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...
在第二部分,我们将就单步物体检测器SSD和YOLO(YOLOv2和YOLOv3)展开讨论。我们还将深入FPN来讨论多尺度特征图金字塔怎么提升准确率的,尤其对于单步检测器上表现较差的小物体。之后我们将讨论Focal loss和RetinaNet在训练时如何处理类别不平衡问题。 第一部分:理解基于区域的物体检测模型工作原理(Faster R-CNN, R-FCN, ...
The optional models are: ssd300, ssd_mobilenet_v1_fpn, ssd_vgg16, ssd_resnet50_fpn. Change the dataset config in the corresponding config. model_utils/ssd_xxx.yaml, xxx is the corresponding backbone network name If you are running with ssd_mobilenet_v1_fpn or ssd_resnet50_fpn, you ...
首先,Mask R-CNN采用ResNet-50或者ResNet-101作为特征提取器提取特征,然后采用FPN(特征金字塔网络)的结构来进行特征融合。FPN可以同时利用低层特征图的空间信息和高层特征图的语义信息,其原理就是把分辨率较小的高层特征首先通过1×1卷积降维(减少计算量),然后上采样至前一个特征图的相同尺寸,再进行逐元素相加,就能...
简介:目标检测是计算机视觉领域的核心任务之一。本文对比了六种流行的目标检测算法:Faster R-CNN、R-FCN、SSD、FPN、RetinaNet和YOLOv3,从速度和准确性两个方面进行了深入分析和比较。通过实际应用和案例研究,为读者提供了选择最适合其项目的目标检测算法的建议。
3、 FPN 特征金字塔(Feature pyramids)是多尺度目标检测系统中一个重要组成部分,近年来,由于特征金字塔存在影响模型计算速度、占用内存等问题,大多数深度网络避免使用这个结构。在此之前,SSD模型提出了一个“内置的”特征金字塔解决了上面问题。但是SSD网络只采用自底向上的路径不够完美,此外,SSD舍弃了高分辨率的底层网络...
上图可以看出,速度最快的还是yolo和SSD一体化的方法。 这是在ms-coo数据集上的测试效果,从效果可以看出,Retina-Net在mAP效果是最好的。其中Faster-RCNN改用Resnet作为特征抽取网络准确率有较大的提升。 最后是Google做的一个research,在TensorFlow上统一的实现了所有的检测算法,yolo没有包含在内。最终的测试结果可...
SSD+FPN+resnet修改输入图像尺寸 来看一下ssd300与ssd512的cfg文件对比 # SSD300 CONFIGS # voc = { # #'num_classes': 21, # 'num_classes': 7, # 'lr_steps': (80000, 100000, 120000), # 'max_iter': 180000, # #'max_iter': 10000,...
SSD Resnet 50 FPN是一种用于目标检测的深度学习模型,它结合了SSD(Single Shot MultiBox Detector)和Resnet 50 FPN(Feature Pyramid Network)的特性。 损失函数是用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的函数。在SSD Resnet 50 FPN中,常用的损失函数有Smooth L1损失和交叉熵损失。
本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法。 一、基于候选区域的目标检测器...