Source[1] 多阶段(Two-stage)物体检测 计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框,这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常,这些目标检测算法可以分为两类:单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中,我们将通过回顾该领域一些最重要的论文,深入探讨用于对象检...
1) 两阶段(Two Stages) 首先由算法(algorithm)生成一系列作为样本的候选框,再通过卷积神经网络进行分类。 常见的算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等等。 2) 一阶段(One Stage ) 不需要产生候选框,直接将目标框定位的问题转化为回归(Regression)问题处理(Process)。 常见的算法有YOLO、SSD等等。 上述...
1.R-CNN(2013) AlexNet在Image Classification领域取得了令人瞩目的成绩,但其主要用于图像分类,对于更高要求的图像识别,自然而然的想法是:从图片中获取识别对象区域,将该区域作为分类网络的输入,得到图像识别的目的。在整个过程中,主要有两个部分的工作: ● 待识别对象区域(RoI)获取 ● 待识别对象区域分类 在R-CNN...
onestage目标检测是一种单阶段的目标检测算法,它通过将目标检测任务与图像分类任务相结合,一次性地进行特征提取和分类判别,从而实现对目标的快速检测。而twostage检测则是一种两阶段的目标检测算法,它首先使用一个粗略的阶段来提取图像的特征,然后再使用一个精确的阶段来进行分类和定位。二、性能特点1. onestage检测速...
目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型:(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先通过启发式方法(selective search)或者CNN网络(RPN)产生一系列稀疏的候选框,然后对这些候选框进行分类与回归,two-stage方法的优势是准确度高;(2)one-stage方法,如Yolo和SSD,其主要思路是均匀地在...
目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类:two stage 的目标检测算法;one stage 的目标检测算法。 一、目标检测的任务 在图像中把目标物体框出来,主要分为两个: 定位任务:把物体在图像中的位置检测处理,通常用(x,y,w,h)表示物体位置框,其中x,y是目标的中心点,w,h是目标物体框的长和宽。
目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,其可以分成两大类:two-stage检测算法;one-stage检测算法。本文主要介绍第一类检测算法,第二类在下一篇博文中介绍。 目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度。一般情况下,two-stage算法在准确度上...
从算法处理的流程来划分,基于深度学习的目标检测算法可以分为两阶段(Two-Stage)算法和一阶段(One-Stage)算法。这两种算法在处理流程、计算复杂度、准确率和实时性等方面存在显著差异。一、两阶段算法两阶段算法,如R-CNN系列(包括R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN),需要先进行候选框的筛选,然后判断候选框是否框...
一、Two stage工作 在通用目标检测技术领域中，最早的two stage检测器可以追溯到R-CNN，如图1所示，其...
Two-stage检测器是一类基于区域提取的目标检测算法,它包括两个关键组件:Region Proposal Network (RPN)和后续的目标分类回归网络。RPN是通过锚点(Ancor)的滑动窗口来提取一系列候选区域,这些候选区域包含前景和背景,后续的目标分类回归网络能够对这些候选区域进行分类和边界框回归,从而得到最终检测结果。 Two-stage检测器...