这篇RFB Net在我看上一周提到的那篇综述的时候,出现的频率特别高,于是本着好奇的心态研究一下,也和大家做一个简单的分享。 1. Background 这篇论文要解决的问题很简单,作为单阶段的检测方法,它试图寻找速度和精度之间的平衡,就像之前很多single stage的方法一样,在精度近似甚至更优的情况下实现高速度。 不过这...
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,来尽量模拟人类的视觉感知,最终实验结果也非常好(具体的细节可以在论文笔记中再深度剖析)...
论文下载:https://arxiv.org/pdf/1711.07767.pdf论文代码:https://github.com/ruinmessi/RFBNetRFB-Net:RFB-Net...一步检测框架SSD,在其中嵌入RFB模块,模拟人类感受野进行RFB的设计,使得轻量级主干SSD网络也能更快更准。相对较大分辨率的feature map的前卷积层被RFB模块取代。RFB-Net检测 ...
目标检测网络之RFBNet 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 ...
RFBnet论文笔记 论文:Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.07767 代码链接:https://github.com/ruinmessi/RFBNet 概要:ECCV2018目标检测的文章,兼顾速度的同时达到了良好的准确度。该网络是在SSD网络的基础上进行修改的,在SSD网络中引入了...
论文地址： https://arxiv.org/pdf/1711.07767.pdf 官方源码（pytorch）： https://github.com/ruinmessi/RFBNet 主要说了目前表现好的目标检测主要基于较深的网络（例如Resnet，Inception），其缺点就是大量的计算成本，速度慢。而一些轻量级的网络速度较快，但...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1711.07767.pdf 官方源码(pytorch):https://github.com/ruinmessi/RFBNet Abstract 主要说了目前表现好的目标检测主要基于较深的网络(例如Resnet,Inception),其缺点就是大量的计算成本,速度慢。而一些轻量级的网络速度较快,但检测的精度相对不高。作者提出了RFB模块,并将它添加到SSD...
RFB模块模拟了RF的大小和偏心率之间的关系,从而产生出更具辨别力和鲁棒性的特征。RFB可以设置在基于轻量级CNN的SSD顶部,由此构建的RFB Net在Pascal VOC和MS COCO数据集上均取得了显著的性能提升, 总的来说: RFB Net在保留了轻量级模型处理速度优势的同时, 取得了可以与最新检测框架相媲美的检测精度。 1. Brown, ...
前一篇文章说到了SSD,对于SSD的改进有很多,其中比较有名的RFBNet算一篇,而且跟SSD保持了较高的一致性,作者提到虽然近年来,RetinaNet,Deconvolutional SSD(DSSD)都获得了较高的性能,但是他们都基于较深的网络,这也限制了网络的效率。 作者想加强一个轻量级的网络的特征表示,受神经科学的启发,population Receptive Field...
自动驾驶论文: DFNet: Semantic Segmentation on Panoramic Images with Dynamic Loss Weights and RFB,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。