目标检测
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实用教程！使用YOLOv3训练自己数据的目标检测
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 YOLOv3是当前计算机视觉中最为流行的实时目标检测算法之一。 昨天LearnOpenCV网站博主又发福利，post了一个清晰明了的教程，一步一步示例，如何使用快速实时的YOLOv3算法，训练某种特定类别目标的检测器。 作者收集了将近1000张雪人的图片，训练了一个雪人检测器，先来看看效果吧 全部代码可在文末下…
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目标检测论文解读10——DSSD
背景 SSD算法在检测小目标时精度并不高，本文是在在SSD的基础上做出一些改进，引入卷积层，能综合上下文信息，提高模型性能。 理解 Q1：DSSD和SSD的区别有哪些？ (1)SSD是一层一层下采样，然后分别在这些feature map上进行预测；而DSSD则是在后面加入了很多的Deconvolution Module，通过逆卷积算法fea…
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目标检测论文解读13——FPN
引言 对于小目标通常需要用到多尺度检测，作者提出的FPN是一种快速且效果好的多尺度检测方法。 方法 a,b,c是之前的方法，其中a,c用到了多尺度检测的思想，但他们都存在明显的缺点。 a方法：把每图片都进行缩放，在进行检测，这种做法最大的问题是太慢，因为要多花好几倍的时间； c方法：其实就是SSD论文中用到的方法，feature map…
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目标检测论文解读8——YOLO v3
背景 要在YOLO v2上作出改进。 方法 (1)分类器改变。从softmax loss改变为logistic loss，作用是处理符合标签，softmax loss只能用来预测只有一种类别的目标，logistic loss可以是多种类别。 (2)引入多级预测机制。在三种尺度的特征图上做detection。 (3)模仿了ResNet里resi…
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目标检测论文解读5——YOLO v1
背景 之前热门的目标检测方法都是two stage的，即分为region proposal和classification两个阶段，本文是对one stage方法的初次探索。 方法 首先看一下模型的网络结构，输入的原图片，经过24个卷积层提取特征，全连接层输出一个7*7*30的tensor，这个tensor里面就包含我们预测的结果了。 那…
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论文分享：目标检测-YOLO
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 论文地址 转自：http://haha-strong.com/ 算法思路 仿照人类视觉系统，只看一次图片就可以知道目标的类别以及位置。在实际测试时将图片人分成S*S的方格，对每个方格回归出两个边框以及相应的置信度，和20类类别。 motivat…
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目标检测论文解读12——RetinaNet
引言 这篇论文深刻分析了one-stage的模型精度比two-stage更差的原因，并提出Focal Loss提高精度。 思路 在论文中，作者指出，造成one-stage模型精度差的原因主要是：正负样本极不平衡。一张图片只有那么几个目标，但是用来分类的Anchor Box却能达到几千个，大量的样本都是负样本，而且大多数负样本都是容易分类的简单样本，这…
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目标检测论文解读4——Faster R-CNN
背景 Fast R-CNN中的region proposal阶段所采用的SS算法成为了检测网络的速度瓶颈，本文是在Fast R-CNN基础上采用RPN(Region Proposal Networks)代替SS。 方法 从图中我们可以看到，RPN的输入为最后一个Conv层输出的feature map，输出为一系列ROI，后面的过程就跟Fast …
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CVPR2021中的目标检测和语义分割论文汇总
CVPR2021中的目标检测和语义分割论文汇总 计算机视觉工坊 昨天 计算机视觉工坊 专注于计算机视觉、VSLAM、目标检测、语义分割、自动驾驶、深度学习、AI芯片、产品落地等技术干货及前沿paper分享。这是一个由多个大厂算法研究人员和知名高校博士创立的平台，我们坚持工坊精神，做最有价值的事~ 98篇原创内容 公众号 作者丨Tom Hardy@知乎来源丨h…
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【论文解读】[目标检测]retinanet
retinanet,目标检测 作为单阶段网络，retinanet兼具速度和精度（精度是没问题，速度我持疑问），是非常耐用的一个检测器，现在很多单阶段检测器也是以retinanet为baseline，进行各种改进，足见retinanet的重要，我想从以下几个方面出发将retinanet解读下，尽己所能。 retinanet出发点，目的，为什么 retina…
