FPN和Faster R-CNN *(使用ResNet作为特征提取器)具有最高的精度(mAP @ [.5:.95])。RetinaNet使用ResNet构建在FPN之上。因此,RetinaNet实现的最高mAP是结合金字塔特征的效果,特征提取器的复杂性和focal loss的综合影响。但是,请注意,这不是苹果与苹果的比较(apple-to-apple comparison)。稍后我们将展示Google调查...
具有MobileNet的SSD可在最快的检测器中提供最佳的准确率折衷。 SSD速度很快,但与其他物体相比,对小物体的性能较差。 对于大型物体,SSD可以以更快,更轻的提取器胜过Faster R-CNN和R-FCN。 准确率和速度之间达到良好的平衡 如果我们将proposal数量减少到50,则Faster R-CNN可以与R-FCN和SSD的速度达到32mAP。 翻译原...
于是我们尝试了如何构建一个FPN即特征金字塔。我们在上一篇文章结尾的时候,基本上构建完了所有的代码,但还没有训练并进行测试查看最终结果。 我们由于时间关系仅仅训练了4-5个Epoch,但效果已经非常不错,这一点跟SSD改进很大,任何一阶段算法诸如SSD,DSSD,RefineDet,RFBNet在训练的早期都会出现大量检测结果的情况,这得益...
具有MobileNet的SSD可在最快的检测器中提供最佳的准确率折衷。 SSD速度很快,但与其他物体相比,对小物体的性能较差。 对于大型物体,SSD可以以更快,更轻的提取器胜过Faster R-CNN和R-FCN。 准确率和速度之间达到良好的平衡 如果我们将proposal数量减少到50,则Faster R-CNN可以与R-FCN和SSD的速度达到32mAP。 翻译原...
FPN和Faster R-CNN *(使用ResNet作为特征提取器)具有最高的精度(mAP @ [.5:.95])。RetinaNet使用ResNet构建在FPN之上。因此,RetinaNet实现的最高mAP是结合金字塔特征的效果,特征提取器的复杂性和focal loss的综合影响。但是,请注意,这不是苹果与苹果的比较(apple-to-apple comparison)。稍后我们将展示Google调查...
SSD (SSD300 *和SSD512 *对小对象应用数据增强以改善mAP。) 性能: file Speed is measure with a batch size of 1 or 8 during inference (此处的YOLO是指比YOLOv2或YOLOv3慢的v1) MS COCO的结果: file COCO for SSD YOLO(https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf) ...
机器视觉 目标检测补习贴之SSD实时检测, Multibox Single Shot Detector Feature Pyramid Networks for Object Detection https://medium.com/@jonathan_hui/understanding-feature-pyramid-networks-for-object-detection-fpn-45b227b9106c SNIPER: Efficient Multi-Scale Training ...
所以为了小目标的检测FPN也是拼了,带来的问题也显而易见:计算量的增多(额外的上采样和跳层计算)。 为了缓解这样的计算压力并且对多尺度物体更精准地识别,SNIPER另辟蹊径,对每个尺度大类下都维护一个重点关注区域(region)。就像狙击手每次调节倍焦时,框中区域的关注目标都在最佳尺度: ...
FPN和Faster R-CNN *(使用ResNet作为特征提取器)具有最高的精度(mAP @ [.5:.95])。RetinaNet使用ResNet构建在FPN之上。因此,RetinaNet实现的最高mAP是结合金字塔特征的效果,特征提取器的复杂性和focal loss的综合影响。但是,请注意,这不是苹果与苹果的比较(apple-to-apple comparison)。稍后我们将展示Google调查...
FPN和Faster R-CNN *(使用ResNet作为特征提取器)具有最高的精度(mAP @ [.5:.95])。RetinaNet使用ResNet构建在FPN之上。因此,RetinaNet实现的最高mAP是结合金字塔特征的效果,特征提取器的复杂性和focal loss的综合影响。但是,请注意,这不是苹果与苹果的比较(apple-to-apple comparison)。稍后我们将展示Google调查...