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区域网格点的定位。 二、算法思想 如下图所示: 在目前的R-CNN目标检测算法中,目标的2个点(比如左上和右下)就能表征其位置,将目标的定位看为回归问题,即将ROI特征flatten成向量,后接几个全连接层回归目标的坐标偏移量和宽高。 作者认为,这种处...
Grid RCNN(CVPR`2019) 论文名字:《Grid R-CNN》 论文地址: 代码地址: 引言 Grid RCNN主体部分和faster rcnn一样,只不过它使用基于关键点检测分支来代替faster rcnn位置回归分支。该框架采用网格引导定位机制进行精确的目标检测。 Grid RCNN的由来 现有的一些目标检测框架,如faster rcnn,它的坐标回归模块如图(a...
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端到端的训练。随后,Faster R-CNN通过提出了一个轻量级的区域生成网络(RPN)解决上述问题,进而产生一系列离散的RoI。可以使整个网络进行端到端的训练,从而提高了训练的...
在Grid R-CNN 中对于一个物体来说,它所有的网格点共享一个相同的特征表达区域,并且此区域过于冗余。为此,Grid R-CNN Plus 将网格分支的输入尺度从原来的 56x56 降低为 28x28,对于每个网格点,新的输出代表了原来大概四分之一的区域,该方法较 Grid R-CNN 不仅提升了速度还提升了精度,除此之外,还从网格分支...
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。
Compare Object DetectionCOCO test-devGrid R-CNN (ResNeXt-101-FPN)box mAP43.2# 156 Compare AP5063.0# 103 Compare AP7546.6# 106 Compare APS25.1# 95 Compare APM46.5# 95 Compare APL55.2# 99 Compare Hardware BurdenNone# 1 Compare Operations per network passNone# 1 ...
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...
本发明公开了一种基于Grid RCNN模型改进的目标检测方法及系统,包括:获取待检测的目标图像,对所述图像进行图像复杂度处理,然后分配到不同的特征提取网络进行特征图的提取;对于提取的特征图,利用网格引导定位来确定锚框的位置;基于锚框位置,结合形状预测来动态确定锚框的形状,位置和形状确定有锚分支的锚框;将所述有...
首先 CornerNet 只预测边框的左上和右下角两个点,而 Grid R-CNN 中采用了 multi-point 的形式,...
Grid R-CNN论文详解 二月末 图像处理该论文提出了一种名为Grid R-CNN的目标检测框架,该框架采用网格导向定位机制,实现精确的目标检测。即作者提出一种新的目标定位方法来增强目标检测性能。我们首先回顾一下当前普遍使用的目标定位方法,如下图所示,当前检测算法大部分是使用全连接网络来预测目标的四个偏移量来实现目标...