目标检测训练过程中标注数据不足的问题。(也就是迁移学习) 通过线性回归模型对边框进行校准,减少图像中的背景空白,得到更精确的定位。 该方法将PASCAL VOC上的检测率从35.1%提升到了53.7%,其意义与AlexNet在2012年取得分类任务的大突破是相当的,对目...