4.2 模型结构 4.3 改进 4.4 应用场景 参考:An Overview of Object Detection Models | Papers With Code 1. R-CNN(2013) AlexNet在Image Classification领域取得了令人瞩目的成绩,但其主要用于图像分类,对于更高要求的图像识别,自然而然的想法是:从图片中获取识别对象区域,将该区域作为分类网络的输入,得到图像识别的...
Two-Stage 网络: 这类目标检测方法将目标检测任务分为两个独立的步骤:首先,通过一个区域建议网络(Region Proposal Network,RPN)生成候选物体边界框;然后,使用一个分类和回归网络来对这些候选框进行精确的分类和位置调整。 典型的Two-Stage网络包括: Faster R-CNN:Faster R-CNN引入了 RPN 来生成候选边界框,然后通过...
目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度。一般情况下,two-stage算法在准确度上有优势,而one-stage算法在速度上有优势。不过,随着研究的发展,两类算法都在两个方面做改进。 two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段,首先产生候选区域(regio...
目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度。一般情况下,two-stage算法在准确度上有优势,而one-stage算法在速度上有优势。不过,随着研究的发展,两类算法都在两个方面做改进。 two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段,首先产生候选区域(regio...
regionproposal阶段,可以直接产生物体的类别概率和位置坐标值,经过单次检测即可直接得到最终的检测结果。 特点:有着更快的检测速度。 SSD(single shot multibox... 详述目标检测最常用的三个模型:Faster R-CNN、SSD和YOLO 传送门目标检测算法中的one-stage和two-stageSSD(single shot multibox ...
最后,还研究了输入分辨率、主干网络和detection head之间的平衡。与轻量级one-stage检测器相比,ThunderNet在Pascal、VOC和COCO基准上仅占计算量的40%,实现了更好的性能。没有bells和whistles,新模型在基于ARM设备上运行为24.1 fps。这是第一个在ARM平台上报告的实时检测器。
1 概述 主流目标检测框架可分成两类:①one-stage方法,以YOLO、SSD为代表;②two-stages方法,以RCNN系列为代表。前者检测速度快,但检测精度较低;后者检测速度慢,但是精度较高。 为什么one-stage方法不如two-stages方法? 这是RetinaNet的作者提出的问题。作者对此做出的回答是:one-stage方法生成的proposals中正负样本极...
1) RPN阶段采用全卷积一阶段目标检测(FCOS)模型,在各种遥感场景中产生足够的正样本。RPN阶段的FCOS分类分支将再次被RCNN阶段的第二个FCOS用于正采样和负采样。 2) 设计了一种两阶段正负样本机制(TPNSM),以增强FCOS中忽略的弱正提议和微小正提议采样。RPN阶段的正负样本模型(PNSM)用于保留更多的阳性样本,RCNN阶段...
因此one-stage检测器被广泛认为是实时检测的关键。然而,由于one-stage检测器不进行ROI方向的特征提取和识别,其结果比two-stage检测器的结果要低的多。对于轻量级检测器来说,这一问题更加严重。以前的轻量级one-stage检测器没有达到理想的精度/速度折衷:它们与大型检测器之间存在巨大的交流差距,而它们却无法在移动设备...
几种比较常见的one-stage检测器有YOLO系列和Retinanet等。接下来简要介绍一下这两种结构。 YOLO Retinanet retinanet主要由三部分组成,分别是backbone、FPN和检测器头 1、backbone 在retinanet模型中的backbone大多使用resnet结构进行特征提取 2、FPN 由于现实图片中含有各种目标物体,而这些物体的大小形状各异,结合top to ...