还有作者对网络的定位分支进行改进,作者说该操作增强了定位精度进而提升了目标的整体检测精度。有点Mask R-CNN的意思,那是不是说增加其他先验信息能够更好的促进性能
本文方法基于两阶段的目标检测,做了简单的回顾,两阶段的目标检测从R-CNN开始,基于区域的深度网络用于对每个RoI进行分类及定位。RoI由一些低层次的据算计视觉算法得到。SPP-Net,与Fast R-CNN通过在共享feature map上提取区域feature map。虽然,SPP-Net,Fast R-CNN有效的提升了目标检测的效果,但ROI生成部分仍无法进行...
Grid R-CNN是商汤科技最新发表于arXiv的一篇目标检测的论文,对Faster R-CNN架构的目标坐标回归部分进行了替换,取得了更加精确的定位精度,是最近非常值得一读的论文。 今天就跟大家一起来细品此文妙处。 一、作者信息 该文所有作者均来自商汤科技: 该文直取Grid(网格)修饰R-CNN,意即将目标检测中位置定位转化为目标...
论文[Grid R-CNN Plus: Faster and Better] 前面讲到将 Grid R-CNN 模块引入到 two-stage 目标检测器中可以显著提升 mAP,然而 Grid R-CNN 的计算量较大导致 inference 时间较长,从而使其难以广泛应用,所以这篇文章提出 Grid R-CNN Plus,通过一些有效的改进使其成为更好更快的目标检测器。 大概介绍一下 Gri...
Mask-RCNN论文阅读笔记 一、摘要 mask-rcnn本质上在fasterrcnn的基础上加了一个预测每个二值掩膜mask的分支,相当于在之前fasterrcnn的基础上,fasterrcnn将目标框出,maskrcnn在目标框内对目标做一个实例分割。整理思路如下: 在faster的基础上预测出了每个目标框,maskrcnn在框内对每个像素再进行预测,预测每个像...
Grid R-CNN is an object detection framework, where the traditional regression formulation is replaced by a grid point guided localization mechanism. Grid R-CNN divides the object bounding box region into grids and employs a fully convolutional network (FCN) to predict the locations of grid points...
论文笔记:Mask R-CNN .” Proceedings oftheIEEE international conference 二、研究背景 FasterR-CNN最终得到是bbox和类别,而且对小物体检测不太准确,所以本文提出一种除了可以检测box和类别外,还可以检测mask的网络。就是MaskR-CNN。 三、创新点 主要在2点: 应用了FPN,对小物体检测更准 添加了上面提到检测mask...
Grid R-CNN 是一种将传统两阶段检测算法中对于矩形框坐标回归转换成由 FCN 构建物体网格点的方法,由于同一水平线上网格点的互相纠正作用以及相邻网格点空间信息的融合,其探测结果质量高。然而,其速度并不理想,因此 plus 版本在该基础上作了速度和精度提升。
Grid R-CNN 这篇论文由商汤提出,主要对 Faster R-CNN 框架中定位框回归支路的更改,将以往通过回归方式实现 proposal 位置修正的方法,改为通过全卷积网络来实现目标定位框的精确修正。 如上图 (b) 的 3x3 个点,网格点的位置由像素级确定。因此,较之前的回归算法,网络就可以获得监督信息。但是由于点位置的预测和...
基于多年设计 CNN 架构的经验,研究人员选择 BEV 表示来与自然图像的外观非常相似,以便最大限度地利用下游 CNN,而这些 CNN 恰好是为自然图像设计的。因此,最初的 BEV 表示创建了点云的自上而下的投影。最近,初始 BEV 的变体尝试使用丰富的不同高度 [38]、反射 [28] 甚至学习表示 [16] 对 BEV 中的每个像素...