P和R是既矛盾又统一的两个指标,最好绘出模型的P-R曲线,P-R曲线的横轴为Recall,纵轴为Precision,曲线上的每个点代表着,在某一(概率)阈值下,模型将大于该阈值的结果判定为正样本,小于该阈值的结果判定为负样本,此时能够确定TP、TN、FP、FN的值,从而能够算出在这个阈值下精确率(P)和召回率(R)。整条P-R曲线...
以RCNN系列、Yolo系列为首的一些模型在目标检测领域已经取得了非常成熟的应用效果,但不管是单阶段模型(如Yolo、SSD)还是两阶段模型(如RCNN),都需要进行非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称NMS)的后处理操作。NMS的作用是去除多个预测同一物体的冗余检测框,基本已经是目标检测模型必不可少的一步。但NMS也有它...
NanoDet 是一个速度超快和轻量级的移动端 Anchor-free 目标检测模型。该模型具备以下优势: 超轻量级:模型文件大小仅几兆(小于4M——nanodet_m.pth);- 速度超快:在移动 ARM CPU 上的速度达到 97fps(10.23ms);- 训练友好:GPU内存成本比其他模型低得多。GTX1060 6G 上的 Batch-size 为 80 即可运行;- 方便部...
RetinaNet是一种用于目标检测的深度学习模型，它使用了FPN（特征金字塔网络）和新的焦点损失函数。RetinaNet旨在解决目标检测中前景和背景示例不平衡的问题，从而提高检测准确性。该模型效率高，可以在低端设备上运行，是实时目标检测的热门选择。优点：提高了目标检测的准确性高效且可在低端设备上运行易于训练和使用 缺点：...
单阶段模型(one-stage detection)没有中间的区域检出过程,直接从图片获得预测结果,也被称为Region-free方法。 本文回顾目标检测中必备的TOP模型,包括one-stage模型和two-stage模型。 一、two-stage 模型 1、 RRC detection 很多成功的精确物体检测和定位方法都使用了R-CNN型两级卷积神经网络(CNN)的一些变体,在第一...
然而,在目标检测中,一个模型通常会检测很多种物体,那么每一类都能绘制一个PR曲线,进而计算出一个AP值。那么多个类别的AP值的平均就是mAP. mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏,是目标检测中一个最为重要的指标,一般看论文或者评估一个目标检测模型,都会看这个值,这个值是在0-1直接,越大越好。
PointPillars 是一个既简单又实用的模型,在保持较高精度的同时又有很高的推理速度,同时部署也很友好,是一个十分常用的模型。 提出了一种新的点云编码器和新网络pointpillar,实现对三维目标检测网络的端到端训练; 将三维点云处理为二维伪图像,用传统CNN对伪图像进行特征提取,推理速度显著提升,是其他方法(含3维卷积...
YOLO(You Only Look Once!)系列是非常经典的目标检测算法,可以完成多尺度、多目标的检测任务,并且相比于两阶段的检测方法更加的高效。因此,本篇文章对新开源的YOLOv5目标检测模型进行详细的介绍。 1 YOLOv5模型结构 YOLOv5模型结构如下图所示。 从上图可以看出,YOLOv5的模型结构可以分为四个部分:输入端、Backbone、...
YOLO 是 You Only Look Once 的缩写,也就是说模型只需要看一次,就能检测出目标来。为什么这样说呢? 这是因为在 YOLO 之前,用于目标检测的网络是 R-CNN 为主二阶段检测网络,检测分两步走,先图像生成一些候选框,然后在这些候选框基础上进行分类和边界框的回归。这个真是一个不错的名字,好记还有含义。
近日，来自香港大学的罗平团队、腾讯 AI Lab 的研究者联合提出一种新框架 DiffusionDet，将扩散模型应用于目标检测。据了解，还没有研究可以成功地将扩散模型应用于目标检测，可以说这是第一个采用扩散模型进行目标检测的工作。DiffusionDet 的性能如何呢？在 MS-COCO 数据集上进行评估，使用 ResNet-50 作为骨干，在...