二、基本原理原文摘要：我们提出了一种新的卷积称为区域动态感知卷积(DRConv)，它可以自动分配多个滤波器到具有相似特征表示的相应空间区域。在这方面，DRConv在建模语义变化方面优于标准卷积。标准卷积层可以增加filters的数量来提取更多的视觉元素，但计算成本较高。我们的DRConv通过将增加channel filters的方式转换为使用可学习了instructor的空间维度上，
前言之前我所在的公司七月在线开设的深度学习等一系列课程经常会讲目标检测，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，但一直没有比较好的机会深入（但当你对目标检测有个基本的了解之后，再看这些课程你会收益很大）。但目标检测这个领域实在是太火了，经常会看到一些写的不错的通俗易懂的资料，加之之前在京东上掏了一本书看了看，就这样耳濡目染中，还是开始研究了。今年五一，从保定回京，怕高速路上
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2024-10-11 14:38:10
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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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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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Selective Search for Object Recognition Selective Search for Object Recognition(菜菜鸟小Q的专栏) Selective Search for Object Recognition(Surge) Selective Search for Object Recognition(原始论文)&n
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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深度学习班和视觉班寒老师和李老师讲过图像检测与识别，这篇笔记主要记录R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验。 R-FCN paper: https://arxiv.org/abs/1605.06409 作者代码： https://github.com/daijifeng001/R-FCN #matlab版本 这里使用python版本的代码： htt
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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目录R CNN系列算法比较1.R-CNN:2.Fast R CNN3.FASTER -RCNN:YOLO系列YOLOv1YOLOv2YOLOv3YOLOv4SSD（Single Shot MultiBox Detector）R-CNN系列算法比较(two-stage)1.R-CNN:(1)image input；(2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的R
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2024-08-08 22:20:48
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“You Only Look Once”或“YOLO”是一个对象检测算法的名字“You Only Look Once”的意思是只看一次，进一步把目标判定和目标识别两个步骤合二为一，所以识别速度有了很大提升YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。什么是one-stage?目前
Fast-R-CNN
loss由两部分组成，分类loss是预测的分类向量p在真实类别u上的值的log loss, 回归loss是当真实类别非背景时真实的bbox和预测的bbox的（x, y, h, w）的loss，当真实类别为背景时不计算bbox的loss，即为0,注意这里的xywh并不是bbox的左上角xy和长宽hw，而是对ROI的大小和位置的调整，λ文中设为1Faster-R-CNN
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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作者：Maxim Ivanov导读在本文的前几部分中，我们回顾了 YOLO 家族的前 9 种架构。在最后一篇文章中，我们将介绍目前 3 种最新架构。YOLOR作者Chien-Yao Wang, I-Hau Yeh, Hong-Yuan Mark Liao (Taiwan).主要论文“You Only Learn One Representation: Unified Network for Mul
1. RCNN经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能存在的目标区域，RCNN预先提取一系列较可能是物体的候选区域（RP），之后仅在这些候选区域上提取特征，并进行判断。步骤 RCNN算法分为4步：一张图像生成1K ~ 2K个获选区域对每个候选区域，使用CNN提取特征将提取得到的特征使用SVM进行分类，判断是否属于该类使用回归器修正候选框位置候选区域的生成 RCNN使用Selective Se
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2024-03-17 14:11:29
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RCNN一种把目标图像分割转化为CNN分类问题进行目标检测的方法。 Ross B. Girshick的RCNN使用region proposal（具体用的是Selective Search Koen van de Sande: Segmentation as Selective Search for Object Recognition）来得到有可能得到是object的若干
一、首先理解下“一步法”和“两步法”two-stage方法，如R-CNN系算法 即是两步法： -- 第一步选取候选框 -- 第二步对这些候选框分类或者回归 one-stage方法，如Yolo和SSD 即是一步法： -- 其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样 -- 抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CN
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2024-03-17 11:21:56
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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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目录一、YOLO，以及与其他目标检测方法的区别二、论文思想三、网络架构四、YOLO的不足五、YOLO的优点六、学习小结本周学习小结： 本周主要学习了yolo v1整篇论文，因为我是刚接触目标检测方面的东西，所以对论文其中涉及的一些知识点和网络细节进行了补充学习，加深了对目标检测方法的理解和认知。接下来的内
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2024-04-15 14:55:20
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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
