物体检测模型RFBNet——一个非常好用的模型。 结论; 受启发于人类视觉的ReceptiveFields结构,本文提出RFB,将RFs的尺度、离心率纳入考虑范围,使用轻量级主干网也能提取到高判别性特征,使得检测器速度快、精度高;具体地,RFB基于...之间有差异,但其尺度都是随着视网膜图的偏心度而增加的,如fig1;这一发现揭示了目标区域要尽
物体检测模型RFBNet——一个非常好用的模型。 RFBNet,是一篇没有公式,通俗易懂,图文并茂,格式优雅的好文,文中提出了RFB,是一个可以集成至其他检测算法的模块,从论文的fig2、3、4、5中也很容易理解,就是受启发于人类视觉感知系统,提出的RFBNet基于SSD的backbone,结合了Inception、虫洞卷积的思想,来尽量模拟人类的...
目标检测算法之ECCV 2018 RFBNet,在检测中调感受野 看了不少的目标检测论文了,个人认为多数论文的出发点就两个,一是感受野,二是特征融合。此外,解决数据不平衡和轻量化也是另外两个重要的方向。今天要讲解的RFBNet就是从感受野角度来改善了SSD检测器。1.前言今天为大家科普一篇ECCV2018的一篇目标检测网络RFBNet,论文...
论文:Receptive Field BlockNetfor AccurateandFastObjectDetection Github:https://github.com...Inception和ASPP的综合,具有更大的感受野。RFB模块:RFB模块分为RFB,RFB-s两种。程序和实现和上面的图示,有略微的区别。RFB-Net: 实验结果:RFB和其他基础骨架网络在 ...
(b)是RFB-s。RFB-s和RFB相比主要有两个改进,一方面用33卷积层代替55卷积层,另一方面用13和31卷积层代替33卷积层,主要目的应该是为了减少计算量,类似Inception后期版本对Inception结构的改进。 Figure5是RFB-Net300的整体结构示意图,基本上和SSD类似,和SSD不同的是:1、主干网上用两个RFB结构替换原来新增的两层。
二. RFB-Net 检测结构 RFBNet基于multi-scale + one-stage的SSD, 将RFB模块直接接到SSD的top conv层即可,速度快,效果好,还可以复用SSD的很多参数; Lightweight backbone:我们使用和SSD中相同的backbone——VGG16。现在ILSVRCCLS-LOC数据集上对模型做预训练,它的fc6和fc7层被转换为具有下采样参数的卷积层,它的...
器。 1. 前言 今天为大家科普一篇ECCV2018的一篇目标检测网络RFBNet,论文全名为:ReceptiveFieldBlockNetforAccurateandFastObjectDetection。这篇论文主要的贡献点主要是在SSD网络中提出了一个ReceptiveFieldBlock(RFB) 模块,RFB模块主要是在Inception的基础上加入了空洞卷积层 ...
RFB-Net检测 目标检测算法之ECCV 2018 RFBNet,在检测中调感受野 器。 1. 前言 今天为大家科普一篇ECCV 2018的一篇目标检测网络RFBNet,论文全名为:Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 。这篇论文主要的贡献点主要是在SSD网络中提出了一个Receptive Field Block (RFB) 模块,RFB模块...
RFBNET的算法思想: 灵感来自人类视觉的感受野结构Receptive Fields (RFs) ,提出了新奇的RF block(RFB)(实质是借鉴Inception的多尺度特性与空洞卷积结合形成RFB模块)将RFB模块结合到SSD上形成RFBNET。 网络结构整体框架图: 预备知识: 目标检测过程中对感受野的探索: 浅层特征图检测小目标,为什么不同时也检测大目标? 浅...
RFBNet,是一篇没有公式,通俗易懂,图文并茂,格式优雅的好文,文中提出了RFB,是一个可以集成至其他检测算法的模块,从论文的fig2、3、4、5中也...