目标检测

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf 开源代码链接：https://github.com/tianzhi0549/FCOS 一、主要贡献： 1. 将检测与其他全卷积网络可解决的任务统一起来（例如语义分割），可轻松重复的使用这些任务中的方法； 2. 将检测变成一个anchor-free的任务，这将极大地设计参数的数…

This is a list of awesome articles about object detection.from: 引自GitHubR-CNNFast R-CNNFaster R-CNNLight-Head R-CNNCascade R-CNNSPP-NetYOLOYOLOv2YOLOv3YOLTSSDDSSDFSSDESSDMDSSDPelee…

参考：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/79502113 论文：Lightweight Deep Neural Networks for Real-time Object DetectionGithub：PVANetC++ Demo ：PVANet_CPP 1 摘要 RCNN系列的object …

本文参考以下链接，如有侵权，联系删除参考链接Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks-CVPR2019 概要 这篇介绍的优化技巧具体而言包括mixup、label smoothing、学习率修改策略的选择、跨卡BN层计算和随机尺度训练。 mixup mixup是指将2张输入图像…

疫情期间在家精进技术却遭遇服务器短缺？想畅快体验算力自由，挑战高难度目标检测攻击场景吗？这里有一个完美实现上述目标，还能获得阿里校招绿通、万元奖金、权威证书和高定礼品，更可去顶会当演讲人的比赛。 阿里安全和清华大学联合举办，数据挖掘顶会CIKM强力支持的CIKM2020安全AI挑战者计划第四期开赛。在第四期目标检测领域MS COCO经典数据集上，场景更通用，…

AI如何像人眼一样，识别真实世界中较为复杂的图像内容，甚至是高于人眼的识别力，从而可以在办公室、野外等各种复杂环境中代替人眼工作，是人工智能不断探索的一项关键技术。 目标检测作为CV的一大任务之一，其对于图片的理解也发挥着重要的作用，要在图片中将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤： 1、分类，识别物体是什么： 2、定位，找出物体在哪里…

        先给出论文链接：SSD: Single Shot MultiBox Detector         本文将对SSD中一些难以理解的细节做仔细分析，包括了default box和ground truth的结合，default box结合到不同检测的feature map层上，难样本挖掘，数据扩充，Atrous Algorithm算法原理等。包…

【导读】这是一篇来自ICCV2019的论文，由港中文的贾佳亚教授实验室完成。虽然名字很接近，但是Fast Point R-CNN不仅跟Fast R-CNN没有任何关系，它跟Point R-CNN也没太大关系，找前景点，做精细回归思想相近。三者唯一的共同点就是它们三个都是two-stage网络，但是网络结构完全不同。 如果要强行归类的话，Fast Point …

目录 简述 One-Stage 算法 Two-Stage 算法 检测的方法分析 后续 总结 简述 目标检测（Object Detection），在计算机视觉领域的任务就是给定一张图片，将图片中的物体识别并且框定出来。随着近年来的发展，其主要分成了两大类别，Two-Stage检测算法（以Faster R-CNN为代表）和以及One-Stage检测算法（以YOL…

简要介绍 此论文解决的问题： 1.采用多级特征集成从而忽略不同特征的差距的问题。2.随着高级特征在卷积网络的传递导致逐渐稀释的问题 提出的方法 采用了四个模块Feature Interweaved Aggregation (FIA) modules，有效地集成低级外观特征，高级语义特征和全局上下文特征。并以有监督方式生成显著图。Head Attention …