Source[1]多阶段（Two-stage）物体检测计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。 物体检测器的一个分支是基于多阶段模型。源自 R-CN
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2024-10-25 13:40:18
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0. 目标检测网络分类One-stage，如SSD、YOLOTwo-stage，如Faster R-CNN0.2 One-stage（以SSD、YOLO为例）检测过程：基于anchors直接进行分类以及调整边界框0.3. Two-stage（以Faster R-CNN为例）检测过程：通过专门模块生成候选框（Region Proposal Network，RPN）去寻找前景和调整边界框（基于anch
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2024-08-12 11:47:42
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近日来自日本东北大学与Laboro.AI公司的研究人员公开一篇改进的单阶段人脸检测算法论文，其不仅保持了速度的优势而且在主流的人脸数据集上达到与双阶段人脸检测算法相当的精度。作者信息：按照算法流程划分，在目标检测领域一直存在着两大分支：1.双阶段（Two-Stage）目标检测。网络先生成大量的目标候选区域和特征（或者像素），然后再通过另一个网络在其基础上进行目标分类和包围框位置回归。比如Faste
双阶段1. RCNN：双阶段目标检测鼻祖，也是第将CNN引入目标检测任务的里程碑工作。流程：1. 使用selective search算法生成大概2000个region proposal区域推荐（2000*4）。 ——selective search思路：先将图片分成很多小区域，按照相似度准则合并相邻区域
目录一、目标检测的任务二、什么是“两阶段”呢？三、两阶段算法原理（二）候选区域算法（三）边框回归（ Bounding Box Regression ）1. 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）2. 对候选框进行坐标调整（三）RCNN模型结构1. RCNN的模型结构2. R-CNN 总结 &
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2024-04-28 09:24:04
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文章目录Selective Search方法1、论文简介2、算法原理EdgeBoxes方法1、论文简介2、算法原理一、R-CNN1、论文简介2、结构设计3、论文总结及改进点二、SPPNet-解决R-CNN速度慢的问题1、论文简介2、结构设计3、论文总结及改进点4、SPPnet代码（Pytorch）三、Fast R-CNN1、论文简介2、结构设计ROI池化层multi-task损失截断SVD方法3
SSD目标检测算法，完整详细讲解SSD（single shot multi-box detector）1. 简介2. 模型结构backboneneckhead SSD（single shot multi-box detector）1. 简介SSD是一种单阶段目标检测方法，如下图所示目标检测方法。 单阶段和双阶段的区别：双阶段第一阶段， 主要是找出目标物体出现的位置，初步得到建议框，这一部分时间花
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2024-06-20 16:48:56
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一、HOGHOG（方向直方图特征）是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005年的CVPR上提出来的，到现在，虽然说有很多行人检测算法，但是这个确实使用起来最简单的，而且大部分的行人检测算法都是在这个的基础上进行改进。二、HOG的实现过程（大体过程，简单易懂，不讲数学原理）1.首先选取需要检测的目标或者一个需要检测的
3DSSD基于Point的三维单阶段目标检测器 论文地址：3DSSD3DSSD前向传播过程： （1）网络输入:原始点云数据,包含N个点的(x,y,z,r)坐标信息。 （2）骨干网络:采用多个Set Abstraction(SA)层进行下采样,并使用融合采样策略保留关键点。得到M个代表点集。 （3）候选点生成:只对F-FPS采样的代表点做位移,生成候选中心点。 （4）特征提取:为每个候选中心点找到邻
目标检测综述学习笔记Object Detection in 20 Years: A Survey摘要：本文根据目标检测的发展，对400多篇相关的文章进行综述，涵盖了很多主题，包括历史上里程碑检测器、检测数据集、度量标准、检测系统的基本构件、加速技术以及最新的检测方法。本文也综述了行人检测、面部检测、文本检测等一些重要的检测应用，并对面临的挑战和近几年来的技术发展做了深度的分析。1. Introdu
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2024-06-07 09:00:10
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文章目录基本概念一、R-CNN1. 网络结构2. 训练流程3. 测试阶段4. RNN存在的问题二、SPP-Net1. 网络结构2. 基础知识共享卷积计算金字塔池化 Spatial Pyramid Pooling3. 训练流程4. 测试流程5. 存在问题三、 Fast R-CNN1. 网络结构2. 基础知识感兴趣区域池化层 (ROI pooling)多任务损失(Multi-task loss)3.
