端到端的目标检测:采用一个网络一步到位 代表:YOLO、SSD 2.2 目标检测的任务 2.2.1 分类原理 先来回顾下分类的原理,这是一个常见的CNN组成图,输入一张图片,经过其中卷积、激活、池化相关层,最后加入全连接层达到分类概率的效果 分类的损失与优化 在训练的时候需要计算每个样本的损失,那么CNN做分类的时候使用softm...
既然单独使用分类和回归都不能很好的完成目标检测任务,我们应很自然的想到能否可以将二者结合使用从而达到更好的效果呢?答案是肯定的,在目标检测算法中,基本都采用了这种多任务的方式,即既采用分类又采用了回归。这里说说大体的思路,以RCNN为列,分类主要就用来检测矩形框中物体的类别,而回归往往用来对矩形框进...
今天要讲的这篇文章则从空间维度上来解耦目标检测中的分类和回归任务,文中观察到分类和回归存在空间维度上的misalignment(如图4),这也就是我前面提到的两个本质上不同的任务在特征学习时所关注的点是不一样的,某些显著区域的特征可能具有丰富的分类信息,而边界附近的特征更有利于位置回归。其实还有个方式来解释,就是...
1. 构建FPN特征金字塔,进行加强特征提取 特征图金字塔网络FPN(Feature Pyramid Networks)是2017年提出的一种网络,FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本不增加原有模型计算量的情况下,大幅度提升了小物体检测的性能。 2. 利用YOLO Head对三组有效特征层进行预测 YOLO Head 本质上是一...
本申请涉及人工智能中的模型构建领域,具体涉及一种基于分类回归的目标检测模型训练方法和目标检测方法。通过将目标检测模型中的回归器和分类器分开训练,模型训练数据先对目标检测中的特征提取器以及回归器进行训练,而后通过所得的回归检测子模型以及均衡采样的方法来得到用于训练分类器的分类训练数据,从而保证分类器训练过程...
商汤TSD目标检测算法首次提出分类和回归任务分别学习,且在额外的推理时间损耗不超过10%的情况下,能够稳定提升3%~5%的检测性能,入选CVPR 2020,并获得Open Images冠军。 图片来源:摄图网 “最小异位显性插值法”的算法可直观显示蛋白质如何进化为更高效或根本无效。研究人员比较了数千种蛋白质的功能,发现了突变如何导致...
基于分类回归的目标检测模型训练方法和目标检测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于分类回归的目标检测模型训练方法和目标检测方法说明:本申请涉及人工智能中的模型构建领域,具体涉及一种基于分类回归的目标检测模型训练方法和目标检测方...专利查询请上爱企查
以下关于目标检测算法的论述正确的有A.rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn算法本质上都是将目标检测分成了两个任务,目标框分类和矩形框回归。B.rcnn、fast-rcnn、faster-rcnn算法都需要额外的selective search模块来捕获候选框C.YOLO网络只需要一次推断就可以输出图像中物体的位置、所属类别D.YOLO网络的思路是将输入图像...
A.候选区域生成、分类和回归等阶段使用一个VGG16网络统一为端对端的目标检测过程B.因为一个网格对应的边框B通常取2,所以YOLO v1对于有重叠的物体或者是中心落在一个网格的小物体往往只能识别其中的一个。C.把目标检测转化为一个回归问题,无需候选区域生成环节,因此速度得到了提升D.由于候选区域只能从SXS个有限的...
目标检测 分类损失 和 回归损失 目标检测数据分析 COCO 数据集是一个大型数据集,里面包含了包括 object detection, keypoints estimation, semantic segmentation,image caption 等多个任务所需要的图像数据及其标注信息。 以MS COCO 2017为例,一共 25G 左右的图片和 1.5G 左右的 annotation 文件,annotation 文件的...