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
深度学习Loss总结–目标检测:1-5为基础的loss总结 6-：都是目标检测中，比较实用，比较新的loss1. nn.L1Lossloss_fn = torch.nn.L1Loss(reduce=False, size_average=False) 文章的最下方会解释什么是鲁棒，稳定解等2 nn.smoothL1Losscriterion = nn.SmoothL1Loss()
loss = c
目标检测IoU GIoU DIoU CIoU EIoU LossL1 L2 Loss&Smooth L1 LossIoU LossGIoU LossDIoU LossCIoU LossEIoU Loss L1 L2 Loss&Smooth L1 LossL1 Loss对x的导数为常数，在训练后期，x很小时，如果learning rate 不变，损失函数会在稳定值附近波动，很难收敛
目标检测中IOU的发展smooth L1 lossIOUGIOUDIOUCIOUEIOUIOU loss的总结下载链接 说明：本文仅供学习smooth L1 lossSmooth L1 Loss完美的避开了L1和L2 Loss的缺点L1 Loss的问题：损失函数对x的导数为常数，在训练后期，x很小时，如果learning rate 不变，损失函数会在稳定值附近波动，很难收敛到更高的精度。L2 L
之前用RFBNet进行目标检测，采用的数据集是VOC2007和VOC2012。最近用在自己的数据集进行训练,由于我的数据集格式跟VOC格式不一样，根据网上的经验，我就开始将自己的数据集制作成VOC格式的方便训练。但自己的数据集和标准的数据集质量真心不能比，有很多问题，花费了好多时间在数据处理上。。。 我遇到的问题主要是数据集的问题，而RFBNet是基于SSD的，所以SSD的如果出现这个问题大概率是
作者 | Slumbers，毕业于中山大学，深度学习工程师，主要方向是目标检测，语义分割，GAN责编 | Jane
本文是对 CVPR2019 论文《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》的解读，通过对 Loss 的修改提升检测任务的效果，觉得思
目录1、分类损失2、smooth L1 Loss3、IOU LOSS（Intersection over Union Loss）4、GIOU LOSS（Generalized IOU Loss ）5、DIOU LOSS（Distance IOU Loss）5、CIOU LOSS（Complete IOU Loss）
参考文献：1.玩具检测器 2.用TensorFlow训练一个物体检测器（手把手教学版）slim和proto搞定之后，进行主体工作。素材用的参考文献1的toy。新建toy_detector文件夹，把官网的object_detection和slim整体拷贝到此路径下。如图。首先要下载基本模型（tensorflow官网提供的），我的好像是从别人的网盘上弄来的，github上又找了两遍没找到，所以这里没法
文章目录使用 YOLO3配置 yolo.py运行 yolo_video.py图片检测源码分析基础函数`letterbox_image``YOLO.__init__(self, **kwargs)``YOLO._get_class()``YOLO._get_anchors()``YOLO.generate()``yolo_eval()``yolo_boxes_and_scores``yolo_co
二分类器指标ROC和PR曲线对于二分类器来说，常见的指标是ROC曲线和PR曲线。 先介绍一个Confusion matrix，这个图是必须牢记脑袋里的。有了这个图就好说了，ROC曲线表示的是TPR（真阳率）和FPR（假阳率）的关系，PR去向表示的是precision和recall的关系。 如下： AUCAUC（Area Under Curve）即为ROC曲线下的面积。为什么选择ROC曲线？既然
文章目录前言一、网络运算时的组成二、关于目标检测网络的常用指标1.AP(%)2.Parameters3.GFLOPs4.Latency5.FPS总结 前言并不是参数量越少，网络运行速度越快。网络运行快慢与网络参数量不一定成正比。参考博客一、网络运算时的组成shufflenet提出，网络的运行时间由不同的部分组成。由下图可以得出虽然卷积占用了大部分时间，但其他操作，包括数据I/O和Element-
目标检测分为one-stage和two-stage的方法，two-stage的代表网络之一Faster R-CNN准确率较高，但是检测速度慢。相对之下one-stage的网络计算速度快但是准确率降低较多。针对此现象，一些研究者分析了one-stage网络检测准确率的主要原因，为密集检测器在训练时所遭遇的前景-背景类数量的极度不平衡。所以他们重构标准交叉熵损失函数为Focal Loss，通过降低易分
文章目录前言范数损失函数IOU损失函数IOU loss （2016）GIOU loss （2019）DIOU loss （2020）CIOU loss （2020）EIOU loss （2021）Fcoal-EIOU loss （2021）结果对比 前言目标检测一直是计算机视觉中最基本的问题之一，它包括目标分类和目标定位两个子任务。 当前最先进的二阶段目标检测器(例如，Cascade R-CNN
根据上次经验，估计还是切割数据的时候出了问题，去检查一下！print(torch.isnan(out).any())四个数据，需要分别检查，out_cnt是否和out一致，再检查一下out_cnt中是否有nan首先检查发现，数据大小是对的。然后查一下是否有nan gg，和上次错误可能不一样，训练中没有nan的成分啊。 重新回到训练的位置看哪里出了nan &
2014年，Ross Girshick等人提出R-CNN，首次利用CNN进行目标检测。RCNN通过Selective Search算法进行region proposals，使用CNN对proposals提取特征，然后将提取的特征输入SVM进行分类，最后利用全连接网络进行边框回归（线性脊回归）。图片要先经过Selective Search算法产生的proposals，然后在图片上截取proposal
问题：图像分类网络是否可以用于目标检测在什么情况下可以使用图像分类与目标检测的区别目标检测架构的基本网络将一个预训练的分类网络作为深度学习目标检测架构（例如 Faster R-CNN、SSD 或者 YOLO）的基本网络。这个方法的好处是：你可以创建一个基于深度学习的复杂端到端目标检测器。而其不足之处是：它需要一些关于深度学习目标检测器如何工作的知识，我们将在后面的部分中讨论这个问题。深度学习目标检
只要数据增强就能在 COCO 数据集上达到当前最优，谷歌大脑 Quoc Le 等研究者表明，目标检测中各种高大上的正则化方法，都不如自动数据增强来的实在。机器之心报道，参与：思源、一鸣、李亚洲。2018 年，谷歌大脑的研究者在 arXiv 上发表论文，提出一种自动搜索合适数据增强策略的方法 AutoAugment。该方法创建一个数据增强策略的搜索空间，利用搜索算法选取适合特定数据集的
步骤：（1）训练的时候有3D点云和3D框，将3D框投影到图像上，获得2D框（前景点），然后使用GT Samples对点云进行数据增强，在3D点云场景中插入一些3D object,这些插入的3D object也要投影到图像上，但是不是全部投影上去，有一个随机百分百的Dropout，随机投影到图像上一些点，按照作者的说法，这样可以模拟在Sequential fusion中图像漏检的情况（2）在测试过程
两步走的目标检测：先进行区域推荐，而后进行目标分类
代表：R-CNN、SPP-net、Fast R-CNN、Faster R-CNN
端到端的目标检测：采用一个网络一步到位
代表：YOLO、SSD先来回归下分类的原理，这是一个常见的CNN组成图，输入一张图片，经过其中卷积、激活、池化相关层，最后加入全连接层达到分类概率的效果.分类的损失与优化
在训练的时候需要计算每个样本的损失，那么CN
Classificition LossPyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch目标检测任务的损
原创
2022-08-08 10:11:07
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