One-stage detectors are more efficient owing to straightforward architectures, but the two-stage detectors still take the lead in accuracy. Although recent work try to improve the one-stage detectors by imitating the structural design of the two-stage ones, the accuracy gap is still significant. ...
相比之下,One stage detection模型的anchor会产生大量的负样本,虽然也可以应用Hard negative mining 方法,但由于训练过程仍然容易被背景样本所主导,因此对于One stage detection模型训练来说,这种方法效率低下。 总结 总的来说,以SSD为代表的one stage detection,在有限的资源case中能获得更好的性能,而 two stage dete...
two-stage网络准确率高 one-stage 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。one-stage检测方法,仅仅需要送入网络 一次就可以预测出所有的边界框,因而速度较快,非常适合移动端。最典型的one-stage检测算法包括YOLO系列,SSD(anchor box)。 two-stage two-stage检测算法...
引入two stage 类型的 object detection 算法中对 box 的由粗到细的回归思想(由粗到细回归其实就是先通过 RPN 网络得到粗粒度的 box 信息,然后再通过常规的回归支路进行进一步回归从而得到更加精确的框信息,这也是 two stage 类型的 object detection 算法效果优于 one stage 类型的一个重要原因)。 引入类似 FPN ...
[深度学习 - 目标检测总结] two-stage 目标检测算法 通过这个链接进行复习学习。https://github.com/scutan90/DeepLearning-500-questions 目标检测 目标检测(Object Detection)就是要从图像上找到目标。 存在的难点主要有:同一种目标可能有不同外观、形状、姿态;同一张图片场景可能有不同的环境因素干扰(光照、遮挡...
在RetinaNet之前,目标检测领域一个普遍的现象就是two-stage的方法有更高的准确率,但是耗时也更严重,比如经典的Faster R-CNN,R-FCN,FPN等,而one-stage的方法效率更高,但是准确性要差一些,比如经典的YOLOv2,YOLOv3和SSD。这是两类方法本质上的思想不同带来这个普遍的
实现常用的one-stage和two-stage目标检测网络 华为媒体研究院 图文Caption、OCR识别、图视文多模态理解与生成相关方向工作或实习欢迎咨询 15757172165 https://guanfuchen.github.io/media/hw_zhaopin_20220724_tiny.jpg - guanfuchen/objdet
two-stage系列的代表算法有Faster R-CNN,首先选择出所有的候选区域,然后针对每个候选区域进行分类和回归,有效的提升了目标检测的正确率,但是这种先筛选后检测的策略,在速度上的表现不是很好,于是针对实时的要求,one-stage目标检测框架被提出,代表性算法YOLO,SSD等通过直接回归的策略,有效的提升了检测速度,但是准确性...
实现常用的one-stage和two-stage目标检测网络. Contribute to WenmuZhou/objdet development by creating an account on GitHub.
One-stage网络以yolo系列网络为代表的,two-stage网络以faster-rcnn为代表的, 它们的主要区别 1.one-stage网络速度要快很多 2.one-stage网络的准确性要比two-stage网络要低 为什么one-stage网络速度要快很多? 首先来看第一点这个好理解,one-stage网络生成的ancor框只是一个逻辑结构,或者只是一个数据块,只需要对这...