相比之下,像具有特征金字塔网络(FPN)的Faster R-CNN这样的大型模型需要800×1333的输入,最大的特征图大到200×333。 利用小的输入图像和小的特征图进行目标检测有助于降低计算成本。然而,小的特征图没有详细的信息,位置分辨率也很差。以前的轻量化检测器检测小目标的能力非常有限。它们牺牲了对小目标的检测性能以...
A closer look: Small object detection in Faster R-CNN Improving Small Object Proposals for Company Logo Detection 这里主要分析 Faster R-CNN 对小目标检测的性能分析及改进。 主要是 多尺度 RPN 和多尺度分类网络 数据中目标尺寸分布 3.1 Region Proposals of small objects 不同尺度的 RPN 不同尺度的 RPN...
通常faster-rcnn目标检测有两个步骤,一个是侯选框生成,一个是侯选框微调+目标区分,但是对于单目标识别, 我经常喜欢只使用rpn网络,效果还不错,不过仅仅的rpn使用参考的参数通常会造成一个目标很多个候选框,这时候 降低第一步骤的iou值就可以啦 first_stage_nms_iou_threshold = 0.7 (默认) first_stage_nms_iou...
关键在于卷积本身就会造成分辨率的不停降低，如果想检测小目标，有个比较low的方法是视频使用高分辨率的...
密集目标检测是指图像中存在大量重叠或紧密排列的目标。Faster R-CNN 在密集目标检测中面临以下挑战: 候选框重叠: 密集目标的候选框容易重叠,导致分类和定位困难。 背景干扰: 密集目标的背景干扰较大,增加了检测难度。 改进方法: 改进Anchor 设计: 设计更小、更密集的Anchor,提高对密集目标的检测能力。 上下文信息...
2.1.1 faster_rcnn读入图片尺寸问题 Faster-Rcnn本身对于采集的原图像没有要求,但是作为输入放入网络训练的话就必须限制图片的大小,一般Faster-Rcnn对于输入图像的大小限制规则是:限制最小边为600,最大边为1000,对于输入图像优先考虑最大边的限制。 例如: ...
scale的问题，faster rcnn只在con5_3进行roi pooling，这一层的特征对应原图的scale都是很大的，因为...
面向小目标的多尺度Faster-RCNN检测算法 黄继鹏;史颖欢;高阳 【摘要】小目标是指图像中覆盖区域较小的一类目标.与常规目标相比,小目标信息量少,训练数据难以标记,这导致通用的目标检测方法对小目标的检测效果不好,而专门为小目标设计的检测方法往往复杂度过高或不具有通用性.在分析现有目标检测方法的基础上,提出了一...
一种优化的Faster R-CNN小目标检测方法 程瑞-高建-邢强S孙中昶2 (1.南京邮电大学，江苏南京210003；2.中国科学院空天信息创新研究院，北京100094)摘要：图像目标检测是计算机视觉与数字图像处理的一个热门方向，其主要任务是找出图像中感兴趣的物体并确定物体的位置与类别。目前基于深度学习模型是主流的目标检测算法，...
针对工业大尺寸图像中小目标检测的平均精度均值低的问题,提出了一种改进的Faster R-CNN-Tiny模型.首先采用特征金字塔结构来对二阶检测器Faster R-CNN进行改进,来增强特征的表达能力,同时增加小目标特征映射分辨率,提高预测精度;其次将原本Res Net结构的最后一块改变为可变形卷积,自动计算各点的偏移,从最合适的地方取...