这个two-stage是去年年前整理的PPT，仅供参考上图链接RCNN具体实现过程SSP-Net介绍题目：上图链接题目
原创
2021-11-08 16:44:34
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当UINavigationController与UITabBarController用relation segue连接时（UINavigationController作为根），运行会提示：Two-stage rotation animation is deprecate.This application should use the smoother single-stage animation.
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2014-10-07 11:39:01
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目标检测、传统方法、One-stage、Two-stage、YOLO、RCNN、RPN、MTCNN
原创
2024-05-10 10:23:32
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前言和二维图像目标检测一样，3D点云目标检测除了按照输入模态划分为基于点云、基于单目、基于双目或者是多模态融合的方法。也可以按照对proposal的提出和优化分为one-stage、two-stage甚至three-stage的方法。当然也可以再根据是否设置anchor分为anchor-based和anchor-free的工作。下图表示了目前的一些近两年的文章，包括了室内和室外的点云目标检测算法。
原创
2022-10-05 19:16:30
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一导读在移动平台上进行实时通用目标检测是一项至关重要但具有挑战性的计算机视觉任务。然而，以往基于cnn的检测器面临着巨大的计算成本，这阻碍了它们在计算受限的情况下进行实时推断。今天，我们说的这个研究了two-stage检测器在实时通用检测中的有效性，提出了一种名为ThunderNet的轻量级的two-stage检测器。在主干部分，分析了以往轻量级主干网的不足，提出了一种面向目标检测的轻量级主干网络
原创
2022-10-07 11:13:04
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一、One-stage类别的目标检测算法1、什么是One-stage直接回归物体的类别概率和位置坐标值（无region proposal），但准确度低，速度相遇two-stage快。2、One-stage的目标检测方法概述
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2024-02-28 10:26:10
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one-stage检测算法，其不需要region proposal阶段，直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果，因此有着更快的检测速度，比较典型的算法如YOLO，SSD，Retina-Net。4、SSD（2016） SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster-RCNN中的Anchor机制，使用全图各个位置的多尺度区域特征进行回归，既保持了Y
论文名称：《 Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection 》论文下载：https://arxiv.org/abs/1711.06897论文代码：https://github.com/sfzhang15/RefineDet主要思想引入 two stage 类型的 object detection 算法中对 box 的
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2024-04-24 13:29:18
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前言目标检测网络的任务是要预测出各个物体的边框（Bounding Boxes）和每个物体的分类概率（Confidence Score）。 目前 Object Detection 网络一般可以分为两种：1）基于候选区域的 Two-Stage 的检测框架（比如 R-CNN 系列）；2）基于回归的 One-Stage 的检测框架（比如 YOLO，SSD）。总的来说，Tw
目标检测 One Stage Detection （Yolo系列上）在CNN出现之后，人工智能的研究被推向了高潮，其中图片分类和目标检测也飞速发展。在目标检测领域，首先兴起的是以RCNN系列为代表的两阶段检测（Two Stage Detection）方法。最初的RCNN其实是传统计算机视觉算法和深度学习的结合。它首先用传统的select search算法提取2000个左右的特征图像块（region
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2024-08-10 09:57:11
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In AM335x the ROM code serves as the bootstrap loader, sometimes referred to as the Initial Program Loader (IPL)or the Primary Program Loader (PPL). T
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2016-10-02 18:10:00
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目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得标记处物体在图片中的具体位置。 目标检测目前使用两类方法： one-stage 、 two-stageone-stage检测器的大致发展路线：1.SSD(2015)->RetinaNet(2017)-NAS-FPN(2019.05)->EfficientDet(2019.11)2.Yolo v1-
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2024-05-02 20:56:35
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目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。目前的目标检测算法分为两类：一类是two-stage，two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（region proposals），然后对候选区域分类（一般还需要对位置精修），这一类的典型代表是R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN
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2024-02-29 11:27:52
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目标检测之one-stage和two-stage网络的区别本文链接：One-stage网络以yolo系列网络为代表的,two-stage网络以faster-rcnn为代表的，它们的主要区别1.one-stage网络速度要快很多 2.one-stage网络的准确性要比two-stage网络要低为什么one-stage网络速度要快很多？首先来看第一点这个好理解，one-stage网络生成的ancor框
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2024-08-30 12:17:33
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文章目录前言一、算法基本流程1、传统目标检测基本流程二、传统目标检测方法1、Viola-Jones（人脸检测）2、HOG + SVM（行人检测）3、DPM（物体检测）4、NMS（非极大值抑制算法）三、深度学习目标检测方法1、one-stage2、two-stage3、SSD 算法(1)、Prior Box Layer(2)、构造样本(3)、损失函数(4)、优化及扩展 前言本文为8月29日目标检测
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2024-03-27 09:50:37
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R-CNN的过程 输入测试图像， 用selective search的方法在图像上提取2000个region Proposal 将每个region proposals缩放到227*227的大小并输入到cnn，将CNN的fc7的输出作为特征 将每个region proposal提取的cnn特征 作为SVM的输入，然后进行分类 对于svm分好类的region proposals做边界框回归，用boun
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2024-06-03 21:03:41
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目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型，其可以分成两大类：two-stage检测算法；one-stage检测算法。本文主要介绍第一类检测算法，第二类在下一篇博文中介绍。 目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度，对于准确度，目标检测要考虑物体的定位准确性，而不单单是分类准确度。一般情况下，two-stage算法在准确度上有优势，而one-stage算法在速度上有优势。不过，随着研究
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2024-07-31 18:00:01
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文章目录前言Stage它们的主要区别one-stageSSD网络结构图特点损失函数YOLOv1网络结构图特点损失函数优缺点YOLOv2改进网络结构特点损失函数优缺点YOLOv3网络结构Darknet-53特点YOLOv4改进检测头的改进CIoU-loss五个基本组件损失函数YOLOv5改进检测头的改进：五个基本组件YOLO对比Inference 前言上一章介绍了目标检测的入门，这一章就目标检测近
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2024-08-27 18:01:11
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这篇文章相比于Segmentation-based deep- ˇ learning approach for surface-defect detection.这篇文章，首先他们都是一个作者写的，其次网络的架构也是非常接近的 为了保证小细节被保留下来，这里使用的是max-pool2x2，而不是使用 ...
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2021-09-05 18:02:00
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下面是hive基本练习，持续补充中。Hive导出数据有几种方式，如何导出数据1.insert# 分为导出到本地或者hdfs，还可以格式化输出，指定分隔符
# 导出到本地
0: jdbc:hive2://node01:10000> insert overwrite local directory '/kkb/install/hivedatas/stu3' select * from stu;
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2024-06-21 16:57:38
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