目前主流的轻量化目标检测算法,基本都是(Anthor-base或Anthor -free)单阶段结构。主体结构主要包括Backbone、Neck、Head以及Loss。 其中受限于硬件资源,Backbone主要选取轻量化的主干网络,如MobileNet系列、ShuffleNet系列等;Neck主要基于FPN的变种,意在增强深层和浅层特征的更好融合;Head主要是对Backbone提取到的特征进行...
新的主干网络——darknet-53: 借鉴ResNet,设置了shortcut 利用多尺度特征进行对象检测: (1)Yolov2采用的passthrough结构来检测细颗粒度特征 (2)Yolov3进一步采用了3个不同尺度的特征图进行检测 对象分类用logistic取代softmax 4.2网络结构 主干网络: darknet-53 没有池化层和全连接层 尺寸变换是通过改变stride实现...
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：...
目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度。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...
(1)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”: (2)two-stage 算法 到了Fast R-CNN的时候,Feature extraction、location regressor、cls...
一、One-stage类别的目标检测算法 1、什么是One-stage 直接回归物体的类别概率和位置坐标值(无region proposal),但准确度低,速度相遇two-stage快。 2、One-stage的目标检测方法概述 直接通过主干网络给出类别和位置信息,没有使用RPN网路。这样的算法速度更快,但是精度相对Two-stage目标检测网络了略低。
yolo系列是目标检测中一个具有传承的系列。这里的“传承”就是尤为关键的——在现有的基础上分析与提高。这也是最难能可贵的。就像我们做研究,沿着一个方向,能一直前进。这也是最快乐的。通过这一个系列的对比,让我们找到做研究,做算法的大方向。 YOLOV1 ...
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”:
我们介绍一篇很好的 one-stage 目标检测论文:CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection,该论文是由 中科院,牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出。截至目前,据我们所知,CenterNet 应该是 one-stage 目标检测方法中性能最好的方法。 date:20190418 ...