目标检测 - 随笔分类 - 影醉阏轩窗

二阶段目标检测总结

摘要：概述：最新几年的论文都是在单阶段、Transform上进行发掘提升，基本上2020-2021年二阶段论文全军覆没，这篇博文也是总结2016-2019年的发展，最后一篇CenternetV2比较特殊，不能完全算作传统意义的二阶段网络。目前什么地方还使用二阶段论文？比赛场景，经常使用FasterR 阅读全文

posted @ 2021-06-28 17:24 影醉阏轩窗阅读(1708) 评论(0) 推荐(0)

Waymo object detect 2D解决方案论文拓展

摘要：FixMatch 半监督中的基础论文，自监督和模型一致性的代表作。 Consistency regularization: 无监督学习的方式，数据$A$和经过数据增强的$A$计做$A'$ ,同时输入模型$f$ ，由于其种类相同（未知但相同），所以$f(A)=f(A')$ ，利用分布相同进行训练即可。阅读全文

posted @ 2021-06-21 20:06 影醉阏轩窗阅读(240) 评论(0) 推荐(0)

Rethinking Training from Scratch for Object Detection

摘要：Rethinking Training from Scratch for Object Detection 一. 概述正常训练目标检测的流程分为以下几种：在imagenet上进行预训练，然后在特定数据集进行tune 直接在数据集上进行从头训练两种方式各有千秋，前者可以很快收敛（在特定数据集收敛阅读全文

posted @ 2021-06-16 14:29 影醉阏轩窗阅读(267) 评论(0) 推荐(0)

AutoAssign源码分析

摘要：AutoAssign源码分析欢迎访问源文章地址：博客园地址 CSDN地址 Github地址 Gitee地址一. 简介关于动机和发展流程，原作者已经在知乎说的非常清楚，主要解决的问题总结如下：联合各个loss（cls、reg、obj），这里前人已经做过很多去除了centerness，这阅读全文

posted @ 2021-04-14 21:19 影醉阏轩窗阅读(407) 评论(0) 推荐(0)

Anchor-Free总结

摘要：Anchor-Free综述一. CornerNet 论文国内地址 1.1 概述这是第一篇将anchor-free的mAP值刷入COCO榜单的论文，主要贡献是将keypoints的估计方式引入目标检测之中。主要创新点：使用Heatmap表示目标的坐标left-top、right-bottom 阅读全文

posted @ 2021-03-16 20:12 影醉阏轩窗阅读(1038) 评论(0) 推荐(1)

目标检测小网络

摘要：目标检测小网络一. Anchor-based 1.1 网络结构当前一般采用 backbone：shufflenetV2、mobilenetV2/3（V3比较难调试）、Ghostnet、SandGlass FPN：PAN、BiFPN，这部分对检测提升很大（实际使用得进行裁剪压缩，原始版本不适合小模阅读全文

posted @ 2020-12-12 11:25 影醉阏轩窗阅读(962) 评论(2) 推荐(0)

Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

摘要：Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection 一. 论文简介将目标检测Loss和评价指标统一，提升检测精度。这是一篇挺好的论文，下面会将其拓展阅读全文

posted @ 2020-10-23 11:50 影醉阏轩窗阅读(1171) 评论(0) 推荐(1)

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

摘要：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 一. 论文简介 Anchor-Free文章主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）： FPN分阶段回归 Center-ness Loss 二. 模块详解 2.1 论文思路简介论文整体比较简单，阅读全文

posted @ 2020-10-19 21:01 影醉阏轩窗阅读(202) 评论(0) 推荐(0)

Towards Accurate One-Stage Object Detection with AP-Loss

摘要：Towards Accurate One-Stage Object Detection with AP-Loss 一. 论文简介笔者部分不理解，仅记录自己理解部分。解决目标检测（一阶段）样本不均衡问题，统一loss和评价指标直接联系。主要做的贡献如下（可能之前有人已提出）：设计一个AP-L 阅读全文

posted @ 2020-10-10 18:08 影醉阏轩窗阅读(380) 评论(0) 推荐(0)

从零开始实现SSD目标检测（pytorch）（一）

摘要：从零开始实现SSD目标检测（pytorch）特别说明：本系列文章是Pytorch目标检测手册的翻译+总结知其然知其所以然，光看论文不够，得亲自实现第一章相关概念概述 1.1 检测框表示边界宽（bounding box）是包围一个物体（objective）的框，用来表示这个物体的位置、形状阅读全文

posted @ 2019-11-09 18:19 影醉阏轩窗阅读(6536) 评论(0) 推荐(10)

《论文翻译》 GIOU

摘要：广义交并比-GIOU（回归检测的一种指标和Loss）注释本系列《论文翻译》仅代表个人观点目的提高英文阅读能力错误之处较多，欢迎读者修正，在此感谢 1. 摘要目标检测的评价指标最常使用的是交并比进行度量。然而在优化（经常使用距离参数对边界框进行回归）和最大化（最大化这个度量参数）之间存在一些阅读全文

posted @ 2019-10-14 09:04 影醉阏轩窗阅读(1433) 评论(0) 推荐(0)

SSD检测几个小细节

摘要：之前感觉SSD很简单，这两天从头到尾把论文和源码都看了一下，发现之前很多细节都没掌握。这篇文章只说一些之前遗漏的点，读者阅读有一定基础 @ 一. 抛砖引玉的Faster-RCNN 1.1 候选框的作用之前看Fast-RCNN代码对Selective Search的操作一直有很大的疑惑？为什么一阅读全文

posted @ 2019-08-17 21:55 影醉阏轩窗阅读(815) 评论(0) 推荐(0)

寂寞的小乞丐

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