引言 之前做object detection用到的都是two stage,one stage如YOLO、SSD很少接触,这里开一篇blog简单回顾该系列的发展。很抱歉,我本人只能是蜻蜓点水,很多细节也没有弄清楚。有需求的朋友请深入论文和代码,我在末尾也列出了很多优秀的参考文章。 YOLOv1 You
紧跟着2D Detection的pipeline,3D Detection的演变(发展)也是从two-stage detector到one-stage detector。关于2D detector的发展,可以从基于深度学习的目标检测算法综述和从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点了解一下,来自合工大的综述性论文"Object Detection with Deep Learning A Review"也非常全面。 PIX...
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...
提出Single stage detector不好的原因完全在于: 极度不平衡的正负样本比例:anchor近似于sliding window的方式会使正负样本接近1000:1,而且绝大部分负样本都是easy example,这就导致下面一个问题: gradient被easy example dominant的问题:往往这些easy example虽然loss很低,但由于数 量众多,对于loss依旧有很大贡献,从而导致...
One stage detector (RetinaNet)-based crack detection for asphalt pavements considering pavement distresses and surface objectsPavement distressAutomated distress detectionCrack detectionDeep learningFaster R-CNNRetinaNetIn this study, a supervised machine learning network model is proposed to detect and ...
目标检测总结（onestage）⽬标检测总结（onestage）让我们再看⼀下滑动窗⼝检测器。我们可以通过在特征图上滑动窗⼝来检测⽬标。对于 不同的⽬标类型，我们使⽤不同的窗⼝类型。以前的滑动窗⼝⽅法的致命错误在于使⽤窗⼝作为最终的边界框，这就需要⾮常多的形状来覆盖⼤部分⽬标。更有效...
目标检测中One-stage检测算法 -> SSD SSD,全称Single Shot MultiBox Detector,是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法,Wei Liu2009年本科就读于南京大学本科,后来是北卡罗莱娜大学博士。 ECCV的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ,两年一次,是计算机视觉三大会议(另外两个...
Light-Head R-CNN 提出了一种更好的 two-stage detector 设计结构,使用一个大内核可分卷积和少量通道生成稀疏的特征图。该设计的计算量使随后的 ROI 子网络计算量大幅降低,检测系统所需内存减少。将一个廉价的全连接层附加到池化层上,充分利用分类和回归的特征表示。因其轻量级头部结构,该检测器能够实现速度和...
In this paper, we propose a novel action detection architecture named anchor-free one-stage temporal action detector (AFO-TAD). AFO-TAD achieves better performance for detecting action instances with arbitrary lengths and high temporal resolution, which can be attributed to two aspects. First, we ...
We propose a fully convolutional one-stage object detector (FCOS) to solve object detection in a per-pixel prediction fashion, analogue to semantic segmentation. Almost all state-of-the-art object detectors such as RetinaNet, SSD, YOLOv3, and Faster R-CNN rely on pre-defined anchor boxes. In...