笔记-旷世 beyond retinaNet and MaskRCNN报告

最新推荐文章于 2024-08-08 07:23:36 发布
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本文介绍了对象检测的重要性，特别是在手持设备拍摄和无人驾驶场景的应用。回顾了对象检测的历史，重点讨论了RetinaNet和MaskRCNN的差异，包括one stage和two stage模型。文章还探讨了挑战，如backbone设计、HEAD优化、尺度问题以及Batch Size的影响。此外，作者提出了Light HEAD RCNN的概念，以解决速度和性能的问题，并在Q&A环节解答了关于模型设计的疑问。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

what is object detection

  1. 手持设备拍摄场景
  2. 无人驾驶场景

why object detection?

  1. 基础的组件
  2. 长远的看:无人驾驶 医疗图像识别

history

特征 + 分类

RetinaNet && MaskRCNN

  1. one stage

  2. two stage MaskRCNN = FPN with ROIAlign ROIAlign 本身对 目标识别的检测影响不大，对实例分割影响比较大。

  • deformable pool

Challenges

  1. backbone
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深度学习系列资料总结
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07-17 2万+
说明本系列深度学习资料集合包含机器学习、深度学习等各系列教程，主要以计算机视觉资料为主，包括图像识别、分类、检测、分割等，内容参考Github及网络资源，仅供个人学习。深度学习定义一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归深度学习分类有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等；无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机，深度自编码器等。手写机器学习笔记github机器学习算法公式推导以及numpy实现github人工智能相关术语link。..................
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目前最先进的目标检测是基于two-stage和提议框驱动机制。最广为人知的R-CNN框架，firststage是生成稀疏的候选对象位置；secondstage使用卷积神经网络对候选对象位置分类。two-stage框架一直在COCO数据集上由最高的准确率。一个自然的想法one-stage检测器是否能达到类似的准确率。one-stage检测器通常在位置、尺寸、长宽比上有规律的密集采样。
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算法介绍 距离上次写博客快过一个月了，哈哈 这篇博客会写了特别特别长 RetinaNet目标检测算法是和YOLOv3算法同时期的，RetinaNet算法的准确率要比YOLOv3要高很多，当时速度慢很多。我记得YOLOv3作者的还在他那篇论文中提过它，不得了不得了，YOLO大佬可是惜字如金的！ 言归正传， RetinaNet网络其实就是ResNet+FPN+FCN网络的组合，损失函数为Focal l...
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随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。来源于哔哩哔哩博主“霹雳吧啦Wz”，博主学习作为笔记记录，欢迎大家一起讨论学习交流。
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1. 引言 由于在当前的目标检测上 one-stage的准确度始终落后于Two-Stage检测器, Fackbook AI Research在2017年提出了Focal Loss,该论文研究发现one-stage准确度之所以较差的主要原因是在于前景与背景类别不平衡的关系,为了验证Focal Loss的有效性便设计了一种one-stage的检测器RetinaNet. 闲话少说,我们直接开始吧… ???? 2. 类别不均衡 一般来说一张图像中的物体较少,大多数是背景,而One-stage检测器在每一次检测时
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