Faster RCNN作为一种经典的目标检测算法,已经在各种实际项目中得到了广泛应用。然而,传统的Faster RCNN主要依赖于卷积神经网络(CNN)作为主干网络进行特征提取,这在一定程度上限制了其性能的提升。近年来,Transformer在自然语言处理领域的成功应用引起了广泛关注,其强大的特征提取能力也为计算机视觉领域带来了新的思考。 S...
Faster RCNN是two-stage目标检测模型中的典型代表,虽然已经是16年的老模型,但检测与训练过程还是比较复杂的,至少有80%以上调包使用该模型的人其实并不理解其检测原理以及很多细节。虽然不需要对每一个细节都死扣,但理清其检测逻辑和训练过程还是非常有必要的,对于之后学习其他检测模型都是通用的,一顺百顺!目前大部分...
二阶段目标检测算法(RCNN 家族)是目标检测中最经典的算法之一,有 R-CNN -> Fast R-CNN -> Faster R-CNN,每一代的变化以及目的性都明确,也是目标检测领域二阶段检测必会的算法之一。 如果想对目标检测有更多了解请查看【CV算法恩仇录】目标检测合集。 深度学习在目标检测应用 R-CNN 算法在 2014 年提出,可以...
Faster R-CNN OBB + ROI Transformer、Oriented R-CNN和ReDet三者核心思想一致,都是提取旋转RoI → 旋转RoI对齐 → 得到物体的旋转不变特征,在比赛中我是选择Faster R-CNN OBB + ROI Transformer作为baseline的第二备选。
在SWin-Transformer之前,其实已经出现了将Transformer运用于视觉的网络,如VIT,DETR等,虽然在视觉任务上的表现基本可以与Faster-Rcnn相当,但计算复杂度却比CNN高的多,训练速度也相当慢,这是由于这些网络都是在图像全局计算多头注意力。论文指出,这种全局计算注意力机制的算法复杂度与输入图像大小的平方成正比。SWin-Transf...
包含检测与识别两个阶段，此类算法的代表有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN等。
Swin-Transformer代码地址:https://github.com/SwinTransformer/Swin-Transformer-Object-Detection,先按照说明安装。下面以Faster-RCNN进行说明,Swin-Transformer方法应该可类似处理。 第一步,准备数据,放置在data目录下 1 2 3 4 5 6 7 8 9 data coco train2017/1.jpg val2017/2.jpg test2017/3.jpg annotations...
第三部分 DETR:首次通过结合CNN+Transformer端对端解决object detection 注,本小节的内容主要参考科技猛兽此文的相关部分 一般目标检测的任务是预测一系列的Bounding Box的坐标以及Label,而大多数检测器的具体做法是 要么基于proposal,比如RCNN系列的工作,类似Faster R-CNN、Mask R-CNN 要么基于anchor,比如YOLO 把问...
Hello, I tried to perform Swin Transformer as a backbone to feed the feature map into Faster RCNN. I used the config of Swin Transformer and FPN from the file "configs/base/models/mask_rcnn_swin_fpn.py" and the rpn_head and roi_head from...
也可以改进其他的YOLO网络以及目标检测网络，比如YOLOv7、v6、v4、v3，Faster rcnn ，ssd等。