[ 目标检测 ] 经典网络模型3——Faster R-CNN 详解与复现? Real-Time Object Detection with RPN? Faster R-CNN 详解? Faster R-CNN 提出背景? 核心思想? Faster R-CNN 网络结构? Region Proposal Network? Sharing Features for RPN and Fast R-CN
自从卷积神经网络在分类问题上取得很大进步以后，学者们纷纷想办法将卷积神经网络迁移到目标检测、目标分割等领域。目标检测领域发展到现在，出现了很多里程碑式的网络结构和设计思想，可以说是百花齐放，大放异彩，但是总体上大概可以将目标检测分为三个类别：two-stageone-stageanchor-freetwo-stage
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2024-03-19 14:04:33
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1.瓶颈问题：小尺度目标，受限于缺乏足够的目标特征信息，使之很难从背景中区分出来，且小尺度目标一般都是低分辨率、模糊不清的，因此检测性能一般CNN-based目标检测算法都需要使用到下采样操作，导致小尺度目标不仅损失了空间位置信息，且本来很少的目标特征几乎被背景上的特征给淹没了2.本文贡献：提出了一种用于小物体检测的新型统一端到端多任务生成对抗网络（MTGAN），可以与任何现有的检测器结合使用在M
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2024-04-22 10:36:07
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文章目录一、 SqueezeNet：压缩再扩展1.1 介绍1.2 相关工作1.2.1 模型压缩1.2.2 CNN 微/宏 架构1.3 SqueezeNet1.3.1 设计策略1.3.2 fire 模块1.3.3 SqueezeNet架构1.4 评价SqueezeNet1.5 CNN微架构设计空间探索1.5.1 微架构的元参数1.5.2 压缩比1.5.3 1×1和3×3卷积核的比例1.6 CNN宏
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2024-02-16 10:56:47
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尺度变化是目标检测中的关键挑战之一。今天要说的这个技术就特别厉害，在目标检测领域中，目前是性能最强的一个框架。下面让我们一起去见证下它的优势所在。本次介绍的算法框架：Scale-Aware Trident Networks for Object Detection下载地址：https://arxiv.org/abs/1901.01892在该网络框架中，首先进行了一个控制实验，以研究感受野对不同尺度
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2024-10-09 14:12:03
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最近，卡耐基梅隆大学（CMU）的王小龙等人发表的论文《A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection》引起了很多人的关注。该研究将对抗学习的思路应用在图像识别问题中，通过对抗网络生成遮挡和变形图片样本来训练检测网络，取得了不错的效果。该论文已被 CVPR2017 大会接收。论文链接：http://ww
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2024-03-12 16:30:35
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文章目录1. 引言2. 网络结构——Darknet-533. 9种尺度先验框4. Logistic5. 小结 1. 引言YOLO3是在YOLO1和YOLO2基础上进行改进的。调整了网络结构;利用多尺度特征进行对象检测;对象分类用Logistic取代Softmax;2. 网络结构——Darknet-53该网络用于图像提取特征，有53个卷积层，借鉴了残差网络（Residual Network），在一
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2024-10-21 17:12:30
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前面几篇文章完成了训练端和部署端的环境搭建以及模型的训练，并经过两次模型转化最终将YOLOv3 TINY模型部署在了树莓派上。其实最核心的内容已经完成了，接下来就是一些应用层面的东西了。树莓派控制马达：1. 材料硬件：1.树莓派3B+2.四个直流电机3.一个小车底盘+四个车轮（某宝上有卖）4.L298N驱动模块（介于树莓派与马达之间的桥梁）5.充电宝一个（用于给树莓派供电）6.18650锂电池两
作者：Abdullah Rashwan等
论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.04646
研究者在这篇论文中提出了 Matrix Net (xNet)，它是一种用于目标检测的深度架构。
研究者利用 xNet 加强基于关键点的目标检测，并且在 MS COCO 数据集上获得了 47.8 的 mAP，这比其它任何一步(single-shot)
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2024-05-24 11:56:48
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今天想分享的是CVPR2019的一项来自美国康奈尔大学的研究。他们提出了一种新的方法，称为虚拟激光雷达。能够缩小自动驾驶领域基于激光雷达和基于摄像头的3D目标检测方法之间的差距。使得摄像机代替激光雷达成为了可能。虚拟激光雷达也是现在美国自动驾驶公司特斯拉的主要推崇的技术。 首先来看什么是3D目标检测。目标检测是为了定位和分类物体。3D目标检测输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信
