深度学习经典检测方法 one-stage（一阶段）YOLO系列 核心优势：速度快，适合实时检测任务。 缺点是通常情况下效果不是太好。two-stage（两阶段）:Faster-rcnn Mask-Rcnn系列 速度比较慢，但是效果不错。指标分析 map指标：综合衡量检测效果，不能只参考精度和recall。P(Positive)和N(Negative) 表示模型的判断结果 T(True)和F(Fal
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2024-07-25 09:59:33
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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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Grid Cells机制虽然YOLO中设置了两个Predictor（这里记为Predictor A和Predictor B），但是YOLO并没有让一个Grid Cell去预测多个Object，它的机制是通过计算Grid Cell与不同Object的IOU，让这个Grid Cell去负责IOU最大的哪个Object，也就是说两个Predictor都去预测这个Object。 就以下图为例（请暂时忽略其
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2024-08-08 22:16:15
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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
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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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，
文章目录1.R-CNN1.1 R-CNN1.2 Fast R-CNN1.3 Faster R-CNN1.4 Mask R-CNN2.SSD3.YOLO 1.R-CNN1.1 R-CNN使用传统的锚框(提议区域)选择算法–选择性搜索算法* 选取高质量锚框。对每一个锚框使用预训练模型对其提取特征，每个锚框需要调整为预训练模型所需要的输入尺寸。使用支持向量机(SVM)对类别分类。训练线性回归模型来预测
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2024-08-08 12:03:32
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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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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
YOLO学习笔记1.YOLO V11.1 网络结构图1.2 网络输出的张量维度1.2.1 7×71.2.2 301.2.3 Loss函数1.2.4 技巧1.2.5 疑问与解答1.3 结果2.YOLO V2 Faster RCNN的精度是state-of-the-art级别的，Yolo虽然没有超越Faster RCNN，但是却是在速度与精度之间进行权衡。尤其是Yolo v3在改进多次后，既有精度
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2024-06-05 11:28:26
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介绍本次我们在卷积层添加SE注意力模块来改进YOLOv5算法，同时用FReLU替换SILU激活函数，并通过添加跳转连接来改进PANet特征融合网络。为了本次实验的对比性，我使用Faster-RCNN、YOLOv4和YOLOv5三种算法。Faster-RCNN目前是一种优秀的两级检测算法，而YOLOv4和YOLOv5在单级检测算法中表现良好。本文通过在骨干网络的基卷积块中加入SE注意机制来改进YOL
区域卷积神经网络R-CNNR-CNN首先是使用启发式搜索算法来选择锚框，选出很多锚框之后，对于每一个锚框当作一张图片，使用一个预训练好的模型来对他进行特征抽取，然后训练一个SVM来对类别进行分类。使用一个线性回归模型来预测边缘框的偏移。兴趣区域(Rol)池化层上面我们得到不同的锚框，我们怎么将其变为一个batch？使用RoI Pooling：给定一个锚框，我们将它均匀的切成块，然后输出每一块中的最
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2024-09-23 13:50:00
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R-CNN：过程：先用Selective Search提取候选框然后将候选框强制到227*227之后用AlexNet提取特征最后将特征用SVM分类优点：相对于传统方法用HOG或者SITF提取特征，本文用CNN来提取特征缺点：两千多个候选框分别送入CNN提特征，时间消耗大三个阶段分开训练，中间数据还要保存，空间消耗大 Fast R-CNN：过程：将整张图送入CNN提取特征图用Selecti
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2024-03-26 16:26:51
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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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文章《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》提出方法下面简称YOLO。目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派： 1.两步走（two-stage）算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)， 2.一步走（one-stage）算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列)
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2024-08-26 11:15:48
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论文：Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi.You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection.8 Jun 2015 素质三连1.论文贡献提出YOLO目标检测模型，是一个single-stage目标检测模型，直接从图像回归bbox。YOL
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言1. 框架与流程2. 模型细节2.1 Region Proposal Networks(RPN)2.1.1 anchors2.1.2 softmax分类2.1.3 bounding box regression2.1.4 Proposal Layer2.2 RoI pooling2.3 Classification3.
