Faster R-CNN 和 Dynamic R-CNN 都是目标检测模型,主要在区域提议网络(RPN)和分类回归头的设计上有所不同。 1. Faster R-CNN RPN: 使用固定的IoU阈值(通常为0.7)生成候选区域。 分类与回归头: 采用固定的IoU阈值(通常为0.5)进行正负样本分配。 训练稳定性: 由于固定阈值,训练过程相对稳定,但可能无法适应数据...
本文档是ModelArts AI Gallery算法DynamicRCNN的详细使用方法。 本算法使用MS Coco高质量标注数据集中的trian2017数据集上训练,在val2017和test-dev2017数据集上进行测试,在test-dev2017数据集上达到了mAP=49.2的准确率。 1. 准备数据集 本算法支持的数据集格式为MS Coco数据集。MS COCO通过大量使用Amazon Mechani...
类似地,在回归任务中,Bounding Box的回归目标分布也随着训练过程改变,使用超参确定的SmoothL1损失也不利于模型性能的进一步提高。 Dynamic R-CNN 作者提出了Dynamic R-CNN,改进了传统二阶段检测器中分类任务的标签分配策略和回归任务的SmoothL1损失。 Dynamic Label Assignment(DLA) 传统的标签分类策略为: 设置阈值T+和...
选择Faster R-CNN 还是 Dynamic R-CNN 取决于具体任务需求、数据特性以及资源限制。 1. 选择Faster R-CNN 的场景 任务需求: 如果你的任务对检测速度要求较高,且场景相对简单(如目标尺寸较大、背景不复杂),Faster R-CNN 是一个成熟且稳定的选择。 如果你需要快速实现一个目标检测模型,且对性能要求不是极致,Fast...
2. mmdetection:https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/master/configs/dynamic_rcnn 0 摘要 本文是对faster rcnn的rcnn部分的训练过程进行动态分析,提出了the fixed label assignment strategy 和 动态regression loss function。分析过程很有道理,或许可以在其他目标检测网络中应用,还是蛮有意义的。
paper:Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training 摘要: 虽然两阶段目标检测算法近年不断发展,但是其训练过程并非完美的。作者发现了固定网络设置和动态训练过程之间存在的不一致问题,这极大地影响了性能。固定标签分配策略和回归损失函数不能适应候选框的分布变化,因此不利于训练高质量的...
Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training, ECCV 2020 - hkzhang95/DynamicRCNN
特别是,Dynamic Sparse R-CNN在COCO 2017验证集上达到了最先进的47.2% AP,在相同的ResNet-50 Baseline下比Sparse R-CNN高出2.2% AP。 1简介 近年来,目标检测得到了快速的发展,从卷积神经网络(CNN)到Transformer,特征提取的Backbone各不相同,检测Pipeline的设计也各不相同。根据回归次数的不同,检测器主要可分为...
华为云AI论文精读会2021第四期:Dynamic RCNN:一种有效提升RCNN系列网络表现的动态训练方法发布于43个月以前0 0 798 5月13日19:00举办的华为云AI论文精读会2021 第四期:Dynamic RCNN:一种有效提升RCNN系列网络表现的动态训练方法 很多小伙伴们都有热情的参与~我们的嘉宾是北京大学的白璐斌,直播时评论都在...
hkzhang95/DynamicRCNN official 173 open-mmlab/mmdetection 30,121 TangShengqin/DynamicRCNN-mmdet 5 Tasks Edit object-detection Object Detection regression Vocal Bursts Intensity Prediction Datasets Edit MS COCO Results from the Paper Edit Ranked #89 on Object Detection on COCO test-dev (usi...