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2024-10-22 22:55:58
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目录一、one-stage1、yolo1.1 yolov11.2 yolov21.3 yolov31.4 yolov41.5 yolov52、SSD3、RetainNet二、two-stage1、R-CNN2、Fast R-CNN3、Faster R-CNN大致分为两类one-stage和two-stage，主要区别是检测目标类别与bounding box回归任务是否分开进行。two-stage代
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2024-03-21 11:41:56
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原作者 | 李家丞 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（营长注：因本文篇幅较长，营长将其分为上、下两部分。） 导言：目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力
一、目标检测基础 1、 什么是目标检测及目标检测的任务目标检测是找出图像中感兴趣的目标，确定它们的类别和位置。有四大任务：分类、识别、检测（分类+识别）、分割2、one-stage和two-stage目标检测的区别，各自的优缺点one-stage任务流程：特征提取–> 分类/定位回归速度快，准确性低，代表网络yolo系列 、SSDtwo-stage任务流程：特
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2024-05-27 15:10:28
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小白读基于pytorch的GAN网络代码 引言 最近在学习基于pytorch的gan网络，新手学习中，也走了一些弯路，从GitHub上下载的源码进行了理解，基本可以串的下来，为避免每次学习都要四处搜索资料，故将学到的东西进行了整理，每一句基本都有注释，很适合新手学习入门，大家都知道大神写的代码确实很有条理，但是我总感觉不适合新手看，一是因为大神写代码有跳跃思维，越简略效率越高越好，但是这样反倒不利
YOLOv3介绍： 发表在2018年的CVPR上，论文名称：An Incremental Improvement。 上图可以看出 yolov3在COCO数据集上，推理速度是最快的，但是准确率不是最高的。  
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2024-04-09 10:37:08
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1 SSD基础原理1.1 SSD网络结构SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层。SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图，可以看出，检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)上
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2024-09-02 18:48:30
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此YOLO V4 Tiny改进在保证精度的同时帧率可以达到294FPS！具有比YOLOv4-tiny（270 FPS）和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度（277 FPS），并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同；作者单位：东北电力大学, 北华大学1、方法简介为了提高目标检测的实时性，本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使用ResNet-D网
GAN生成式对抗网络的引入1.GAN的用途①广泛应用于图像超分重建、表示学习、风栺转移等任务中。对于检测小目标，文献中提出利用Perceptual GAN 来增强小目标的特征表达。传统的 GAN 中生成器是学习从噪声分布到数据的映射，而Perceptual GAN 则是负责寻找不同尺度物体间的结构关联，在生成器中通过引入低层精细粒度特征将原来较差的小目标特征转换为超分辨率的表达形式，使得生成器将小
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2024-04-26 13:09:19
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作者&编辑 | 言有三1 GAN与目标检测目标检测估计是计算机视觉领域里从业者最多的领域了，其中的小目标，大姿态等都是经典难题，GAN在其中真的是很有作为的，我们已经开始整理。 Finding Tiny Faces With GAN
Finding Tiny Faces With GAN是一个使用超分辨率网络(super-resolution network)来改进模
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2024-08-13 15:38:16
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Faster R-CNN是在Fast R-CNN的基础上做了进一步的改进，主要解决的问题就是候选框的生成，通过使用anchor box机制，大大的提高了检测的速度以及效果。有关R-CNN以及Fast R-CNN可以点击链接，进行了解。下面将详细的介绍Faster R-CNN目标检测算法。 &
