这篇论文的trick是真多，消融实验做的很详细另外如何优化网络结构做到单卡训练也是比较重要的1、Introduction：作者自认为的贡献：设计了一个高效的模型，可以在单1080TI上训练，万千屌丝的救星。验证和对比了各种各样trick在目标检测任务上的有效性。修改了SOTA检测模型，减小了对资源的占用，可以使用单卡训练。先看效果2、Related work 2.1目标检测模型介绍了1阶段2阶段，
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2024-04-20 20:35:45
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这里既有AI，又有生活大道理，无数渺小的思考填满了一生。在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文汇总了一些有效的策略。为何小目标（1）基于相对尺度物体宽高是原图宽高的1/10以下的可以视为小目标。目标边界框面积与图像面积的比值开方小于一定值（较为通用的值为0.03）的可以视为小目标。（2）基于绝对尺度通常认为绝对尺寸小于32×32的物体可以视为小目标。小目标为什么难检测？（1） 可利用
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2024-02-23 08:53:16
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目标检测tricks（基于detectron2）正确尝试裁剪由于目标相对于整张图片来说过小，所以对数据进行裁剪（除了裁剪尺寸还需要关注重叠尺寸，重叠尺寸稍微大一些，尽量保持每个目标有完整的存在，不至于因裁剪而破坏目标，这里设置裁剪512，重叠256）改变anchor size和aspect_ratio由于数据目标较小，所以需要更改detectron2里默认的anchor.size和aspect_r
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2024-04-22 11:55:05
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文章目录1.pixel-wise调整1）photometric distortion2）geometric distortion2.物体遮挡1）random erase 、CutOut2）hide-and-seek 、grid mask3）DropOut、DropConnect、DropBlock3.用多张图来进行数据增强1）MixUp2）CutMix4.GAN实现数据增强1）style tra
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2024-04-03 22:35:50
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文章目录1.提升模型感受野1）SPP2）ASPP3）RFB2.注意力机制1）SE2）SAMCAM（Channel Attention Module）SAM（Spatial Attention Module）3）modified SAM3.特征融合模块1）Skip Connection2）Hyper Column3）FPN4）SFAM5）ASFF6）BiFPN4.激活函数1）Swish、hard-
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2024-04-09 21:30:33
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作者丨初识CV极市导读本文总结了目标检测比赛中的8点技巧，包含数据增强、多尺度训练/测试、全局语境、预测框微调/投票法/模型融合、随机权值平均、在线难例挖掘、软化非极大抑制等，并附有代码解析。1.数据增强可参考：初识CV：MMDetection中文文档https://zhuanlan.zhihu.com/p/101222759数据增强是增加深度模型鲁棒性和泛化性能的常用手段，随机翻转、随机裁剪、添
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2024-02-04 16:34:42
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YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection近期目标检测领域最惹人注目的论文应该就属YOLOv4了，这篇论文除了提出速度与精度兼备的v4模型外，还总结了一大批目标检测领域中涨点常用的trick与即插即用模块。作者将现有的目标检测涨点方法分为两类：在推理阶段不增加计算损耗的trick（Bag of freebies）、仅增加微小的计算损
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2024-05-24 21:27:00
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小目标难检测原因小目标在原图中尺寸比较小，通用目标检测模型中，一般的基础骨干神经网络（VGG系列和Resnet系列）都有几次下采样处理:导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小，导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差。如果分类和回归操作在经过几层下采样处理的 特征层进行，小目标特征的感受野映射回原图将可能大于小目标在原图的尺寸，造成检测效果差。小目标在原图中的数量较少，检测器提取的
一、训练一个模型，提高分数的大体步骤如下：分析数据集 1、可视化数据，检查数据是否有漏标、错标的问题，数据噪声太多，需要做数据清洗；2、统计训练数据的尺寸、目标框尺寸和长宽比，定义大、小目标，分析大、小目标的分布，以及类别的分布，是否存在类别不平衡。使用数据增强 rotation, shear, perspective, horizontal flip, vertical flip，cutmix，
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2024-04-30 19:57:11
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前言 本文介绍了在图像预处理调参、模型训练调参等方面中的技巧，并提醒读者要多注意数据的分布和呈现的状态。作者 | mo7022515woCV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整计算机视觉入门1v3辅导班对卷积网络来说，所学习的就是数据集的数据分布，你的卷积核参数最后形成的也是对数据集中特征分布的认知。1、预处理技巧分享图像预处理部分调参的主要目的是对输入数据进行增强，使得网络模型在训练的
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2024-05-18 10:14:30
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大数据目标检测推理管道部署本文提供了一个用于对象检测的深度学习推理的概述。自主车辆软件开发需要大规模的数据、计算和算法创新，这些都是gpu实现的。一组神经网络构成了感知和决策系统的基础。神经网络的性能与数据量成比例地增加，并且需要基础设施来支持大规模的训练和推理。为了使自动驾驶汽车（AV）达到可接受的安全水平，他们必须接受大量真实驾驶数据的训练，这些数据包括汽车每天可能遇到的各种情况。这些训练场景
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2024-08-07 14:24:02
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引言当前基于深度学习的目标检测主要包括：基于two-stage的目标检测和基于one-stage的目标检测．two-stage的目标检测框架一般检测精度相对较高，但检测速度慢；而one-stage的目标检测速度相对较快，但是检测精度相对较低．one-stage的精度不如two-stage的精度，一个主要的原因是训练过程中样本极度不均衡造成的． 目标检测任务中，样本包括哪些类别呢？正样
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2024-06-03 13:08:36
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嗯，这个v4我觉得吧创新谈不上，就是会有一些tricks，作者整理了大量的tricks并做了对比，最终为yolov4选择了一套方案，所以想借这个机会刚好介绍在目标检测中的一些tricks：首先我们要理解在目标检测中主要是由三部分组成的：Object Detection = Backbone + Neck + HeadBackbone：骨干。提取图像特征的部分，这部分可以很好的借鉴一些设计好并且已经
重磅干货，第一时间送达 作者 | roger深度学习可以说是一门实验科学，业界要落地一个算法必然要尝试各种tricks，本文介绍目标检测领域的常用tricks，当然其中涉及到的一些tricks也可使用于其他任务，如mixup，label smooth等。YOLO-V4[1]将目标检测中的tricks分为以下两类，本文以此展开介绍：Bag-of-Freebies，
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2024-03-12 22:34:52
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1. Anchor 可以根据实际任务，修改anchor预设的大小和scale ，也就是说stride + anchor ratio + anchor scales都可以调整，选择不同stride确定了feature map的大小，stride就是说下采样的比例，4就是256*256变成64*64，ratio确定了纵横比和尺度。 2. IoU loss与focal
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2024-03-22 19:51:28
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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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