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_{...
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...
先进行区域生成,该区域称之为region proposal(简称RP,一个有可能包含待检物体的预选框),再通过卷积神经网络进行样本分类。 任务流程:特征提取 --> 生成RP --> 分类/定位回归。 常见tow stage目标检测算法有:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 2)One Stage 不用RP,直接在网络中提取特...
(2) R-CNN训练过程分为了三个阶段,而Fast R-CNN直接使用softmax替代SVM分类,同时利用多任务损失函数边框回归也加入到了网络中,这样整个的训练过程是端到端的(除去region proposal提取阶段)。 也就是说,之前R-CNN的处理流程是先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做box regression,而在Fast R-CN...
(1)两步走(two stage)的目标检测:先进行区域推荐,而后进行目标分类 主要算法:R-CNN,SPP-NET,Fast R-CNN,Faster R-CNN (2)端到端(one stage)的目标检测:采用一个网络一步到位 主要算法:YOLO系列(YOLO v1,YOLO v2等),SSD 目标检测的任务 分类原理: ...
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...
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...
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...
NMS(Non-Maximun Suppression)非极大值抑制就是抑制不是极大值的元素。该方法主要是为了降低候选框数量,我们在之前提取出目标的候选框数量非常多(几千个),每个候选框经过分类器会有一个属于某个类别的概率值,我们需要NMS方法来去掉多余的候选框。 假设我们的目标分类任务有6类,在第一阶段得到2000个候选框,输出向量...
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...