北漂人家

存在问题： 1. 利用基于图像的目标直接检测不能充分利用视频数据中内在的、丰富的时间信息，所以提倡对远程视频对象模式进行检测 2.传统的LSTM不能从根本上模拟连续帧之间的对象关联。解决方案： 基于上述两点问题，故提出了关联LSTM去处理连续帧之间的关联问题：关联LSTM不仅可以目标对象的位置和分类，也能够关联特征去表示每个输出对象（通过最小化这些特征之间的匹...

闲谈： 今年初YOLO 之父Joseph Redmon宣布推出CV界，引起轩然大波，大家纷纷猜测YOLO是否不会再出v4版，退出历史舞台。 今天，YOLOv4重磅发布，作者为俄罗斯开发者 Alexey Bochkovskiy 和两位中国台湾开发者 Chien-Yao Wang、Hong-Yuan Mark Liao YOLOv4 没有理论创新，而是在...

基本概述： 特征金字塔网络是识别系统中对于检测不同尺寸的目标是一种基本组件。但是因为特征金字塔的计算和存储密集，最近深度学习目标已经避免使用特征金字塔的表示。文中提出一种利用卷积神经网络固有的多尺寸金字塔层次等级来构造特征金字塔。开发一种具有横向连接的自上而下架构，用于所有尺寸上构建高级语义特征图。作为一种通用的特征提取器，Feature Pyramid Network（PFN）在...

3.5 优化 FoveaBox采用随机梯度下降训练。我们使用4个GPU的同步SG的，每个小批量共有8张图片（每个GPU 2 张 图片），除非另有说明，所有模型都被训练270k 次迭代，初始的学习率为0.005，然后在180时再除以10，再以 240K 迭代。使用 0.0001的权重衰减和 0.9 的 动量。除了标准水平图像的浮动外，我们还利用随机宽高抖动减少过拟合，当我们定义 和...

三 、FoveaBox 图一 : 对象检测器 FoveaBox是由一个骨干网和两个特定的任务的子网络构成的单一的、统一的网络。骨干网络是负责计算整张输入图像的卷积特征图，并且是一种现成的卷积网络。第一个子网络在骨干网的输出上执行每个像素分类；第二个子网...

Generating high-quality region proposals:（生成高质量的建议区域）：（接续） 将 分类目标 更改为 未知类 的头是最直接的方式，并能生成候选区域。我们将 建议的性能和区域建议网络 进行对比，并使用 不同数量的COCO minival集评估平均召回率（AR），如表（c）所示： 令人惊讶的是，我们方法在所...

2. 相关工作 手工工程特征和早期的神经网络：SIFT特征是最初是在尺寸空间极值中提取的，并用于特征点匹配。方向梯度直方图(HOG特)征以及之后的尺度不变特征变换(SIFT)，都是在整张图像金字塔上进行密集计算的。方向梯度直方图(HOG特)征以及之后的尺度不变特征变换(SIFT)已经被用于许多的作品中，用于图像分类、目标检测、人类姿态估计等。对快速地计算特征图像金字塔也有...

FoveaBox: 一种准确的灵活的完全无锚的物体检测框架。FoveaBox直接 学习对象存在的概率和相一致的边界框的坐标不在使用锚点的参照。实现方式主要有两种：（1）为目标存在的可能性预测类别敏感语义图；（2）为每一个可能包含目标的位置生成未知类别的边界框。优点：之前几乎所有先进的目标探测器都是利用预定义的锚去计算要搜索目标的可能位置、尺寸大小以及目标 的纵横比，但是锚的设计也限定了...