为了让模型更容易学习,将每个检测器分配到图像中的固定位置去学习,每个检测器只负责学习附近的物体,而不会预测较远的问题,是onet-stage目标检测算法的技巧。(如果没有这样的约束,所有检测器都会在整张图中去预测,很容易出现混乱) 2. anchor是什么?有什么作用? 上面的分析可知,网格的划分对检测框的位置进行了约束,...
这里我们主要关注one-stage目标检测算法(也称one-shot object detectors),其特点是一步到位,速度相对较快。另外一类目标检测算法是two-stage的,如Faster R-CNN算法先生成候选框(region proposals,可能包含物体的区域),然后再对每个候选框进行分类(也会修正位置)。这类算法相对就慢,因为它需要多次运行检测和分类流程。...
一般情况下,two-stage算法在准确度上有优势,而one-stage算法在速度上有优势。不过,随着研究的发展,两类算法都在两个方面做改进。 one-stage检测算法,其不需要region proposal阶段,直接产生物体的类别概率和位置坐标值,经过单次检测即可直接得到最终的检测结果,因此有着更快的检测速度,比较典型的算法如YOLO,SSD,Retina...
对于Two-stage的目标检测网络,主要通过一个卷积神经网络来完成目标检测过程,其提取的是CNN卷积特征,在训练网络时,其主要训练两个部分,第一步是训练RPN网络,第二步是训练目标区域检测的网络。网络的准确度高、速度相对One-stage慢。 Two-stage算法的代表 R.Girshick et al等人在2014年提出的R-CNN到Faster R-CNN网络。
基于锚框的检测器(Anchor-Based Detectors)全卷积 One-Stage 目标检测算法(FCOS)的提出多级检测(Multi-level detection)Centre-Ness 策略实验对比总结基于锚框的检测器(Anchor-Based Detectors)现有的目标检测方法大多使用预先定义的锚框，如：Fast-RCNN,YOLOv3,SSD,RetinaNet等。但是这些锚框涉及到许多的超参数，如：...
说到One-stage 目标检测算法,大家脑子里最先蹦出来的算法应该是 YOLO系列和 SSD系列。 这两个 One-stage "王者" 代表算法已经发表有段时间了,SSD 发表于2015.12,而 YOLOv3 发表于 2018.04。 最近One-stage 目标检测相关的论文,比较典型的有:CornerNet、ExtremeNet、FoveaBox、FSAF、FCOS、FoveaBox、RepPoints、两个 ...
multi-stage 算法 最早期的检测算法 (主要为R-CNN、SPPNet) 都属于multi-stage系。这个时候的Selective Serach、Feature extraction、location regressor、cls SVM是分成多个stage来各自单独train的。故谓之曰“multi-stage”: two-stage 算法 到了Fast R-CNN的时候,Feature extraction、location regressor、cls SVM都被...
FSSD检测算法的网络结构如下图所示,同样,FSSD也是使用不同阶段不同分辨率的feature maps进行预测,相比于SSD,FSSD多了一个特征融合处理,将网络较低层的特征引入到网络的较高层,在检测的时候能够同时考虑不同尺度的信息,使得检测更加准确。 YOLO9000: 到了SSD ,回归方法的目标检测应该一统天下了,但是 YOLO 的作者不服...
目标检测 — one-stage检测(二) one-stage检测算法,其不需要region proposal阶段,直接产生物体的类别概率和位置坐标值,经过单次检测即可直接得到最终的检测结果,因此有着更快的检测速度,比较典型的算法如YOLO,SSD,Retina-Net。 4、SSD(2016) SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster-RCNN中的Anchor机制,使用全图各个位置...
本文主要介绍one-stage方法中的基础算法，即YOLO算法和SSD算法。YOLO算法采用滑动窗口技术，将目标检测转化为图像分类问题。通过在整张图片上滑动不同大小和比例的窗口，对这些窗口对应的区域进行分类，实现对整张图片的检测。然而，这种方法需要大量子区域分类，计算量大。为了解决这个问题，YOLO算法采用CNN...