1. One-stage目标检测算法流程 输入: VOC数据集的一张图片(20个类别),输入尺寸设置为416×416,(SSD是300×300) 输出:13×13×125特征图(降采样了32倍,416/32=13) 【Attention】一般来说,如果数据集有c类,而模型有k个检测器(k是特征图上每个位置anchor的数量),那么网格需要有k×(4+1+c)个输出通道。
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。而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...
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 ...
显而易见的是,SSD用于检测的feature maps位于网络的较低层,表征能力较弱,而DSSD用于检测的feature maps位于网络的较高层,表征能力较强,同时DSSD在反卷积的过程中通过Skip-Connection引入了较低层的feature maps,实现了一定程度的特征融合。所以DSSD的效果要优于SSD检测算法。 FSSD: FSSD检测算法的网络结构如下图所示,...
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...
到了Faster R-CNN中,虽然RPN的出现使得四个task可以一起被train,但是依然被归类为“two-stage”。(这个地方我也不是很理解。) one-stage 算法 在YOLOv1中,“生成RP”这一任务被直接丢弃了。因此,整个算法只剩下了一个stage,故谓之曰“one-stage”: ...
基于One-stage的目标检测算法一、One-stage基本介绍 使用CNN卷积特征直接回归物体的类别概率和位置坐标值(无region proposal) 准确度低、速度相对two-stage快二、One-stage基本流程One-stage和Two-stage的区别就在于是否包含了候选区域推荐的过程One-stage常见算法YOLOV1/V2/V3SSD/DSSD等 ...
FCOS是一个one-stage的、全卷积的、以每个像素预测物体的方式的目标检测算法,类似于语义分割。 现在顶级的目标检测算法,像RetinaNet,SSD,YOLOv3, andFasterR-CNN这都是依赖于anchor boxes,而FCOS是anchor boxes free的。FCOS使用唯一的后处理(NMS),采用ResNeXt-64x4d-101做backbone,AP ...
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：...
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...