很难衡量一个检测算法的好坏，因为除了算法本身的思路之外，还有许多因素影响它的速度和精度，比如：特征提取网络(VGG, ResNet, Inception, MobileNet);输出的步长，越大分类数目越多，相应的速度也会受影响；IOU的评判方式；NMS的阈值；难样本挖掘的比率（正样本和负样本的比率）；生成的proposal的数目（不同的方法输出是不同的）；bbox的编码方式，是预测offset还
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2024-10-11 14:16:49
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文章目录1、网络总述2、yolo鲁棒性强3、置信度与类别置信度4、损失函数5、一个grid cell中是否有object怎么界定？6、yolo与其他网络的比较7、yolo与Fast RCNN模型集成 ensembles8、模型的泛化能力9、NMS对yolo的帮助10、各网络性能对比11、错误分析工具参考文献 1、网络总述 网络结构的设计参考了GoogleNet，在卷积层后面加了几个全连接层进行预
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2024-10-10 13:57:15
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读书笔记：Fast R-CNN：其实我先读的faster rcnn，但是读起来很困难，感觉faster rcnn默认我知道了很多预备知识；因此我先来读一读fast rcnnAbstract：背景：region-based神经网络针对目标检测，在这个基础上进行了改进； 对比：fast-rcnn提出了创新，加快了training和testing的时间，同时还提升了精度。 最后吹捧一下自己的网络 fas
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2024-09-10 12:16:08
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目标检测算法对比
注：本博客截取自多篇文章，只为学习交流 表1.coco2017模型性能对比[1]一、faster RCNN这个算法是一个系列，是RBG大神最初从RCNN发展而来，RCNN->fast RCNN->faster RCNN，那么简单的介绍下前两种算法。首先RCNN，在这个算法中神经网络实际上就是一个特征提取器，
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2024-04-18 13:04:10
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人类在观察一张图像时，对于图像中的物体通常可以秒辨认并定位，完全不用太多的思考。因此目标检测的要求不仅要准，而且要快。而在YOLO出现之前，RCNN系列是目标检测中最精准的算法，虽然faster rcnn比最初始的RCNN快了很多，但其速度也只有7fps。究其原因是RCNN系列将 Proposal 的选取和选定 Proposal 后的分类和回归分作两个stage，就算用 RPN 网络取代 sele
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2024-05-30 09:34:55
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论文：Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi.You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.8 Jun 2015 素质三连1.论文贡献提出YOLO目标检测模型，是一个single-stage目标检测模型，直接从图像回归bbox。YOL
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言1. 框架与流程2. 模型细节2.1 Region Proposal Networks(RPN)2.1.1 anchors2.1.2 softmax分类2.1.3 bounding box regression2.1.4 Proposal Layer2.2 RoI pooling2.3 Classification3.
重新审视Faster RCNNFaster RCNN优点Faster RCNN缺点对于Faster RCNN的改进算法特征融合：HyperNet实例分割：Mask RCNN全卷机网络：R-FCN级联网络：Cascade RCNN Faster RCNN的结构图如下：Faster RCNN优点1.性能优越 Faster RCNN通过两阶段加上RPN，实现高精度的检测性能。2.两阶段网络 相较于其他
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2024-02-19 11:40:27
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代码：(Python) https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn
(Matlab) https://github.com/shaoqingren/faster_rcnn
关键点：RPN（区域候选网络，Region Proposal Networks）、anchorFaster-RCNN 是对 Fast-RCNN 的改进，主要改进的方向是提高网络的计算
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2024-04-15 14:57:04
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创新点YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。从网络设计上，YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下：[1] YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没有显示地求取region proposal的过程。而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块（独立于网络之外的selec
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2024-02-26 10:26:42
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一、YOLO这是继RCNN，fast-RCNN 和 faster-RCNN之后，rbg（Ross Girshick）大神挂名的又一大作，起了一个很娱乐化的名字：YOLO。 虽然目前版本还有一些硬伤，但是解决了目前基于DL检测中一个大痛点，就是速度问题。 其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02
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2024-08-20 21:46:50
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YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介
YOLO系列是基于深度学习的回归方法。
RCNN， Fast-RCNN，Faster-RCNN是基于深度学习的分类方法。
YOLO官网： https://github.com/pjreddie/darknet
github.com YOLO v
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2024-08-12 18:15:42
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Fast-Rcnn和YOLO的区别及mAP值的计算算法分类：YOLO所属类别为one-stage，Fast-Rcnn所属类别为two-stagetwo stage：
先进行区域生成，该区域称为region proposal（RP，一个有可能包含物体的预选框）；再通过卷积神经网络进行样本分类，精度高，适合做高检测精度的任务任务流程：特征提取—生成RP—分类/定位回归常见two stage：
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2024-05-06 11:01:14
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R-CNN：过程：先用Selective Search提取候选框然后将候选框强制到227*227之后用AlexNet提取特征最后将特征用SVM分类优点：相对于传统方法用HOG或者SITF提取特征，本文用CNN来提取特征缺点：两千多个候选框分别送入CNN提特征，时间消耗大三个阶段分开训练，中间数据还要保存，空间消耗大 Fast R-CNN：过程：将整张图送入CNN提取特征图用Selecti
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2024-03-26 16:26:51
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目录1.Faster RCNN的特点及优点：2.存在的缺点及急需改进的地方1.Faster RCNN的特点及优点：性能优越：Faster RCNN通过两阶网络与RPN，实现了精度较高的物体检测性能。两阶网络：相比起其他一阶网络，两阶更为精准，尤其是针对高精度、多尺度以及小物体问题上，两阶网络优势更为明显。通用性与鲁棒性：Faster RCNN在多个数据集及物体任务上效果都很好，对于个人的数据集，往
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2024-02-08 03:46:36
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【1】前言最近博客上看了很多篇关于Faster-RCNN网络详细解读，但是始终对其中的解释一知半解。刚开始以为自己懂了，有看了一些发现自己又困惑了，这个东西到底是什么，是怎么训练的？怎么传播的？里面的名词究竟是什么意思？看的始终是一知半解。对于Faster-RCNN的网络的用途以及Faste-RCNN和RCNN原理此处不讲解，只讲解Faster-RCNN的网络，对其进行详细的剖析。【2】Faste
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2024-04-16 09:48:13
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是的，这次我没有优化精度，这次优化的是速度，毕竟追求的是fastest..，不过，用0.3%的精度损失换取30%推理速度的提升以及25%的参数量的减少，至少我觉得还是挺值，与其说追求的速度，其实更加注重的是算法效果与推理效率的性价比。先说说Yolo-Fastest的初衷吧，其实早期轻量的目标检测大家多是用的Mobilenet-SSD，其实在实际测试中，在常用的ARM设备上是很难达到
概述YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来。新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000: Better, Faster, Stronger”，主要有两个大方面的改进：第一，作者使用了一系列的方法对原
目标检测算法概述流行的目标检测算法，从某个角度可以分为两类，即以R-CNN为代表的算法（R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN）和Yolo，SSD这类算法。 R-CNN系算法是two-stage的，首先需要一个产生Region Proposal的方法，常见的有：启发式方法（selective search）和CNN网络（RPN），然后对RP进行分类和回归。 Yolo、SSD是o
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2024-08-26 13:59:03
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一、问题： 介绍一下FasterRCNN, 以及每一代的改进？二、答案（总结）： 1、 Faster-RCNN系列总共三个：分为RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN; 2、RCNN主要方法是： 1）首先，使用SS算法（图像处理算法：Selective search算法）在原图上自上而下提取出2000多个框图，即Region Proposal；
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2024-03-15 21:28:25
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