此外,作者还使用真实边界框对一些查询图像进行采样,并使用二元交叉熵损失和平滑L1损失进行模型训练。 Learning the separate detection head for base classes:作者调整主干特征提取器的参数,并学习base类的RPN和R-CNN模块。 Fine-tuning with both base and novel classes:在前两个步骤中只采用base类数据,而在微调这...
细一点说:这个检测器返璞归真,类似于Faster RCNN框架,RCNN的每个子功能都还在,但是除了全连接层子功能这个没法大变,其余实现子功能的每个模块都被替换成完全不同的架构。image feature使用的是slow fast网络代替VGG(但是最后一层用了膨胀卷积或者空洞卷积增加感受野), RPN部分就不是1*1conv了,而是使用基于FPN(RCNN...
Ross 在 AI 界可谓是战果累累，他最初因开发 R-CNN（基于区域的卷积神经网络）目标检测方法而闻名，这项研究可以说是改变了目标检测领域的研究思路，之后的其他研究 Fast-RCNN、Faster-RCNN 都沿袭了 R-CNN 的思路。现在他的谷歌学术引用超过 41 万次。在 Ross 过往参与的工作中，有很多热门研究，如 Fast R-...
Ross 在 AI 界可谓是战果累累,他最初因开发 R-CNN(基于区域的卷积神经网络)目标检测方法而闻名,这项研究可以说是改变了目标检测领域的研究思路,之后的其他研究 Fast-RCNN、Faster-RCNN 都沿袭了 R-CNN 的思路。 现在他的谷歌学术引用超过 41 万次。 在Ross 过往参与的工作中,有很多热门研究,如 Fast R-CNN...
Meta Faster R-CNN: Towards Accurate Few-Shot Object Detection with Attentive Feature Alignment 来自 Semantic Scholar 喜欢 0 阅读量: 950 作者:G Han,S Huang,J Ma,Y He,SF Chang 摘要: Few-shot object detection (FSOD) aims to detect objects using only few examples. It's critically needed for...
ResNet;Faster-RCNN 10-fold cross-validation NA Hospital 1 13 Junior (11), 10 years (2) NA NA NA 36231 (9772) images 519Grading’, 261 PLUS, 8992normal Grading’ vs. others 0.78/0.93 0.90 - PLUS vs. not PLUS 0.71/0.91 0.90 - Huang[33] 2021 China ...
对于基础模型,作者使用MPSR FSOD方法作为损失函数和数据增强搜索方法的基础。为了使Faster-RCNN适应基于微调的FSOD,引入了多尺度位置采样调整(Multi-Scale Positive Sample Refinement, MPSR)分支来处理尺度稀疏问题 图像中的对象被裁剪并调整为多种尺寸以创建对象金字塔。MPSR对区域提议网络(Region Prosed Network, RPN...
Ross 在 AI 界可谓是战果累累,他最初因开发 R-CNN(基于区域的卷积神经网络)目标检测方法而闻名,这项研究可以说是改变了目标检测领域的研究思路,之后的其他研究 Fast-RCNN、Faster-RCNN 都沿袭了 R-CNN 的思路。 现在他的谷歌学术引用超过 41 万次。
faster_rcnn_meta_arch.py 前面看到的modle.py/DetectionModel是所有检测模型的基类。而在faster_rcnn_meta_arch...
meta_faster_rcnn_withGCN(Code of base model + prototype graph using a GCN layer to propagate information) config: Configuration code and default configurations. layers: Implementations of different layers used in models. modeling: Code for models, including backbones, proposal networks, and ...