6.2 模型结构 6.3 改进 6.4 应用场景 参考:An Overview of Object Detection Models | Papers With Code 1. YOLOv1(2015) 大名鼎鼎的YOLO(You Only Look Once)来了,最新(2023-01-10)已经更新到v7版本。一个能够不断优化的模型,足以证明其结构以及设计理念的强大生命力。(说是深度学习模型的吉尼斯纪录也不为...
这次我们回顾总结的是one-stage目标检测器的发展历程,由于其先天结构的问题,其准确率一直逊色于two-stage检测器,但是随着不断的发展和研究人员的努力,目前的one-stage检测器在保证速度的同时,其准确率也可以媲美于two-stage检测器,下面我们就来回顾总结one-stage检测器发展历程中的具有代表意义的网络模型。 YOLO(you ...
原型mask分支预测$k$个mask,protonet按如图3的FCN形式实现,最后的卷积输出channel为$k$,protonet接在主干网络上。整体的实现与大多数的语义分割模型类似,区别在于主干网络使用了FPN来增加网络的深度,并且保持较大的分辨率($P_3$, 原图1/4大小)来提高小物体的识别。另外,论文发现不限制protonet的输出是很重要的...
作者发现,HOG特征能够在不需要预训练模型的情况下达到较好的实验性能。 相比于直接重建像素的one stage方法,它的性能更好;相比于其他two stage方法,它不需要额外预训练模型,在训练时也不需要复杂的特征计算过程。 ▊ 作者简介 研究领域:FightingCV公众号运营者,研究方向为多模态内容理解,专注于解决视觉模态和语言模态...
标识别与检测㊁模式识别与智能系统等㊂基于组卷积特征融合的One -Stage 目标检测模型 鲍先富,强赞霞,李丹阳,杨 瑞 (中原工学院,河南郑州450007)摘 要:由于移动终端计算能力和内存大小的限制,在移动设备上进行实时目标检测具有非常大的挑战性㊂为了更好地在无人驾驶汽车等移动设备上进行目标检测,该文以YOLOv3...
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%...
整体的实现与大多数的语义分割模型类似,区别在于主干网络使用了FPN来增加网络的深度,并且保持较大的分辨率(P3P3, 原图1/4大小)来提高小物体的识别。另外,论文发现不限制protonet的输出是很重要的,能够让网络对十分确定的原型给予压倒性的响应(比如背景),可以选择对输出的原型mask进行ReLU激活或不接激活,论文最终选择...
由于输入图片尺寸的增长,图像检测所需显存量也会同比例增长,这也使得已有的深度学习框架无法训练大 mini-batch 的图像检测模型,而小 mini-batch 的物体检测算法又常常会引入不稳定的梯度、BN 层统计不准确、正负样本比例失调以及超长训练时间的问题。因此,2017 年 12 月 Face++提出一种大 mini-batch 的目标检测算法...
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...
因此,作者尝试了重建多种特征,包括像素值、HOG特征、深度网络学习的特征等。作者发现,HOG特征能够在不需要预训练模型的情况下达到较好的实验性能。 相比于直接重建像素的one stage方法,它的性能更好;相比于其他two stage方法,它不需要额...