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)...
引入了类似于FPN的思想; (2)在所有RFB层中添加7*7卷积核的分支. 从表4中我们也可以看到,这两个策略进一步的提高了性能,使得本文的实验结果获得了最高34.4%的精度(写做RFB Net512-E),而计算成本仅略微的有所上升。
1.RFB模块就是模拟人类视觉系统中RF的大小和离率,旨在增强轻量级CNN网络的深层功能 2.提出基于RFB网络的检测器,通过用RFB替换SSD的顶部卷积层,显着的性能增益,同时仍然保持受控的计算成本 3.RFBnet以实时处理速度在Pascal VOC和MS COCO上实现了最先进的结果,并通过将RFB链接到MobileNet来展示RFB的泛化能力 Related Wo...
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Receptive...
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 ...
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...
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...
代码链接:https://github.com/ruinmessi/RFBNet 这周接着来看ECCV 2018的文章。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...