用SPP-net,我们只需要从整张图片计算一次特征图(feature map),然后对任意尺寸的区域(子图像)进行特征池化,以产生一个固定尺寸的表示(representation)用于训练检测器(detectors)。 这个方法避免了反复计算卷积特征。 SSP-Net 算法过程: 1.将经过SS处理后(含有2k个region proposal)的整幅图像输入CNNs,不需要对图像中...
SSPNet:从无人机图像中检测微小目标的尺度选择金字塔网络,其由上下文注意模块(CAM)、尺度增强模块(SEM)和尺度选择模块(SSM)组成,在Tiny-Person上表现SOTA!性能优于Swin-T、NAS-FPN等网络。 1简介 随着搜救需求的不断增加,人们对在无人机(UAV)捕获的大尺度图像中检测感兴趣的物体的需求越来越高,由于物体的尺度极...
首先要知道SSP-Net是一个解决目标检测问题的算法,其依旧属于two-stage的目标检测算法,也就是先找出候选区域(有相应的成熟的算法),之后在进行分类和回归问题。 在我学习完Fast R-CNN之后,我发现SSP-Net中的很多算法思想和Fast R-CNN好像,然后我就看了一下两篇论文的发布时间,SSP-Net:2014.6.8,Fast R-CNN:2015...
SSP-net Ssp-net 主要解决一个问题,就是R-CNN中需要将产生的region proposal进行resize才能输入CNN网络进行特征提取。SSP-net提出ROI池化概念,不需要重新resize,可直接提取并产生特定维度的向量。此方法使得端到端训练成为可能。可直接在整幅图上做卷积,之后通过ROI池化对Selective Search出的图片(直接算经过网络后的坐...
空间金字塔池化 ssp-net 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》,这篇paper提出了空间金字塔池化。 之前学习的RCNN,虽然使用了建议候选区域使得速度大大降低,但是对于超大容量的数据,计算速度还有待提高。对RCNN来说,计算冗余很大一部分来自于:对每一个proposal region提取一次...
SSPNet金字塔网络!川大出品 SSPnet算法主要用于图像检测微小目标检测,2021年7月最新出来的文章,川大出品 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2107.01548.pdf 算法整体概述思路: SSPNet主要有上下文注意力模块(CAM)、尺度增强模块(SEM)以及尺度选择确定模块(SSM)三部分组成,在TinyPerson检测中性能最佳SOTA!
SSPNet: Scale Selection Pyramid Network for Tiny Person Detection from UAV Images. - GitHub - MingboHong/SSPNet: SSPNet: Scale Selection Pyramid Network for Tiny Person Detection from UAV Images.
We present SSPNet, a novel method for learning the spatiotemporal saliency of a target for visual tracking. State-of-the-art trackers typically track targets by predicting the target state, ie coordinates of a bounding box encompassing the target, from the target candidates sampled around a ...
代码参考:https://github.com/MingboHong/SSPNet 研究目标: 无人机场景下小目标检测 现有方法: 使用多尺度训练来丰富特征来提高性能 使用具有数据增强(马赛克等增强手段)的通用框架来改进对小目标检测。 由于深层可能提供更多的语义特征,现有的方法大多采用特征金字塔网络(FPN)来丰富浅层的特征,通过集成深层的特征来提...
SSPNet: Scale and Spatial Priors Guided Generalizable and Interpretable Pedestrian Attribute Recognition - guotengg/SSPNet