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大神为第四作者) 关于FL: 公式如下: y的取值有1和-1两种,代表前景和背景。p的取值范围是[0,1],是模型预测的属于前景的概率。 3.1 参考 ...
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 ...
YOLOv3进一步提升了模型的性能，通过更深度的特征提取器Darknet-53和多尺度特征图预测，YOLOv3在保持速度的同时，实现了与two-stage检测器相当的精度，特别是在小物体检测上表现出色。SSD是另一类one-stage检测器，通过在不同尺度的特征图上预测边界框，SSD在准确度和速度上有着良好表现。它通过规则计算默...
1. 模型结果 Backbone下图给出了YOLOv3的网络架构图,在原始YOLOv3中,骨干网络为DarkNet53并用于提取多尺度特征。在这里作者采用ResNet50-vd替换DarkNet53并作为PP-YOLO的骨干网络。考虑直接替换会损害YOLOv3的性能,作者采用形变卷积替换ResNet50-vd中的某些卷积层。注:DCN并不会导致参数量与FLOPs的增加,但会影响推...
单阶段（1-stage）检测模型则没有中间的区域检出过程，是直接从图片获得预测结果，其特点是速度相对较快...
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...
在解码阶段,该模型通过将事件类型 Embedding 并行地插入自适应事件融合层来抽取所有事件。如图 4 所示,一旦该模型在一个阶段预测了某种事件类型的所有标签,整个解码过程可以概括为四个步骤:首先,获得触发词或论元的开始和结束索引;其次,获得触发词和论元的 span;第三,根据 R-* 关系匹配触发词和论元;最后,将事件类型...
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...
几种比较常见的one-stage检测器有YOLO系列和Retinanet等。接下来简要介绍一下这两种结构。 YOLO Retinanet retinanet主要由三部分组成,分别是backbone、FPN和检测器头 1、backbone 在retinanet模型中的backbone大多使用resnet结构进行特征提取 2、FPN 由于现实图片中含有各种目标物体,而这些物体的大小形状各异,结合top to ...
输入尺寸固定:由于输出层为全连接层,因此在检测时,YOLO训练模型只支持与训练图像相同的输入分辨率。其它分辨率需要缩放成改分辨率. 占比较小的目标检测效果不好.虽然每个格子可以预测B个bounding box,但是最终只选择只选择IOU最高的bounding box作为物体检测输出,即每个格子最多只预测出一个物体。当物体占画面比例较小,...