论文阅读笔记 | 目标检测算法——PP-YOLOv2
paper:PP-YOLOv2: A Practical Object Detectorcode:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection摘要:在PP-YOLO的基础上再进行了改进,提高精度的同时几乎保持推断时间不变。作者分析了一系列改进,并通过增量消融实验来实证评估它们对最终模型性能的影响。最后PP-YOLOv2取得了更佳的性能(49.5%....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——DETR
paper:End-to-End Object Detection with Transformerscode:https://github.com/facebookresearch/detr摘要:paper提出将目标检测问题看作是集合预测问题,简化了检测流程,有效的消除了一些设计需要:如非最大抑制程序或锚生成。DETR是一种基于集合的全局损失,通过双向匹配进行唯一预测,同时也是一种encode....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Mask R-CNN算法
paper:Mask R-CNN作者:Kaiming He摘要:其实,这篇论文中,作者是设计用来解决对象实例分割问题的,所以文章的名字可能起得不算很好,请多包含。但是在Mask R-CNN算法中,可以有效的检测出图像中的对象,同时为每个实例生成高质量的分割掩码。Mask R-CNN是在Faster R-CNN基础上进行拓展,通过增加一个预测对象掩码的分支,与现有的边界框回归分支并行。其甚至可以处....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——FSAF算法
paper:Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection摘要:paper中提出了一个anchor-free的特征选择构建模块,可以插入具有特征金字塔结构的单发检测器中。其可以解决两个基于anhcor的传统检测器的限制:1)启发式引导特征选择. 2)基于重叠的anchor采样FSAF模块的一般概念是应用于....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——CornerNet算法
paper:CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints内容重点:舍去了生成anchor的思想,取而代之的是使用了关键点检测。将对象边界框检测为一对关键点(左上角和右下角)。消除了生成anchor所带来的的正负样本不均的问题。同时介绍了一种新的池化层corner pooling,使得网络可以更好的定位到两个关键点。1. Introdution在....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——RetinaNet(focal loss、含与SSD,RCNN,YOLO的对比)
1. Introductionpaper:Focal Loss for Dense Object Detection在RetinaNet出现之前,two-step检测网络(代表有Faster RCNN系列等等)的准确率一直要比one-step检测网络(代表有SSD系列、yolo系列)的准确率要高,但是在RetinaNet出现之后,one-step检测网络首次精度要比two-step检测网络要好。....
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