目标xsignal ddr
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负(前景背景)样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器,基于上述分析,提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数,并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域,同时针对目标检测领域特定问题,设计了 RetinaNet... ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法(比如 faster rcnn)都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确;高层的特征语义信息比较丰富,但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示,可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像,首先缩放至固定大小 MxN,然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进:
1,feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2,ROI Pooling 改进为 ROI Align
3,在 RPN 后面,增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......