TwoStageDetector类定义在\mmdet\models\detectors\tew_stage.py中: importtorchimporttorch.nn as nn#from mmdet.core import bbox2result, bbox2roi, build_assigner, build_samplerfrom..builderimportDETECTORS, build_backbone, build_head, build_neckfrom.baseimportBaseDetector @DETECTORS.register_module()clas...
目前的two-stage目标检测算法都有相似的特性,一个复杂的head连接着主干网络,而Faster R-CNN的全连接层和R-FCN的score map都是相当耗时的。因此,论文提出基于light-head的思路来设计快速且准确的two-stage detector,核心思想是通过large-kernel separable convolkution来产生特征表达能力很强的精简特征图,特征图的...
目标检测Trick | SEA方法轻松抹平One-Stage与Two-Stage目标检测之间的差距mp.weixin.qq.com/s/MW7NxBJQtZzXPHKxNLf9UQ 作者重新讨论了单阶段和两阶段的检测器蒸馏任务,并提出了一个简单而有效的语义感知框架来填补它们之间的空白。作者通过设计类别Anchor来生成每个类别的代表性模式,并规范像素级的拓扑距离和类...
Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector Code will be make publicly available 本文对 Two-Stage Object Detector 进行改进,主要侧重的是网络结构的简化速度的提升,性能稍有提升。 首先说说什么是 Two-Stage Object Detector ,就是将目标检测分为两个步骤:候选区域提取+候选区域分类,代表性的...
Two-Stage Detector首先使用区域建议网络(RPN)生成粗糙的区域建议框,然后使用一个专用的检测头对它们进行分类和回归。 Fast-RCNN使用2个连接层作为RoI头部。 Cascade-RCNN使用FasterRCNN的3个级联阶段,每个阶段都有不同的正阈值,以便后期更多地关注定位精度。HTC利用额外的实例和语义分割标注来增强Cascade-RCNN的级间...
Light-Head R-CNN : 旷世提出用于加速two-stage detector的通用结构,速度达102fps two-stage目标检测器设计准则,在表达能力很强的精简特征图上使用轻量级的R-CNN子网,不仅大量减少推理耗时,还提高了准确率,结合Xception-like的主干网络能够达到30.7mAP和102FPS...R-FCN的网络,通过1x1卷积将特征图channel数从3969降低...
深度学习【55】物体检测:Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
A new two-stage nonlinear detector for synchronous DS/SSMA communications in impulsive channels is presented and analysed. In the detector, an interference cancellation scheme is used such that the effect of the multiple-access interference on the system performance can be alleviated. For a multiuser...
YOLOv1是one-stage detector鼻祖、real-time detector鼻祖。 JNingWei 2018/09/27 1.4K0 深度学习: 目标检测算法 效果对比 其他 使用selective search方法先产生region proposals,再使用浅层CNN网络进行特征提取,最后使用svm进行分类。这篇论文里提及的一个点,就是关于bbox的回归方法。由于使用selective search方法提取...
通常,one stage detection比two stage detection速度快。这是因为: (1)one stage detection没有区域建议网络,也就是说区域建议网络与分类定位完全集成。这样就可以一定限度地减少冗余计算,提高速度; (2)one stage detection对图像中任何数量的对象都是鲁棒的,其计算负载仅取决于anchor 的数量。然而,每个区域重复执行的...