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...
这周要在组内group reading细讲one-stage object detector,刚好在专栏系统的分享一下阅读心得,也希望看官指出不足或者理解有误的地方,本文主要是从论文novelty及代码实现着手,主要有以下四篇文章(持续更新)…
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 ...
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...
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...
one-stage detector的准确率不如two-stage detector的原因,作者认为原因是:样本的类别不均衡导致的。我们知道在object detection领域,一张图像可能生成成千上万的candidate locations,但是其中只有很少一部分是包含object的,这就带来了类别不均衡。(1) training is inefficient as most locations are easy negatives that...
This paper first explores non-aligned visibleinfrared object detection with complex deviations in translation, scaling, and rotation, and proposes a fast one-stage detector YOLO-Adaptor, which introduces a lightweight multi-modal adaptor to simultaneously predict alignment parameters and confidence weights...
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...
通常,one stage detection比two stage detection速度快。这是因为: (1)one stage detection没有区域建议网络,也就是说区域建议网络与分类定位完全集成。这样就可以一定限度地减少冗余计算,提高速度; (2)one stage detection对图像中任何数量的对象都是鲁棒的,其计算负载仅取决于anchor 的数量。然而,每个区域重复执行的...