概述DETR使用了目前很火的transformer实现了目标检测，同时也是一个真正意义上的anchor-free模型（不像FCOS，用锚点代替锚框）。DETR主要有以下两个特点：使用了bipartite matching loss，为每一个预测框唯一地分配一个gt框在transformer中使用了parallel decoding然而它也有两个明显的缺点：难以检测小物体由于使用了transform
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2023-05-31 11:58:53
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本文介绍一篇两阶段的3D目标检测网络：Voxel R-CNN，论文已收录于AAAI 2021。 这里重点是理解本文提出的 Voxel RoI pooling。论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2012.15712.pdf项目链接为：https://github.com/djiajunustc/Voxel-R-CNN0. Abstract这里先给出本文摘要：3D目标检测的最新进
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2024-04-08 10:41:27
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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal NetworksRCNN系列论文：目标检测：RCCN网络详解目标检测：Fast RCNN网络详解目标检测：Faster RCNN网络详解简述：Fast RCNN存在着Selective Search（选择性搜索）。要找出所有的候选框，这个也非常耗时。在Fast
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2024-02-19 11:29:56
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# 如何实现“ThunderNet目标检测”
作为一名经验丰富的开发者，我将带你一步一步学习如何实现“ThunderNet目标检测”。首先，让我们来了解整个流程，并列出每个步骤需要做什么。
## 流程
| 步骤 | 动作 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 数据集准备 |
| 步骤2 | 模型选择和配置 |
| 步骤3 | 数据预处理 |
| 步骤4 | 模型训练 |
| 步
原创
2023-07-12 04:17:44
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一：网络整体介绍
ThunderNet的整体架构如下图所示。 ThunderNet使用320×320像素作为网络的输入分辨率。整体的网络结构分为两部分：Backbone部分和Detection部分。网络的骨干部分为SNet，SNet是基于ShuffleNetV2进行修改得到的。 网络的检测部分，利用了压缩的RPN网络，修改自Light-Head R-CNN网络用以提高效率。 并提出Conte
原创
2021-08-26 11:54:52
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在移动端部署检测模型时，因为速度原因，通常采用的是轻量级的backbone+one stage detector的方式。我之前在项目里就是采用的就是这种方案，但精度始终没法和two-stage相比，而two-stage又太慢，之前测过速度之后就没再考虑在移动端采用two-staget方案，而thundernet重新给了我在移动端采用two-stage的希望。先来看下网络的整体结构图，主要分成了ba
原创
2022-01-17 16:04:53
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ThunderNet：第一个实现了在ARM平台上的实时检测器和最快的单线程速度。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf本文创新点颇多，而且很辅以充实的实验分析和对比。首先是整体架构如下图，整体的网络结构分为两部分：Backbone部分和Detection部分。网络的骨干部分为SNet，SNet是基于ShuffleNetV2进行修改得到的。 网络...
原创
2022-08-05 17:58:22
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ThunderNet是旷视和国防科技大学合作提出的目标检测模型，目标是在计算力受限的平台进行实时目标检测。需要关注的地方主要就是提出的两个特征增强模块CEM和SAM,其设计理念和应用的方法都非常值得借鉴。 1. 介绍 在移动端的实时目标检测是一个极为重要并且有挑战性的视觉问题。很多基于CNN的检测器
原创
2021-12-29 17:20:41
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一导读在移动平台上进行实时通用目标检测是一项至关重要但具有挑战性的计算机视觉任务。然而，以往基于cnn的检测器面临着巨大的计算成本，这阻碍了它们在计算受限的情况下进行实时推断。今天，我们说的这个研究了two-stage检测器在实时通用检测中的有效性，提出了一种名为ThunderNet的轻量级的two-stage检测器。在主干部分，分析了以往轻量级主干网的不足，提出了一种面向目标检测的轻量级主干网络
原创
2022-10-07 11:13:04
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文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
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2024-04-26 18:10:37
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文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
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2024-08-19 11:36:38
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文章目录1、摘要2、亮点3、结构4、Tricks 1、摘要目标检测是计算机视觉研究的重要领域之一，在各种实际场景中起着至关重要的作用。在实际应用中，由于硬件的限制，往往需要牺牲准确性来保证检测器的推断速度。因此，必须考虑目标检测器的有效性和效率之间的平衡。本文的目标不是提出一种新的检测模型，而是实现一种效果和效率相对均衡的对象检测器，可以直接应用于实际应用场景中。考虑到YOLOv3在实际应用中的
©作者 | 机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设
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2024-08-20 17:42:20
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计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DN DETR / DINO）计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DN DETR / DINO）1. DN DETR1.1 Stablize Hungarian Matching1.2 Denoising1.3 Attention Mask2. DINO2.1 Contrastive Denoising3.2 Mix Q
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2024-08-28 21:12:04
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论文下载：https://arxiv.org/abs/2111.11837源码下载：https://github.com/yzd-v/FGDAbstract知识蒸馏已成功应用于图像分类。然而目标检测要复杂得多，大多数知识蒸馏方法都失败了。本文指出，在目标检测中，教师和学生的特征在不同的区域有很大的差异，尤其是在前景和背景中。如果我们平均蒸馏它们，特征图之间的不均匀差异将对蒸馏产生负面影响。因此，我
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2024-03-21 22:52:43
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目录论文相关信息Transformer介绍更新：（新的理解）Related workSet PredictionTransformers and Parallel DecodingObject detectionThe DETR modelObject detection set prediction lossDETR architectureExperiments 论文相关信息1.论文题目：E
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2024-04-26 09:25:55
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深度学习之目标检测（三）-- FPN结构详解深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔 深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔FPN 原始论文为发表于 2016 CVPR 的 Feature Pyramid Networks for Object Detection。针对目标检测任务，主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题时的不足，最
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2024-03-27 23:04:15
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DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美Faster RCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像Faster RCNN为后续的很多研究提供了大致的思路 论文: End-to-End Object Detection with TransformersIntroduction 之前也看过一些工作研究将self-attention应用到视觉任务中，比如Stand-Alone S
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2024-07-29 16:14:57
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R-CNN算法流程：输入图像每张图像生成1k - 2k个候选区域。对每个候选区域，使用深度网络CNN提取特征。（AlexNet、vgg、resnet等CNN）4-1.将特征送入每一类的SVM分类器，判别是非属于该类。 4-2.使用回归器精细修正候选框位置。生成候选区域使用selective search（选择性搜索）方法对每一张图生成1k - 2k的区域。 5. 分割区域 使用一种过分割手段，将图
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2024-03-26 13:24:44
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