需要将ground truth与检测器进行匹配,常用的匹配策略是:当检测器与ground truth的IOU大于一个阈值时,就给该检测器分配一个正类标签,类别为ground truth的物体类别。一个ground truth可以分配给多个检测器,但是一个检测器只能与一个ground truth匹配(如果检测器与多个ground truth的IOU都超过了阈值,选IOU最大的那个gro...
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。...
DSSD检测算法的网络结构如下图所示,DSSD也是使用不同阶段不同分辨率的feature maps进行预测,在不考虑Backbone网络结构差别的情况下,可以发现DSSD相比于SSD多了一系列的后续上采样操作,SSD是使用下采样过程中的feature maps进行预测,而DSSD是使用上采样过程中的feature maps进行预测。显而易见的是,SSD用于检测的feature ma...
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 ...
一个较容易想到的方法是把 CornerNet 变成一个 two-stage 的方法,即利用 RoI pooling 或 RoI align 提取预测框的内部信息,从而获得感知能力。但这样做开销很大,因此我们提出了用关键点三元组来检测目标,这样使得我们的方法在 one-stage 的前提下就能获得感知物体内部信息的能力。并且开销较小,因为我们只需关注物体...
YOLO系列算法是一种基于深度神经网络的目标检测算法,其主要特点是将目标检测视为回归问题,通过端到端的训练方式,一次性预测所有目标的边界框、置信度以及类别概率。这种单阶段(One-Stage)的检测方式,使得YOLO系列算法在速度上具有明显的优势。 YOLOv1:奠定基础的里程碑 YOLOv1是YOLO系列算法的开山之作,其最大的特点...
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：...
论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS,不再需要anchor相关的的超参数,在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测,根据实验结果来看,FCOS能够与主流的检测算法相比较,达到SOTA,为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考 ...
目标检测中One-stage检测算法 -> SSD,SSD,全称SingleShotMultiBoxDetector,是WeiLiu在ECCV2016上提出的一种目标检测算法,WeiLiu2009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EuropeanConferenceonComputerVision(欧洲计算机视觉国际会议),