1. 目标检测算法的分类 目标检测算法可以根据网络架构、候选框生成方式、特征提取方式等不同因素进行分类,以下是常见分类方式: Anchor-free vs Anchor-based: Anchor-free检测器:无需预设边界框,直接输出检测框的位置和大小。 Anchor-based检测器:预设一些边界框作为候选框,然后基于这些边界框进行进一步的分类和位置回...
对一个图像的损失函数,是一个分类损失函数与回归损失函数的叠加: L ( { p i } , { t i } ) = 1 N c l s ∑ L c l s ( p i , p i ∗ ) + λ 1 N r e g ∑ p i ∗ L r e g ( t i , t i ∗ ) L(\{p_i\},\{t_i\}) = \frac{1}{N_{cls}}\sum{L_{...
第二阶段:将网络输入调整为448*448,继续在ImageNet分类数据集上训练细调模型,共10轮,此时分类模型top-1准确率为76.5%,而top-5准确度为93.3% 第三阶段:修改Darknet-19分类模型为检测模型,并在检测数据集上继续细调网络 ③ 优点与缺点 (1)优点 YOLOv2使用了一个新的分类器作为特征提取部分,较多使用了3*3卷积...
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softmax函数计算结果,损失为交叉熵损失。 常见的CNN模型: 对于目标检测来说不仅仅是分类这样简单的一个图片输出一个结果,而且还需要输出图片中目标(物体)的位置信息,所以从分类到检测,过程如下: 分类: 分类+定位(只有一个目标的时候) 目标检测的任务 分类...
目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类。一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族。他们识别错误率低,漏识...
本文主要讲一下深度网络时代,目标检测系列的RCNN这个分支,这个分支就是常说的two-step,候选框 +深度学习分类的模式:RCNN->SPP->Fast RCNN->Faster RCNN 另外一个分支是yolo v1-v4,这个分支是one-step的端到端的方式。不过这里主要是介绍RCNN那个体系的。
一开始我们解决目标检测问题的想法是,先用一个bbox把物体画出来,然后输入进CNN中提取图片特征,再将输出分别输入进一个类别分类器和bbox回归器中,来进行类别的预测和bbox的拟合。 over-feat模型,一种非常暴力的方法。 首先要提前设定K个不同大小的滑动窗口,每个窗口提取M个图片,总共可得到K *M 个图片,从左到...
问题: 图像分类网络是否可以用于目标检测 在什么情况下可以使用 图像分类与目标检测的区别 目标检测架构的基本网络 将一个预训练的分类网络作为深度学习目标检测架构(例如 Faster R-CNN、SSD 或者 YOLO)的基本网络。 这个方法的好处是:你可以创建一个基于深度学习的复杂端到端目标检测器。 而其不足之处是:它需要一...
目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置。 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类。一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族。他们识别错误率低,漏识...
分类器分类(主要有SVM、Adaboost等) 二、传统的目标检测算法 2.1 图像识别的任务 这里有一个图像任务:既要把图中的物体识别出来,又要用方框框出它的位置。 这个任务本质上就是这两个问题:一:图像识别,二:定位。 1.图像识别(classification): 输入:图片 ...