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...
GTMR被定义为未被分配给任何Anchor的那些GT目标在所有目标中的比例。它反映了在一定的分配策略下Anchor和目标之间的匹配质量。 如表2所示,ThunderNet的GTMR高达18.1%,远高于Faster R-CNN。TinyDet获得了相当低的GTMR,8.4%,尽管与ThunderNet一样轻。值得注意的是,ThunderNet的小目标的GTMR非常高;而在具有高分辨率特征...
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...
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...
一种基于过采样faster-RCNN提高小目标检测率的方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于过采样faster-RCNN提高小目标检测率的方法说明:本发明公开了一种基于过采样faster‑RCNN提高小目标检测率的方法,涉及目标识别领域,包括...专利查询请上爱企查
在分析现有目标检测方法的基础上,提出了一种面向小目标的多尺度快速区域卷积神经网络(faster-regions with convolutional neural network,Faster-RCNN)检测算法.根据卷积神经网络的特性,修改了Faster-RCNN的网络结构,使网络可以同时使用低层和高层的特征进行多尺度目标检测,提升了以低层特征为主要检测依据的小目标检测任务...
本发明涉及一种基于Faster Rcnn的小目标检测识别方法,属于计算机视觉识别系统技术领域,具体包括配置环境,搭建基于Faster Rcnn的小目标检测识别模型以及模型训练平台,小目标检测识别模型包括数据预处理;骨干网络、区域建议网络和头部网络。本申请的有益效果为:用resnet50作为主干网络提取图像特征,以及配合使用Roi Align方法,...
《Journal of Measurement Science and Instrumentation 》网络首发论文 文 题目: 基于 Faster R-CNN 的无人机航拍图像小目标检测(英文) 作者: 王纪武,罗海保,鱼鹏飞,李晨阳 收稿日期: 2019-06-07 网络首发日期: 2019-12-27 引用格式: 王纪武,罗海保,鱼鹏飞,李晨阳.基于 Faster R-CNN 的无人机航拍图像小目标...
基于改进Faster R-CNN图像小目标检测 摘要 cqvip:为了实现光照不均匀、噪声干扰下的图像小目标识别,提出了一种改进的Faster-RCNN的小目标检测方法。使用不同膨胀率的空洞卷积来代替池化层,通过扩大感受野增强主干网络的特征提取能力,同时将低层特征图和高层特征图进行特征融合,提高小目标的检测能力;其次使用k-means聚类...
CPU上基于CNN的训练目标检测模型 由于我们有基于CNN的目标检测模型,如Fast RCNN,Faster RCNN,YOLO (你只看一次),ssd (单发探测器)。我尝试过使用CAFFE运行更快的RCNN,但在CPU模式下没有实现后向路径。有没有任何基于CNN的模型,我可以用它来训练CPU。任何帮助都将不胜感激。 浏览2提问于2017-05-23得票数 ...