PyTorch中似乎没有(也可能是我没发现)集成的Object Detection API,但是有众多GitHub Repo实现了流行的的算法: Faster R-CNN:https://github.com/ruotianluo/pytorch-faster-rcnn RetinaNet:https://github.com/kuangliu/pytorch-retinanet Yolo V3:https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3 SSD:https://...
实验结果表明,\alpha-balancedFocal Loss能够提高检测准确率。 4. RetinaNet 为了验证Focal loss的有效性,文中还提出了一个one-stage的检测器RetinaNet,RetinaNet在网络结构上并没有做大的创新,同样包括一个backbone网络和两个task-specific的子网络。其中,backbone网络是来提取特征的,然后两个子网络分别实现bbox的分类和...
这个是RetinaNet的网络结构,其实就是个FPN,但是它要用FPN做one-stage结构,而不再是two-stage,于是第二个阶段就被省略掉了。在YOLO的文章中,我们就说起过RPN和YOLO的区别,当RPN不再只做有没有物体的分类,而是做是什么物体的类别判断,那一个RPN就能完成整套目标检测任务。 这个思路就在RetinaNet里被使用了,RetinaN...
为了证明focal loss的有效性,作者设计了一个dense detector:RetinaNet,并且在训练时采用focal loss训练。实验证明RetinaNet不仅可以达到one-stage detector的速度,也能有two-stage detector的准确率。 介绍focal loss,在介绍focal loss之前,先来看看交叉熵损失,这里以二分类为例,原来的分类loss是各个训练样本交叉熵的直接...
RetinaNet 2017年, T.-Y . Lin发现了一阶段检测器精度远不如二阶段检测器的原因,所以提出了RetinaNet。他们认为在训练dense detectors的过程中遇到的极端前景背景类不平衡是主要原因。因此也引入了”focal loss“来关注更多的难样本或者被错误分类的样本。Focal Loss能够让一阶段检测器拥有二阶段检测器精度的同时,保持...
作者设计了两种hand-crafted one-to-one assignment方法,分别模仿RetinaNet(基于anchor box)和FCOS(基于center点),尽可能做最小改动,发现已经可以将有无NMS的mAP差距缩小到4个点以内。 3 Methodology 3-1 Prediction-aware One-to-one Label Assignment
目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
Includes: Learning data augmentation strategies for object detection | GridMask data augmentation | Augmentation for small object detection in Numpy. Use RetinaNet with ResNet-18 to test these methods on VOC and KITTI. augmentation objectdetection gridmask smallobjectdetection Updated Aug 21, 2020 Pyth...
Aiming at the problem of low detection accuracy caused by the dense and overlapping instances, a detection framework with the improved regression loss function and dynamic non-maximum suppression (NMS) is proposed in this paper. Rep-GIoU-Loss derived from the combin...
#Running directly from the repository:keras_retinanet/bin/train.py kitti /path/to/KITTI#Using the installed script:retinanet-train kitti /path/to/KITTI If you want to prepare the dataset you can use the following script: https://github.com/NVIDIA/DIGITS/blob/master/examples/object-detection/pre...