总结起来,One-Stage网络通常更快,但可能在精度上略有妥协;Two-Stage网络通常更准确,但速度可能相对较慢。选择哪种方法取决于应用的需求,以及在速度和准确度之间的权衡。 Faster R-CNN的开源实现在许多深度学习框架中都可以找到,且该网络是一种强大而经典的目标检测算法,适合入门目标检测领域,故本次实验选择使用Faster...
● RoI Pooling层的出现,为后续Object Detection的发展产生了重要影响,后续的Mask R-CNN模型中的优化就涉及该层算法。 2.4 应用场景 ● Object Detection 3.Faster R-CNN(2015) Fast R-CNN在R-CNN的基础上,整合了三个模块中的两个模块(CNN特征提取+边界框回归偏移量的获取),但还少了Proposal RoI模块的整合,...
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...
首先来看第一点这个好理解,one-stage网络生成的ancor框只是一个逻辑结构,或者只是一个数据块,只需要对这个数据块进行分类和回归就可以,不会像two-stage网络那样,生成的 ancor框会映射到feature map的区域(rcnn除外),然后将该区域重新输入到全连接层进行分类和回归,每个ancor映射的区域都要进行这样的分类和回归,所以...