Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection 机器学习 提出了一种简单有效的单阶段目标检测模块——特征选择无锚定(FSAF)模块。它可以插入到具有特征金字塔结构的单阶段检测器中。FSAF模块解决了传统基于锚点检测的两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。FSAF模块的总体思想...
0 基本信息标题:Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection 作者:Chenchen Zhu,Yihui He,Marios Savvides 机构:Carnegie Mellon University 来源:CVPR2019 时间:2019/03/02 …
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics 整合一下能够查到的资料,然后结合自己的理解,算是对这篇文章的一个小小的总结吧。这是CVPR2018的一篇关于小目标检测的文章,出发点是作者认为小目标的检测信息随着层数的增加而不断地丢失了,所以想利用语义分割强化浅层的特征信息(这里强化可能用得不准确,但是我...
cvpr18-single shot object detection with enriched具有丰富语义单次物体检测.pdf,Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics Zhishuai Zhang1 Siyuan Qiao1 Cihang Xie1 Wei Shen1,2 Bo Wang3 Alan L. Yuille1 Johns Hopkins University1 Shanghai University
本文提出adaptively spatial feature fusion(ASFF)方法,该方法在训练过程中学习不同层次特征的最佳融合方法,融合过程中可以过滤掉携带矛盾信息的其他层特征,从而解决学习目标不一致问题。 我觉得这个图画的有点问题,如果是为了避免不一致性影响梯度(ASFF融合模块做到了这一点),那么FPN原始的融合操作应该去掉,也就是图中...
深度学习论文:Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection及其PyTorch实现 https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks 1 概述 本文提出了一种新的数据驱动的自适应空间特征融合(ASFF)金字塔特征融合方式, 通过学习空间上的过滤冲突信息以抑制梯度反传的时候不一致的方法,从而改善了...
(1)本文设计了基于scratch训练的single-shot目标检测网络-ScratchDet,该网络结合了BN操作有利于网络的收敛,此方法适用于任意类型的网络结构。 (2)引入了新的backbone Root-ResNet,提高了小目标的检测效果。 (3)ScratchDet的检测表现效果较为强劲。 ScratchDet ...
Object classification and localization are two significant aspects of object detector based on the Single Shot MultiBox Detector (SSD). In general, the mor
Single-shot multibox detector (SSD), one of the top-performing object detection algorithms, has achieved both high accuracy and fast speed. However, its performance is limited by two factors: (1) anchors are generated uniformly over the image by predefined manners, and (2) multiscale features...
基于关键点的检测:CornerNet,CenterNet,Object as Points Feature Selective Anchor-Free Module FSAF模块 RetinaNet中FPN包含5层特征: , 的stride为 ,即相对原图分辨率降低 ,每层上都接一个分类和回归子网,均为全卷积网络,预测anchor-box的类别和4个类别无关的位置偏移。