Sparse R-CNN是Sparse Two-stage Detector,OneNet是Sparse One-stage Detector,它两最大的特点是anchors/proposals的稀疏性,网络输出即是最后的检测结果,而无需NMS。 Sparse R-CNN 作者将检测模型分为三类:dense detectors、dense-to-sparse detectors和sparse detectors。 dense detectors:在特征图的每个位置放置k个anc...
第一步：先提取物体区域；第二步：再对区域进行CNN分类识别；因此，“两阶段”又称基于候选区域（Region...
两阶段模型(two-stage detection)因其对图片的两阶段处理得名,也称为基于区域(Region-based)的方法,R-CNN系列工作就是这一类型的代表。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...
两阶段模型(two-stage detection)因其对图片的两阶段处理得名,也称为基于区域(Region-based)的方法,R-CNN系列工作就是这一类型的代表。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...
计算机视觉---目标检测综述 计算机视觉---目标检测综述 传统的目标检测流水线 卷积神经网络(CNN)应用于目标检测 两阶段方法 Two-Stage Detectors R-CNN SPPNet Fast R-CNN Faster R-CNN Feature Pyramid Network Cascade R-CNN 单阶段方法 One-Stage Detectors SSD YOLO Hybrid Task Cascade for Instance Segmentati...
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 取fullyz convolutional这样的名字是说明这个真的全是卷积,没有像其他一样还要计算anchor和目标box的iou等。 center-based的anchor-free的目标检测方法,中文也就是基于中心的不需要anchor的目标检测方法。
A deep-learning-based detector is generally data-driven and requires little manual intervention, efficiently and simply [20]. The mainstream CNN-based object detectors can be divided into two types: one-stage methods and two-stage methods. Two-stage methods divide the detection into two steps ...
Gradient Harmonized Single-stage Detector intro: AAAI 2019 arxiv: https://arxiv.org/abs/1811.05181 M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network intro: AAAI 2019 arxiv: https://arxiv.org/abs/1811.04533 github: https://github.com/qijiezhao/M2Det BAN: Foc...
Gradient Harmonized Single-stage Detector intro: AAAI 2019 arxiv: https://arxiv.org/abs/1811.05181 M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid Network intro: AAAI 2019 arxiv: https://arxiv.org/abs/1811.04533 github: https://github.com/qijiezhao/M2Det BAN: Foc...
我的理解是,RPN、Fast R-CNN、One-Stage Detection都是从feature map上去预测proposal,区别在于,One-Stage Detection从feature map取的区域只是单个的点,RPN从feature map取的区域是3×3大小的范围,而Fast R-CNN取的区域则是RPN预测的proposal在feature map对应的区域,显然,后者更准。