论文地址: Revisiting Feature Alignment for One-stage Object Detectionarxiv.org/abs/1908.01570 一、研究动机 在one-stage目标检测算法中,feature map和anchor的对齐问题是普遍存在的问题。在two-stage的目标检测算法中,RPN提取proposal,然后会在feature map上对应的的位置提取特征(roi-pooling或者roi-align),这个...
IEEESCI审稿人人脸识别 机器学习 目标检测 跟踪识别2 人赞同了该文章 YOLOv4 还将 CSPnet结构运用在 Darknet-53 架构中,成为 CSPDarknet53网络。CSPnet 结构如上图右边所示,其将原本残差块的堆叠做了一个分割,分成左右两部分:主干部分依旧进行原先残差块的堆叠;另一部分则只经过少量处理便直接输出于最后。CSPnet ...
一、研究动机 目前主流的目标检测算法普遍会采用图像金字塔来提升检测性能,这里作者给出了几种典型的结构,如图所示(a是SSD的方式,b是典型的FPN,c是STDN)。但是目前金字塔的设计都是简单的不同尺度的融合。针对这个问题,作者提出了新的不同尺度层融合的方法Multi-Level Feature Pyramid Network (MLFPN)。 其实这个问...