摘要：多尺度的object detection算法：FPN(feature pyramid networks)。 原来多数的object detection算法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，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特... 阅读全文

摘要：废话不多说，上车吧，少年 paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks &创新点 设计Region Proposal Networks【RPN】，利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals... 阅读全文

摘要：Region Proposal Network RPN的实现方式：在conv5-3的卷积feature map上用一个n*n的sliding window（论文中n=3）生成一个长度为256（ZF网络）或512（对应于VGG网络）维长度的全连接特征。然后再这个256维或512维的特征后产生两个分支的全连接层： 1. reg-layer：用于预测proposal的中心锚点对应的proposal... 阅读全文

摘要：废话不多说，上车吧，少年 paper链接：Fast R-CNN &创新点 规避R-CNN中冗余的特征提取操作，只对整张图像全区域进行一次特征提取； 用RoI pooling层取代最后一层max pooling层，同时引入建议框信息，提取相应建议框特征； Fast R-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层，可同时输出分类结果和窗口回归结... 阅读全文

摘要：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition文章地址：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf摘要沿着上一篇RCNN的思路，我们继续探索目标检测的痛点，其中RCNN使用CNN作为特征提取器，首次使得目标检测跨入深度学习的阶段。但是RCNN对于每一个区域候选都需... 阅读全文

摘要：废话不多说，上车吧，少年 paper链接：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation &创新点 采用CNN网络提取图像特征，从经验驱动的人造特征范式HOG、SIFT到数据驱动的表示学习范式，提高特征对样本的表示能力； 采... 阅读全文