特征错位逐层累积并传递到检测部分,影响RPN和RCNN Head的回归精度。小目标对这种位置错位更加敏感。通过消除错位,可以显著提高小目标的检测性能。 本文的贡献可以概括为: 在轻量级检测网络中,首次启用高分辨率检测特征图(即80×80)进行密集Anchor,这对于检测小目标至关重要; 提出了具有稀疏连接卷积的TinyFPN和TinyRPN,...
Faster R-CNN通过共享卷积特征和引入RPN来自动生成候选区域,避免了传统R-CNN中需要多次通过选择性搜索算法来生成候选区域的步骤。 Faster R-CNN在实际应用中有哪些局限性?Faster R-CNN的局限性可能包括对计算资源的高需求、对小对象检测的挑战以及在处理实时视频流时可能的延迟。 Anchor的设计是如何影响模型性能的?Anc...
Faster RCNN 是继R-CNN和Fast RCNN之后提出的新的目标检测网络,在检测精度和速度上有明显提高,在我写这篇文章的时候,Faster RCNN原论文以引用:24592。 目录: 流程图 整个网络分为5大部分: Dataset :预测里数据集,把每个batch转换成大小相同的图片等。 Backbone:对图片进行特征提取,得到特征图。 RPN:生成anchors...
简介Faster R-CNN是继R-CNN,Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法,在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢,无法进行实时的目标检测。 Faster R-CNN是典型
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 ...
三、faster-rcnn + FPN网络,提升小目标检测 一些理解 一、整体框架 如上图所示,整体主要分为4个阶段: 1.1、Conv layers提取特征图: 作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取input image的feature maps,该feature maps会用于后续的RPN层和全连接层,具体为VGG的网络层,...
RCNN既然是two-step,那么就从这里切入理解: 第一步,生成候选区 第二步,判断每个候选区的类别 2.1 用CNN提取特征 2.2 用SVM分类 2.3 用线性回归矫正候选框的位置 1.1 候选区Region Proposal 一个图片中有多个待检测的目标,我们怎么找到这个目标的位置呢?Region Proposal就是给出目标可能在的候选框中。如下图,Reg...
Pix2Seq在小/中目标检测方面与Faster R-CNN性能相当，但在大目标检测方面更优。 而对比DETR，Pix2Seq在大/中目标检测方面相当或稍差，但在小目标检测方面更优。 一作华人 这篇论文来自图灵奖得主Geoffrey Hinton带领的谷歌大脑团队。 一作Ting Chen为华人，本科毕业于北京邮电大学，2019年获加州大学洛杉矶分校（...
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...