MultiGrasp:我们的工作跟Redmon等人提出的grasp detection有着相似的设计。我们的网格边界框预测方法是基于回归抓取的MultiGrasp系统(the MultiGrasp system for regression to grasps)。然而,grasp detection是一种比目标检测更加简单的任务。MultiGrasp只需要去预测一张只包含一个对象的图片中的一个单一的graspable region。
正如训练一样,对一张测试图像的检测预测只需要一个网络进行评估。在PASCAL VOC上,网络预测出每张图像98个边界框和每个框的类别概率。YOLO在测试时间上非常快,因为它只需要一个单一的网络进行评估,不像基于分类的方法。 网格设计在边界框预测中加强了空间多样性。通常一个物体落入哪个网格单元中是清楚的,并且网络在一...
我们在ImageNet分类任务上使用分辨率减半的图像对卷积层进行预训练,然后加倍分辨率再次进行目标检测。 网络的最终输出为7x7x30的预测张量。 训练 我们在ImageNet 1000-class数据集上对卷积层进行预训练。对于预训练,我们使用图3中的前20个卷积层,然后是一个平局池化层和一个全连接层。 然后,我们将模型转化后用于目标...
论文笔记:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 论文笔记:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 简述 这是YOLO算法的第一个版本。 作者先简单介绍了之前对目标识别的相关算法,比如利用滑动窗口的算法,还有R-CNN算法。 但是作者说,这两种方法都太慢,并且难以优化。 作者...
YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,是在CVPR2016提出的一种目标检测算法,核心思想是将目标检测转化为回归问题求解,并基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。YOLO与Faster RCNN有以下区别: ...
总体思路:将整张图片划分成n*n个单元,每个单元通过回归产生B个boundingbox,对每个单元中的boundingbox进行筛选是通过IOU值的大小进行的,保留IOU值最大的那个boundingbox,最后对于整幅图像上的boundingbox通过非极大值抑制的方式筛选出目标的检测框。 训练过程: ...
YOLO提出了一种新的Object Detection方法,它将Object Detection作为一个空间分离的Bounding Box和对应Class Probability的Regression问题来处理。YOLO使用单个神经网络直接从整幅图像预测Bounding Box和Class Probability,也正因为整个检测过程是单个神经网络组成的,所以YOLO可以直接端到端的优化物体检测表现。
allowing us to perform complex tasks like driving with little conscious thought. Fast, accurate algorithms for object detection would allow computers to drive cars without specialized sensors, enable assistive devices to convey real-time scene information to human users, and unlock the potential for ge...
YOLO: Real-Time Object Detection 实时目标检测 You only look once(YOLO)是一种先进的实时目标检测系统。在Pascal Titan X上,它以每秒30帧的速度处理图像,在COCO test-dev上有57.9%的mAP。 与其他探测器的比较 YOLOv3是非常快速和准确的。在0.5 IOU下测得的mAP中,YOLOv3与Focal Loss相当,但速度快了4倍左右...