RetinaNet 需要大约 3.8 倍的时间来处理一张图像,YOLOv3 相比 SSD 变体要好得多,并在 AP_50 指标上和当前最佳模型有得一拼。 图3:也是借用了 [7] 中的图,展示了以.5 IOU 指标的速度/准确率权衡过程(mAP vs 推断时间)。从图中可以看出 YOLOv3 准确率高,速度也快。 最后,机器之心也尝试使用预训练的 YO...
在Retinanet中,其分类分支初始化bias权重设置非常关键。那么原因是啥? pi默认为0.01。 这个操作非常关键,原因是anchor太多了,且没有faster rcnn里面的sample操作,故负样本远远大于正样本,也就是说分类分支,假设负样本:正样本数=1000:1。分类是sigmod输出,其输出的负数表示负样本label,如果某个batch的分类输出都是负...
FPN和Faster R-CNN *(使用ResNet作为特征提取器)具有最高的精度(mAP @ [.5:.95])。RetinaNet使用ResNet构建在FPN之上。因此,RetinaNet实现的最高mAP是结合金字塔特征的效果,特征提取器的复杂性和focal loss的综合影响。但是,请注意,这不是苹果与苹果的比较(apple-to-apple comparison)。稍后我们将展示Google调查...
yolov3的核心就是保证每个gt bbox一定有一个唯一的anchor进行对应,不需要考虑多个anchor和某个gt bbox匹配情况,也不存在某个gt bbox在多层上面预测,属于最简策略。这种分配策略的好处是简单,但是缺点是正样本太少了,收敛非常慢。 而mmdetection-mini实现的策略属于原版yolov3+faster rcnn中的max_iou_assigner策略。
FPN和Faster R-CNN *(使用ResNet作为特征提取器)具有最高的精度(mAP @ [.5:.95])。RetinaNet使用ResNet构建在FPN之上。因此,RetinaNet实现的最高mAP是结合金字塔特征的效果,特征提取器的复杂性和focal loss的综合影响。但是,请注意,这不是苹果与苹果的比较(apple-to-apple comparison)。稍后我们将展示Google调查...
mmdetection中的yolov3复现解读(目前网上还没有人写)以及我的个人看法 训练过程正样本可视化 1 骨架网络中的frozen_stages 大部分目标检测算法的骨架都是resnet,而在mmdetection中通常都会采用frozen_stages参数固定前n个stage的权重。因为研究表明前几层特征都是基础通用特征,可以不用重头训练,不仅可以省点内存也可以加速...
表3 从表中可以看出,YOLOv3 表现得不错。RetinaNet 需要大约 3.8 倍的时间来处理一张图像,YOLOv3 相比 SSD 变体要好得多,并在 AP_50 指标上和当前最佳模型有得一拼。 准确率 vs 速度 图2 以 0.5 IOU 为指标的速度与准确率关系曲线(mAP vs 推断时间)。从图中可以看出 YOLOv3 准确率高,速度也快。
YOLOv3的性能 file YOCO2在COCO上的性能 FPN (https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf) MS COCO上的结果。 file COCO for FPN RetinaNet (https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf) MS COCO上的结果 file COCO for RetinaNet MS COCO测试开发上的速度(ms)与准确性(AP)。
表3:该表来自 [7]。从中看出,YOLOv3 表现得不错。RetinaNet 需要大约 3.8 倍的时间来处理一张图像,YOLOv3 相比 SSD 变体要好得多,并在 AP_50 指标上和当前最佳模型有得一拼。 图3:也是借用了 [7] 中的图,展示了以.5 IOU 指标的速度/准确率权衡过程(mAP vs 推断时间)。从图中可以看出 YOLOv3 准确...
近日,来自华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 提出 YOLO 的最新版本 YOLOv3。通过在 YOLO 中加入设计细节的变化,这个新模型在取得相当准确率的情况下实现了检测速度的很大提升,一般它比 R-CNN 快 1000 倍、比 Fast R-CNN 快 100 倍。机器之心对论文进行了编译,实现和视频 demo 详见文中。