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2024-05-17 09:58:59
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CenterNet 2 Probabilistic two-stage detection摘要介绍2. 相关工作3、先验知识4. 两阶段检测的概率解释5、构造一个概率的两阶段检测器6、结果6.1 消融实验6.2 大词汇量检测7、结论 摘要code：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2paper：https://arxiv.org/pdf/2103.07
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2024-08-31 17:11:52
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部分内容参考： 2、mmdetection源码（下面简称为mmdet）论文解读模型结构论文中的图 一个更详细的图Faster-RCNN有两部分组成：RPN和Fast-RCNN。两者共享同一个backbone。具体来说，Faster-RCNN由以下几部分组成： 1、backbone（VGG，ResNet等） 2、neck（FPN，原版的faster没有，FPN出来之后后人才加上的） 3、rpn_he
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2024-10-05 12:15:58
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目录论文相关信息1. Introduction2. Related Work3. PointRCNN for Point Cloud 3D Detection3.1. Bottom-up 3D proposal generation via point cloud segmentation3.2. Point cloud region pooling3.3. Canonical 3D bound
三、算法概述在近些年的发展中，各类目标检测算法层出不穷，不过大体上可为以R-CNN为代表的两阶段算法以及以YOLO为代表的单阶段算法，下面将对这两种算法进行简单概述：1、两阶段算法两阶段算法主要包含区域提议和区域识别两个阶段，通过结合先进Backbone和多尺度FPN技术可以实现较为优越的检测精度，使用范围也较广。R-CNNR-CNN中采用Selective Search方式生成候选提议框，避免了
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2024-08-22 19:47:34
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在计算机视觉中，目标检测是一个难题。在大型项目中，首先需要先进行目标检测，得到对应类别和坐标后，才进行之后的各种分析。如人脸识别，通常是首先人脸检测，得到人脸的目标框，再对此目标框进行人脸识别。如果该物体都不能检测得到，则后续的分析就无从入手。因此，目标检测占据着十分重要的地位。在目标检测算法中，通常可以分成One-Stage单阶段和Two-Stage双阶段。而在实际中，我经常接触到的是One-S
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2023-11-16 06:45:25
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1、旋转框表示1、如何表示一个旋转框？2、Opencv表示法关于不同版本opencv的cv2.minAreaRect函数输出角度范围不同的问题。 在做旋转矩形⽬标检测时碰到⼀个问题，我所使⽤的数据集的标签为不规则四边形的四个点的坐标(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)，要将其转化为旋转⽬标检测的标签(x,y,longside,shortside,angle)。其中，需要⽤到openc
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2024-05-09 22:41:31
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07461 GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2说明：本文是CenterNet（Objects as Points）原作者基于概率解释提出的两阶段目标检测框架，包括多个版本，其中以CenterNet为第一阶段的版本即为CenterNet2.目录0、摘要1、引言2、
最近在看rcnn，rcnn主要是用来进行目标检测，语义分割的是一个将cnn使用到目标检测的突破，进而诞生了rcnn，sppnet，fast-rcnn，faster-rcnn在此，使用这个博文介绍一下以上的rcnn及其扩展中使用到的东西的简单介绍吧1，OverFeat OverFeat is a Convolutional Network-based image classifier an
问题场景：目标检测算法大致可分为两阶段（two stage）目标检测算法和一阶段（one stage）目标检测算法，在没有过多的tricks的情况下，两阶段的目标检测算法的检测精度是要比一阶段的目标检测算法精度高的。原因分析：其实我认为主要原因有以下几点： 1.正负样本的不均衡性 这一点想必大家在做目标检测实验的时候深有体会，当某一类别的样本数特别多的时候，训练出来的网络对该类的检测精度往往
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2024-04-13 16:57:33
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