目标检测

目标检测(三) Fast R-CNN 引言 之前学习了 R-CNN 和 SPPNet，这里做一下回顾和补充。 问题 R-CNN 需要对输入进行resize变换，在对大量 ROI 进行特征提取时，需要进行卷积计算，而且由于 ROI 存在重复区域，所以特征提取存在大量的重复计算； SPPNet 针对 R-CNN 进行了改进，其利用空间金字塔池化来解决形变问题，并…

转自知乎《深度学习大讲堂》 雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者王斌，中科院计算所前瞻研究实验室跨媒体计算组博士生，导师张勇东研究员。2016年在唐胜副研究员的带领下，作为计算所MCG-ICT-CAS团队核心主力队员（王斌、肖俊斌），参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的视频目标检测（VID）任务并获得第三名。目标检测相关工作受邀在EC…

MODNet: Moving Object Detection Network with Motion and Appearance for Autonomous Driving 这里讲视频动作识别中的 two stream networks 框架应用于无人驾驶中的目标检测，视频分析中的 motion and appearance cues 本文的 cont…

CNN图像分类的tricks 原文 Baseline： 预处理： 随机抽取一张图片，解码成32位浮点型的[0,255]的像素值形式 随机在原图上裁剪一片比例在[3/4, 4/3]，面积在[8%, 100%]的矩形区域，然后resize到224×224 按0.5的概率对上一步的图片水平翻转 在[0.6, 1.4]之间均匀采样系数用于缩放色调、饱和度和亮度(HS…

未来趋势 A. Conclusions   B. Trends 1)一方面，两级探测器需要密集的尾迹处理才能获得尽可能多的参考箱，这既费时又低效。为了解决这个问题，研究人员需要在保持高精确度的同时消除这么多冗余。另一方面，单级检测器处理速度快，已在实时应用中得到成功应用。虽然速度快，但较低的精度仍然是高精度要求的瓶颈。如何将单级和两级探测器的优点结合起来仍然…

Scale-Aware Trident Networks for Object Detection TridenNet (ICCV2019) motivation 图像金字塔和特征金字塔本质上都是希望不同尺度的目标有不同的感受野，这样提取到的特征才比较全面，因此TridentNet算法从感受野入手，通过引入空洞卷积增加网络的感受野，从而实现不同尺度目标的检测…

这系列文章的内容目录如下： 目标检测的任务 深度学习在目标检测中的应用 RCNN fast RCNN faster RCNN RFCN yolo yolo V2 SSD tensorflow目标检测API的使用 在第一篇里介绍RCNN及fast RCNN，在第二篇里介绍了faster RCNN，第三篇介绍了RFCN，现在是第四篇，介绍yolo和yoloV2。…

  转自大神翻译的文章，详细请转看 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/82025720   这篇博客记录我个人比较感兴趣的ECCV2018关于目标检测（object detection）的一些文章。 1、IOU-Net论文：Acquisition of Localization Confiden…

模型训练主要有以下几个性能指标和术语，这边做下记录： IOU（Intersection over Union）：即交并比，看下面这张图就非常直观了~三种特殊情况：1、预测框 = 真实框，可得 IoU = 1，不难看出IoU值越高，预测越准2、预测框 与 真实框 交集为0，即挨不着，IoU值为03、一般IoU = 0.5时，视为预测的框有效，并往上分IoU为0…

目标检测中计算mAP是较为复杂的，并不是很多讲解中说的那个计算precision和recall，然后总的ground truth 目标和检测出的真实目标做除法就可以了。而是需要构建precision和recall 曲线，然后计算曲线面积。 一下是代码，可以去相关网站查看计算过程，过程较为复杂。 mAP计算详解 https://github.com/rafae…