【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet） 目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。
前言目标检测是人工智能的一个重要应用，就是在图片中要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，找出物体在哪里除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示：这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测
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2024-04-22 14:51:44
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前言 nms是目标检测任务中去除多余anchor的重要手段，但nms在使用过程中也带来了大量的计算量，为了克服这一难点，nms-free应声而出，本文回顾了nms-free的发展历程，并分析了nms-free的现状与未来，希望能对读者们有所帮助。作者：半日闲心@知乎本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理本文脉络什么是nms，为什么需要nms什么是nms-free，有啥好处？n
一、mAP 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；
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2024-02-14 15:26:04
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目录（一）YOLOV3一、导论二、基本思想1、backbone的改进 2、针对多尺度预测编辑3、bounding box预测4、正负样本的匹配5、多标签分类三、损失函数 （二）YOLOV3 SPP一、导论二、SPP模块三、Mosaic图像增强四、DIOU五、Focal loss（一）YOLOV3
论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码：https://github/WongKinYiu/yolov7权重： https://pan.baidu/s/1eaNUiwZt7XfdMyPrLpplYA 提取码: wjgw大佬的解读：https://mp.weixin./s/qi_5g1A6Pr2ZrY4n9r_UVw摘要YOLO
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2024-05-24 09:16:19
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先前所写的RCNN系列目标检测算法都是先生成一些假定的bounding boxes,然后在这些bounding boxes上使用CNN提取特征，然后在经过一个分类器，来判断是不是我们的目标样本标签，在经过一个回归器，将我们最后得到假定的bounding boxes进行位置的调整。但是这类方法所需要的计算时间过长，很难用于实时的目标检测，当前你可以用牺牲精度来增加速度。本文提出的实时检测方法，消除了
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2024-09-08 12:13:47
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文章目录前言1.GFL的主要创新部分2.结合代码体现创新部分1.训练阶段的预测输出2.将bbox边框的回归值由单一确定值（狄拉克分布）变为一定范围的任意概率分布。3.Distribution Focal Loss4.Quality Focal Loss5.后处理部分3.消融实验1.QFL2.DFL3.QFL+DFL总结 前言论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.0438
一、概述faster RCNN与fast RCNN是一脉相承的。fast RCNN解决了RCNN计算量大、效率低的问题（RCNN需要将通过selective search算法生成的proposal挨个送入卷积神经网络提取特征）。但是fast RCNN也存在一个问题：在检测阶段，fast RCNN仍需要使用selective search算法生成proposal，这个操作本身就非常耗时，导致fast
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2024-05-07 23:32:54
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目标检测：centernet论文笔记centernet使用关键点估计来找到中心点，然后回归到所有其他对象属性，如大小、3D位置、方向，甚至姿态。CenterNet是端到端可微的，比基于边界框的检测器更简单、更快、更准确。总体方法如下图所示:Head检测头在backbone之后，会得到一个特征图，shape为Rh,w,D,h和w是原图的1/4。这个特征经过检测Head，得到了三样东西。key poi
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2024-03-20 10:49:20
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论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，根据实验结果来看，FCOS能够与主流的检测算法相比较，达到SOTA，为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考 论文: FCOS: Fully Convolutional One-
机器之心。本文提出了一套模型压缩和编译结合的目标检测加速框架，根据编译器的硬件特性而设计的剪枝策略能够在维持高 mAP 的同时大大提高运行速度，压缩了 14 倍的 YOLOv4 能够在手机上达到 19FPS 的运行速度并且依旧维持 49mAP（COCO dataset）的高准确率。相比 YOLOv3 完整版，该框架快出 7 倍，并且没有牺牲准确率。该框架由美国东北大学王言治研究组和威廉玛丽学院任彬
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2024-04-22 15:06:12
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简介最近比较忙，很长时间没分享了．本想着今天把这篇文章全部完成，结果下班回家时忘记车停在哪里，在单位地库找了20多分钟才找到，脑子闷闷的，今天这篇文章中还有点未完成，后期会补上．好了，进入正题．NMS(Non Maximum Suppression)，又名非极大值抑制，是目标检测框架中的后处理模块，主要用于删除高度冗余的bbox，先用图示直观看看NMS的工作机制： 从上述可视化的结果可以看出，在目
导读旷视科技&中科院对单阶段目标检测中的FPN进行了重思考，采用一级特征进行检测替换复杂的特征金字塔来解决优化问题，提出了YOLOF。该方法取得了与RetinaNet相当的性能且推理速度快2.5倍。paper: https://arxiv.org/abs/2103.09460code: https://github.com/megvii-model/YOLOF本文是旷视科技&中科院
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2024-04-07 14:36:48
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【目标检测】SSD0 预备1 什么是SSD2 SSD的框架2.1 理解的关键2.1.1 Default Boxes2.1.2 预测框内物体类别和框位置2.1.3 为什么叫做多框2.2 基架2.3 添加2.4 整体结构3 训练时的部分措施3.1 难例挖掘3.2 数据增强4 实验结果4.1 实验结果4.2 对照实验5 预测时的后处理6 相关工作 0 预备FPS：Frames per Second，衡量
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2024-09-01 14:36:45
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前言Android性能优化不是一个能完全讲解清楚的题目。Android中的性能优化涉及的内容实在太过广泛，需要掌握的技术实在太多，且具体的项目所使用的优化方案也大不相同。想全面讲解性能优化，是万万不能的，实际上目前我学习到的还差得很远。本专题内容包括对过往工作、技术学习的总结，以及对优化方向的思考与梳理。内容涵盖的点可能不够全面，其实也没必要做到全面，更多的是思考和实践。系列预计分为五篇：《“终于
一、交并比 物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因此就存在一个定位精度评价公式：IOU。
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2024-05-09 07:49:26
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由于博主的科研训练时间为2017年左右，本文涉及的CV领域目标检测的经典算法为2017年之前的优秀神经网络算法，至于2017~2020年间，现阶段业界也优化产生了不少了新的研究应用，性能和速度更加乐观，在此不做详细对比。目录目录目标检测性能指标FPSmAP目标检测经典算法RCNNFastRCNNFasterRCNNYolo(v1)SSD算法目标检测经典算法性能及研究结果简洁对比目标检测性能指标FP
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2024-04-07 21:19:52
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在进行目标检测任务之前，需要了解下检测任务中常用的评估指标，这样可以更好地帮我们了解模型的实用性。常用的目标检测模型评估指标总结如下，TP、FP、TN、FN、Recall、PrecisionTPR、TNR、FPR、FNRAP、mAP、P-R曲线ROC曲线、AUCIOUFPS、FLOPSGOPS1. TP、FP、TN、FN、Recall、Precision目标检测问题同时是一个回归和分类问题。首先，
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2024-02-20 23:36:16
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这两个都是用在rpn之后的。具体来说，从feature map上经过RPN得到一系列的proposals，大概2k个，这些bbox大小不等，如何将这些bbox的特征进行统一表示就变成了一个问题。即需要找一个办法从大小不等的框中提取特征使输出结果是等长的。最开始目标检测模型Faster RCNN中用了一个简单粗暴的办法，叫ROI Pooling。该方式在语义分割这种精细程度高的任务中，不够精准，由此
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2024-06-15 13:22:45
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