results show that when trained with the focal loss, RetinaNet is able to match the speed of previous one-stage detectors while surpassing the accuracy of all existingstate-of-the-arttwo-stage detectors. Google翻译的结果: 迄今为止精度最高的目标检测器基于 R-CNN 推广的两阶段方法,其中将分类器应用...
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,只需要对这个数据块进行分类和回归就可以,不会像two-stage网络那样,生成的 ancor框会映射到feature map的区域(rcnn除外),然后将该区域重新输入到全连接层进行分类和回归,每个ancor映射的区域都要进行这样的分类和回归,所以...
RetinaNet是2018年提出的一个用focal loss作为分类损失函数的one-stage目标检测器。focal loss有效解决了类别不平衡问题，使得模型在保留速度优势的同时，精度达到媲美two-stage检测器的水平。M2Det进一步探索了特征金字塔在目标检测中的应用，通过构建MLFPN（多级特征金字塔网络），在COCO数据集上达到了41.0%...
CoupleNet 结构利用三支并行网络实现检测,上面的支路网络使用原本的 R-FCN 结构的位置敏感分布图提取目标的局部信息;中间的支路网络用于提取目标的全局信息,对于一个 region proposal,依次通过 K×K 的 ROI Pooling,K×K 的 conv 以及 1×1 的 conv;下面的支路网络用于提取目标的语义信息,对于一个 region proposal...
目标检测领域中，一系列经典的一阶段模型不断涌现，它们以高效和精确为特点，推动了技术的革新。YOLOv1作为先驱者，以其单一阶段的结构、实时性及统一的Image Classification和Object Detection设计，奠定了基础。YOLOv1采用CNN网络，每个7*7的单元格输出包含类别概率、边界框置信度和边界框信息，虽简单但...
目标检测是其他计算机视觉任务的基础,如...是当时最佳的方案,即训练多个模型分别检测不同长宽比。 随着当代数据集的目标越来越多样,混合模型不可避免地导致了混杂地检测模型。一个统一的多尺度目标检测方法? (2)使用objectproposal 【西安交大】2020年最新深度学习目标检测方法综述...
Faster-Rcnn:Two-Stage目标检测模型在Keras当中的实现.zip 1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有...
One Stage的目标检测是针对于Two Stage来说的。 说的简单一点,One Stage方法讲究一步到位,通过主干网络+回归网络直接生成目标位置和类别,所以叫做One Stage方法。Two Stage方法则相对于One Stage方法多了一个RPN网络,用来预测检测框,然后在对这些检测框进行判断。