目录1、摘要2、简介3、Feature Pyramid Networks4、应用4.1、Feature Pyramid Networks for RPN4.2、Feature Pyramid Networks for Fast R-CNN5、目标检测上的实验5.1、Fast R-CNN (在固定的区域建议上)5.1.1、消融实验5.2、用Fast/Fast...
原创
2021-08-13 09:46:14
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Feature pyramids（多尺度特征金字塔）在传统的计算机视觉算法中经常被用到，而在深度学习中，都尽量避免使用多尺度相关的算法，因为一旦涉及多尺度，计算量将成倍增加。在这篇论文中，作者认为在卷积网络中的每一层，就对应一个尺度的特征，然而在目前的网络中，只是用到了最后一层尺度的特征，于是作者提出了Feature Pyramid Network（FPN）. FPN结构在进行物体检测时，不光用到
原创
2023-07-03 14:50:52
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1. FPN解决了什么问题？答： 在以往的faster rcnn进行目标检测时，无论是rpn还是fast rcnn，roi 都作用在最后一层，这在大目标的检测没有问题，但是对于小目标的检测就有些问题。因为对于小目标来说，当进行卷积池化到最后一层，实际上语义信息已经没有了，因为我们都知道对于一个roi映射到某个feature map的方法就是将底层坐标直接除以stride,显然越后，映射过去后就越
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2022-04-19 10:17:40
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一、摘要深度卷积神经网络最近在一系列图像识别基准测试中取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测一个边界框和图像中每个目标类别的置信度得分。这样的模型捕获目标周围的整个图像上下文，但是如果不天真地复制每个实例的输出数量，就不能处理图像中相同目标的多个实例。在这项工作中，我们提出了一个显著性激发的神经网络模型用...
原创
2021-08-13 09:52:41
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论文：https://www.arxiv.org/pdf/1608.08021v3.pdf code：https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn 细看：
摘要
1.实现了高精确度
原创
2023-08-14 11:35:52
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Feature Pyramid Networks for Object DetectionPDF: https://arxiv.org/pdf/1612.03144v2.pdfPyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/ObjectDetection-networkPyTorch代码:
原创
2022-08-05 17:56:12
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文章目录R-CNN模型系列回顾FPN模型提出的背景前人做的工作各种金字塔模型作者提出的改
原创
2022-10-28 07:49:53
247阅读
这篇博客对目标检测做了总结：https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-detection.html
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2022-01-16 13:48:30
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关于Mu Li关于图像分类优化技巧的文章见图像分类优化技巧（Bag of Tricks for Image Classification with
原创
2022-08-08 10:24:00
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fast、faster这些网络都可以被roi-pooling层分成两个子网络：1.a shared,'fully convolutional' subnetwork 2.an roi-wise subnetwork（就是does not share computation的子网络） 其实这样分是因为
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2017-10-09 11:12:00
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2评论
作者链接：代季峰，何恺明，孙剑 论文链接：论文传送门 代码链接：matlab版，python版
原创
2023-06-25 07:45:14
195阅读
代码： tensorflow版本： https://github.com/xdever/RFCN-tensorflow https://github.com/alfons
原创
2022-10-13 09:59:01
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目录摘要：1、简介2、本文的方法3、相关工作4、实验4.1、在PASCAL VOC上的实验4.2、在MS COCO上的实验5、结论和将来的工作摘要：我们提出了基于区域的全卷积网络，用于精确和有效的目标检测。与之前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN)相比，我们的基于区域的检测器是全卷积的，几乎所有计算都在整个图像上共享。为了实现这一目标，...
原创
2021-08-13 09:47:03
49阅读
摘要
我们对一项名为伪装物体检测(COD)的新任务进行了全面研究，该任务旨在识别“无缝”嵌入到周围环境中的物体。目标对象与背景之间的高内在相似性使目标检测比传统的目标检测任务更具挑战性。为了解决这个问题，我们精心收集了一个名为COD10K的新数据集，包含了10000幅覆盖各种自然场景中的伪装物体的图像，超过78种物体类别。所有图像都密集地标注了类别、边界框、目标/实例级和抠图级标签。该数据集可以
原创
2021-08-13 09:31:31
1057阅读
ref：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1644905321397514137&wfr=spider&for=pc for most computer vision tasks, detection is necessary and important！ 近年来，O
原创
2021-05-24 16:29:35
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Follow guidelin from https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/installation.md and https://zhuanlan.zhihu.com/p
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2018-04-25 23:41:00
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目录
1、摘要
2、简介
3、FASTER R-CNN
3.1、区域建议网络
3.1.1 Anchors
3.1.2 Loss Function
3.1.3 Training RPNs
3.2 对RPN和Fast R-CNN共享特征
3.3 实现细节
4、实验
4.1 在PASCAL VOC的实验
4.2在MS COCO上的实验
4.3 从MS COCO到PASCAL VOC
5 结论
1、摘要
原创
2021-08-13 09:59:08
183阅读
Faster R−CNN:Towards Real−Time Object DetectionFaster\ _{}R-CNN: Towards\ _{}Real-Time\ _{}Object\ _{}DetectionFaster R−CNN:Towards Real−Time Object Detectionwith Region Proposal Networkswit..
翻译
2021-07-31 09:44:22
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Faster R−CNN:Towards Real−Time Object DetectionFaster\ _{}R-CNN: Towards\ _{}Real-Time\ _{}Object\ _{}DetectionFaster R−CNN:Towards Real−Time Object Detectionwith Region Proposal Networkswit..
翻译
2021-05-20 18:40:43
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