论文| Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector 链接| In Defense of Two-Stage Object Detector 作者| Zeming Li1(第一作者) 设计思想: Could the two-stage detector beat the single-stage detector on both efficiency and accuracy? 目前object detection算法主要分为one stage的SSD、...
简介: 【检测|RCNN系列-5】Light-Head R-CNN的稳精度、提速度之路(附论文获取方式) 1、简介 Two Stage的目标检测算法的网络结构分成2部分,一部分是Region Proposal的生成过程,另一部分是基于ROI预测框的过程(head部分)。对于像Faster RCNN、R-FCN这样的Two Stage的目标检测算法,第2部分有一些操作耗时且存储量...
本笔记记录目标检测算法arxiv2017_Light-Head R-CNN,清华大学、旷视科技联合作品,基于frcnn、R-FCN,做了一个轻量级的检测分支,速度更快,效果也挺好,可结合fig 2对比; 名词定义: 1 Light-Head R-CNN:本文…
【论文笔记】物体检测系列 Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
lizeming大神在论文中提出了基于两种basemodel的版本。其中一种基于类Xception,称之为S型Light-head R-CNN,其网络结构如下: 另外一种基于ResNet,称之为L型Light-head R-CNN。 Innovation thin feature map + cheap R-CNN subnet = Light-head Result 不管在哪一种basemodel下,Light-head R-CNN在检测算法之...
论文阅读: Light-head R-CNN 。FasterR-CNN和R-FCN速度都不够快,原因在于它俩的head都太heavy了。FasterR-CNNheavy在它的RoI-wise subnet部分,因为这部分需要重复计算: 而...,就叫Light-headR-CNN。 其对应的网络结构如下: Note:R-FCN中对于每个proposal,是一个类回归一个4-d vector来表征location信息,所以...
相对于Faster RCNN来讲,Light-Head RCNN的检测头部分是做了轻量化的,从上图可以看到Light-Head RCNN中的Region Proposal的通道数变小了,只有,并且只有一个全连接层,参数量大幅减少了。 Light-Head RCNN的示意图如下: Light-Head RCNN的示意图 另外论文还在BackBone的最后一层卷积中加入了可分离卷积,以减少该...
论文提出Light Head R CNN,一个精简的two stage目标检测器设计准则,在表达能力很强的精简特征图上使用轻量级的R CNN子网,不仅大量减少推理耗时,还提高了准确率,结合Xception like的主干网络能够达到30.7mAP和102FPS 来源:【晓飞的算法工程笔记】 公众号
旷视科技和清华大学联合推出的这篇论文，主要在简化第二个阶段，提出Light-Head R-CNN，通过使用一个...
12月20日晚,量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第三期开讲,本期中旷视(Megvii)研究院解读了近期发表的Light-Head R-CNN论文。 本篇论文所提出的Light-Head R-CNN,构造了轻量头部R-CNN网络,在COCO数据集上超越当前最好水准,同时还保持了很高的时间效率。