为了重新在网络中引入这些信息,我们提出了一种直接基于原始点云坐标(xyz)的第二阶段检测器Lidar RCNN。它很小巧,仅需增加4.5ms的延迟,即可将模型性能提升2-4个点。它也很通用,在多种一阶段模型上,无需提取特征、无需再次训练一阶段网络,即可实现涨点。
RCNN(Region with CNN feature)算法出现于2014年,是将深度学习应用到目标检测领域的开山之作,凭借卷积神经网络出色的特征提取能力,大幅度提升了目标检测的效果。 RCNN在PASCAL VOC2012数据集上将检测率从35.1%提升至53.7%,使得CNN在目标检测领域成为常态,也使得大家开始探索CNN在其他计算机视觉领域的巨大潜力。 论文:《...
是一种利用深度学习技术对车辆进行检测的工具。rcnn通过测试样本对训练好的检测器模型进行评测，以实现汽车目标检测的效果。rcnn（ReigionswithConvolutionalNeuralNetworks）是一种车辆检测器，它是用已标记的小汽车样本数据训练得到的。
RCNN全称为Regions with CNN Features, 是将深度学习应用到物体检测领域的经典之作, 并凭借卷积网络出色的特征提取能力, 大幅度提升了物体检测的效果。 而随后基于RCNN的Fast RCNN及Faster RCNN将物体检测问题进一步优化, 在实现方式、 速度、 精度上均有了大幅度提升。 物体检测领域出现的新成果很大一部分也是基于...
如图4.3所示为Faster RCNN算法的基本流程, 从功能模块来讲, 主要包括4部分: 特征提取网络、RPN模块、RoI Pooling(Region of Interest) 模块与RCNN模块, 虚线表示仅仅在训练时有的步骤。Faster RCNN延续了RCNN系列的思想, 即先进行感兴趣区域RoI的生成, 然后再把生成的区域分类, 最后完成物体的检测, 这里的RoI使...
CNN 中的特征映射表达了一个更紧密的空间中的空间特征。我们能否利用这些特征映射来进行目标检测,而不是原始图像? 我们不再为每个图像块重新提取特征,而是在开始时采用一个特征提取器(一个 CNN 网络)为整个图像提取特征。然后,直接在特征映射上应用区域提议方法。例如,Fast R-CNN 选择 VGG16 的卷积层 conv5 来生...
Sparse R-CNN基于R-CNN框架,其提出了一种一对一稀疏交互的机制,同时借鉴了DETR的可学习候选目标的思想,并且结合二分匹配的标签分配策略和集合预测的形式,实现了端到端目标检测的效果,整个过程无需RPN和NMS。前言 这段时间的paper不是E2E(End-to-End)就是Transformer,什么都拿Transformer往上套,然后个个都声称自己...
近日,来自旷视和清华的研究者提出一种新型两步检测器 Light-Head R-CNN,改变两步检测器头重脚轻(heavy-head)的设计,实现速度和准确率的双重突破。 近期基于 CNN 的目标检测器可以分为一步检测器和两步检测器。一步检测器通常聚焦于快速、高准确率地检测最佳点(sweet-spot)。两步检测器将任务分为两步:第一步...
除了本文解读的Libra R-CNN(天秤座 RCNN)[1],我记得陈恺他们港中文的实验室今年还中了一篇 CVPR 2019,Region Proposal by Guided Anchoring[2],这篇也是不错的,看题目就知道是指导 anchor 的形状涨分的了。 这两篇改进的源码都会在 Github 上放出,作者表示还在完善中,地址是: ...
人工智能基于深度学习R-CNN的人脸检测器的新型对抗攻击简介:人工智能,特别是深度学习已经看到了复兴,部分原因在于新GPU架构提供的计算能力增加。因此,深度神经网络已被应用于像汽车自动化[1]和癌症检测[2]这样的问题,因此迫切需要更好地理解这些模型容易受到攻击的方式。在图像识别领域,Szegedy等人[3]发现,小的,往往不...