这篇paper入选ECCV 2016 Oral,是目标检测领域代表性算法,第一作者Wei Liu博士毕业后现为自动驾驶公司Nuro的Lead Machine Learning Researcher。 本文的写作参考了arXiv上最新的版本,提交时间为Thu, 29 Dec 2016…
To further enhance the detection accuracy of small objects, this paper proposes an efficient single-shot detector with weight-based feature fusion (WFFA-SSD). First, a weight-based feature fusion block is designed to adaptively fuse information from several multi-scale feature maps. The feature ...
TextBoxes++:ASingle-ShotOrientedSceneText Detector TextBoxes++: A Single-Shot Oriented Scene Text Detector paper:A Single-Shot Oriented Scene Text ... 官方源码:MhLiao/TextBoxes_plusplus TextBoxes++是基于one-stage检测框架之SSD在OCR上的拓展。文章的工作量还是很丰富的,包括: SSD的multi-scale 两种...
tutorialdetectionpytorchssdobject-detectionobject-recognitionpytorch-tutorialsingle-shot-multibox-detectorsingle-shot-detection UpdatedNov 11, 2023 Python zubair-irshad/CenterSnap Star292 Code Issues Pull requests Pytorch code for ICRA'22 paper: "Single-Shot Multi-Object 3D Shape Reconstruction and Categorica...
SSD(Single Shot MultiBox Detector)二读paper SSD KeyWords:Real-time Object Detection; Convolutional Neural Network Introduction 目前最尖端(State-of-art)的目标检测方法是以下方法的变体: 假设边界框(Hypothesize bounding boxex) 为每个盒子重新采样像素或者特征(Resample pixels or features for each box)...
目标检测SSD: Single Shot MultiBox Detector 一、前言 1.1 什么是目标检测 目标检测问题可以分为以下两个问题: 分类:所有类别的概率 定位: 4个值(中心位置x,y,宽w,高h) 目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-stage方法,如R-CNN系算法,其主要思路是先...
MT-DSSD: Deconvolutional Single Shot Detector Using Multi Task Learning for Object Detection, Segmentation, and Grasping Detection This paper presents the multi-task Deconvolutional Single Shot Detector (MT-DSSD), which runs three tasks-object detection, semantic object segmentation, a... R Araki,T ...
1. 我们提出了SSD,一个多分类单杆检测器(single-shot detector),比现在的单杆检测器(YOLO)更快,和那些较慢技术精度一样,并且超过了区域提议(region proposals)和池化(pooling)的方法,包括faster R-CNN. 2. SSD的核心部分是预测分类得分和一个固定集合的默认边界框的框偏移,这些是通过使用卷积滤波器到特征图上...
这篇文章是2016ECCV的oral paper,目标检测领域的经典论文,值得一读。 一、背景介绍 目标检测 输入:一张图片 输出:感兴趣物体的包围框(bounding box) + 置信度(confidence) 评价指标:准确度:mAP 速度:FPS 相关工作 当前目标检测方法主要分为两类:Two Stage 和 One Stage的。
在这个工作中,我们发现了Single-Stage Detector中普遍存在的训练和测试不一致的问题,然后用一个简单、有效、不改变原有结构的Consistent Optimization策略来解决它,加入Consistent Optimization的RetinaNet在COCO上用ResNet-101达到了40+AP,这是目前single-stage已知的在ResNet-101下最高的单模型单尺度的预测结果。代码会...