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...
[CVPR2019]:FSAF for Single-Shot Object Detection 论文链接:Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection CVPR2019的一篇single-stage detection的文章,来自CMU。 【Motivation】 目标检测中物体尺度问题一直是个难解决的问题,目前为止主要是从网络结构设计、损失函数、训练方式等方面去缓解尺度...
论文阅读笔记四十六:Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection(CVPR2019) 论文原址:https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块,是一个简单高效的单阶段组件,其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中。FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)...
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...
在我么看来,目前最先进的两阶段方法,比如Faster R-CNN,R-FCN和FPN,相对于单阶段方法有三个优势 (1)采用带抽样启发的两阶段结构处理类不平衡问题;(2)采用两步级联对目标盒参数进行回归;(3)使用两个阶段的特征来描述目标。在工作中,我们 设计一 种新的目标检测框架, 叫 RefineDet继承了这两种方法的优点,并克服...
Single Shot Object Detection Single shot object detection using YOLO V3 object detection model. You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system. Here a single neural network is applied to the full image. This network divides the image into regions and pred...
在这里,实现 anchor-free detection 则简单的多,在 RetinaNet 的 box 和 cls 分支上仅仅各加了一层 conv layer,分别生成一个 W × H × K classification output 和一个 W × H × 4 的 regression output(4表示该框的左上和右下角的坐标,从而确定了框的坐标)。如下图:...
Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detectionhttps://github.com/sfzhang15/RefineDet 针对目标检测,本文可以看作将 Faster RCNN 和 SSD 融合起来。 1 Introduction 当前基于 CNN 网络的目标检测可以分为两大类:1) the two-stage approach,2)the one-stage approach 1) the two-stage approach 首...
《Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection》发表于CVPR2019 文章认为现有的anchor的检测方式,为了解决多尺度的问题,容易引入人为的一些规则,这样会导致检测结果不是最优的,比如常用的fpn结构,按照待检测物体的大小规定某些层检测一定大小区域的物体,如下图所示,6060使用某一层feature预测,...