我们的结果表明,当使用focal loss进行训练时,RetinaNet 能够匹配以前的一级检测器的速度,同时超过所有现有的最先进的二级检测器的准确性。 RetinaNet网络主要通过提出Focal Loss损失函数来解决One-stage模型前景-背景类分配不均匀问题,最终不仅保留了One-stage模型的速度,还拥有Two-stage模型的准确性。(Kaiming He大神为...
在通用目标检测任务，最早的one-stage工作大概可以追溯到YOLOv1，它最大的亮点就是它只需要一个单一的...
这种端到端的训练方式使得one stage检测器在推理速度上具有明显优势,且随着技术的不断发展,其准确性也在逐渐提升。 总的来说,two stage和one stage目标检测方法各有优劣。Two stage方法通过分阶段处理提高了准确性,但可能牺牲速度;而one stage方法则通过简洁高效的网络结构实现了快速推理,同时在准确性方面也不断取得...
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。one-stage检测方法,仅仅需要送入网络 一次就可以预测出所有的边界框,因而速度较快,非常适合移动端。最典型的one-stage检测算法包括YOLO系列,SSD(anchor box)。 two-stage two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段,首先产生...
在深入探讨目标检测领域中的one-stage和two-stage网络的区别之前，我们先要明确这两类网络各自的特点。one-stage网络以Yolo系列为代表，其主要优势在于速度，而two-stage网络以Faster-RCNN为代表，准确性较高。在自动驾驶领域，准确性要求较高，是否应追求Faster-RCNN的准确性而牺牲速度呢？理解这一点的...
1 提出一种不需要设计复杂的代价函数的网络架构,并且可以适用于一步目标检测。 2 利用对抗生成网络架构,避免复杂的知识迁移设计,让student net自动的从teacher net中获取暗知识。 2 Related Works 深度学习目标检测算法架构主要分为两种,一种是一步检测,比如Liu W等人提出的SSD[15],直接通过通过卷积神经网络回归出物...
目前常用的典型的One-stage目标检测网络的是()A.YOLOv1B.R-CNNC.YOLOv3D.Faster R-CNN的答案是什么.用刷刷题APP,拍照搜索答疑.刷刷题(shuashuati.com)是专业的大学职业搜题找答案,刷题练习的工具.一键将文档转化为在线题库手机刷题,以提高学习效率,是学习的生产力工具
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1.Two stage目标检测算法 先进行区域生成(region proposal,RP)(一个有可能包含待检物体的预选框),再通过卷积神经网络进行样本分类。 任务:特征提取—>生成RP—>分类/定位回归。 常见的two stage目标检测算法有:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 2.One ... ...