经典神经网络 | fast rcnn目标检测算法详解
要解决的问题1、RCNN和SPPnet分多步训练，先要fine tuning一个预训练的网络，然后针对每个类别都训练一个SVM分类器，最后还要用regressors对bounding-box进行回归，另外region proposal也要单独用selective search的方式获得，步骤比较繁琐。2、时间和内存消耗比较大。在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入，特征保存在磁盘上....
目标检测算法之FPN（附FPN代码实现）
论文题目：FeaturePyramidNetworksforObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144所要解决的问题针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征金字塔的计算、内存和时间开销都非常大，导致在工程中应用是及其困难。FPN（....
不需要锚框：一种全卷积 One-Stage 目标检测算法(FCOS)
本文内容框架基于锚框的检测器(Anchor-Based Detectors)全卷积 One-Stage 目标检测算法(FCOS)的提出多级检测(Multi-level detection)Centre-Ness 策略实验对比总结基于锚框的检测器(Anchor-Based Detectors)现有的目标检测方法大多使用预先定义的锚框，如：Fast-RCNN, YOLOv3, SSD, Retina....
RCNN目标检测算法内容详解（依托论文讲解）
作为目标检测的开山鼻祖，对于RCNN的学习一定是有里程碑的意义的，RCNN的横空出世让我们对神经网络有了更深的认识，在CNN识别盛行的年代开创了先河，因此了解RCNN对于我们学习目标检测算法有非常重大的意义。我在学习目标检测算法的时候，发现有些概念总是模糊不清，因为我是直接学习yolo系列的，但是学了好几遍总感觉差点什么，对于一些大佬给我的建议是要重头撸一遍目标检测算法，RCNN作为目标检测的第....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Generalized Focal Lossv1,v2
1. Generalized Focal LossAbstractOne-stage检测器基本上将目标检测定义为密集分类和定位(即边界盒回归)。该分类方法通常采用Focal loss进行优化，回归框位置通常采用狄拉克分布法进行学习。One-stage检测器的一个最新趋势是引入一个独立的预测分支来估计定位质量，预测的质量有助于分类，以提高检测性能。本文研究了质量估计、分类和定位这三个基本要素的表示....
论文阅读笔记 | 目标检测算法——YOLOX
paper：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021摘要：作者将YOLO检测器切换为anchor_free方式，并且结合了一些先进的检测测量，比如一个解耦的检测器头部以及一个标签分配策略SimOTA。ps：作者用一个YOLOX-L模型赢得了流感知挑战(2021年CVPR自动驾驶研讨会)的第一名1. IntroductionYOLO系列始终追求实时应用的最佳速度和精....
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——PP-YOLO
paper：PP-YOLO: An Effective and Efficient Implementation of Object Detectorcode：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection摘要：在实际应用中，由于硬件的限制，往往需要牺牲精度来保证探测器的推断速度。因此，必须考虑目标探测器的有效性和效率之间的平衡。paper的目标不....
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——Dynamic R-CNN算法
paper：Dynamic R-CNN: Towards High Quality Object Detection via Dynamic Training摘要：虽然两阶段目标检测算法近年不断发展，但是其训练过程并非完美的。作者发现了固定网络设置和动态训练过程之间存在的不一致问题，这极大地影响了性能。固定标签分配策略和回归损失函数不能适应候选框的分布变化，因此不利于训练高质量的检测器。为此，作....
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