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本文探讨了目标检测领域的几种关键技术，包括YOLOv1到YOLOv3的发展历程、SSD的特点以及Focal Loss如何解决类别不平衡的问题。通过对比分析这些方法，读者可以深入了解单次射击目标检测器的优势与局限。
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Yolo-v5

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Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

【AI面试】目标检测中one-stage、two-stage算法的内容和优缺点对比汇总
钱多多先森
04-30 1万+
目标检测算法one stage和two stage的对比
One-stage目标检测里程碑算法之SSD、YOLO系列、RetinaNet等
迷路的咸鱼的博客
06-14 4560
  相较于two-stage detectors ，one-stage detectors不需要提取region proposal的阶段，直接预测物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果，因此有着更快的检测速度。本篇博客将逐步按照YOLO→SSD→RetinaNet→YOLOv2→YOLOv3→YOLOv4的顺序，依次整理one-stage目标检测算法的改进点。除此之外，one-stage的anchor-free目标检测器在不断发展，包括CornerNet、ExtremeNet、F
目标检测算法综述—— One-Stage方法
qq_24819773的博客
08-19 7022
目录 1、概述 2、目标检测算法 2.1、SSD 2.2、DSSD 2.3、YOLO V1 2.4、YOLO V2 2.5、YOLO V3 2.6、RetinaNet 研究背景 主要贡献 二分类的交叉熵损失 （cross-entropy loss） 平衡的交叉熵 （Balanced Cross Entropy） 焦点损失(Focal Loss) RetinaNet网络架...
One-stage目标检测最强算法 ExtremeNet源码
02-18
目前(2019-01-26) one-stage目标检测中最强算法：ExtremeNet。
目标检测基础介绍-----（4）One-stage的目标检测算法综述和One-stage与Two-stage的比较（笔记）
奔跑的小仙女
05-29 8495
One-stage基本介绍 使用CNN卷积特征 直接回归物体的类别概率和位置坐标值（无region proposal） 准确度低，速度相对two-stage快 基本流程 one-stage常见算法： Yolov1/v2/v3 SSD/DSSD等 Retina-Net 等等 One-stage核心组件 CNN网络 回归网络 CNN网络设计原则 从简到繁再到简的卷积神经网 多尺度特征...
One-stage理解（与Two-stage的区别）
热门推荐
p1048052071的博客
03-21 1万+
one-stage目标检测算法（也称one-shot object detectors），其特点是一步到位，速度相对较快。另外一类目标检测算法是two-stage的，如Faster R-CNN算法先生成候选框 （region proposals，可能包含物体的区域），然后再对每个候选框进行分类（也会修正位置）。这类算法相对就慢，因为它需要多次运行检测和分类流程。而one-stage检测方法，仅仅...
目标检测的进阶-one stage
进击的扛把子
04-27 3228
文章目录前言Stage它们的主要区别one-stageSSD网络结构图特点损失函数YOLOv1网络结构图特点损失函数优缺点YOLOv2网络结构特点损失函数优缺点YOLOv3网络结构Darknet-53特点two-stageAnchoranchor-free 和 anchor-based 优缺点anchor boxanchor freeInference 前言 上一章介绍了目标检测的入门，这一章就目标检测近些年的发展做一个介绍。 关于目标检测具体怎么分，谁和谁一家其实有两种分类：基于anchor和stage。
一阶目标检测（one-stage object detection）整理归纳
SeanCYX_007的博客
06-19 5998
本文不详细介绍各种神经网络的细节和具体流程，主要在于归纳其特点并加以比较，希望让大家对一阶目标检测的发展过程和改进方法有个比较清晰的认知。
Learning from Noisy Anchors for One-stage Object Detection论文阅读翻译 - 2020CVPR
深度检测的博客
08-29 715
Learning from Noisy Anchors for One-stage Object Detection论文阅读翻译
51c自动驾驶~合集41
whaosoft~aiotの开发板商城
12-17 1611
现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
目标检测之one-stage模型发展总结
01-07
由于广泛的应用和技术上的突破，目标检测（object detection）在近些年吸引了越来越多的注意力，以飞快的速度发展着。在导致目标检测领域飞速发展的众多因素中，深度卷积神经网络和GPU算力无疑占据着重要的地位。大多数顶尖的目标检测网络都充分利用了深度学习网络作为骨干网络用来提取图像特征进行分类和定位。如今，目标检测越来越多的应用在了多分类检测(multi-categories)、边缘检测(edge detection)、显著性目标检测(salient object detection)、姿态检测(pose detection)、场景文本检测(scene text detection)、人
one-stage目标检测概述
yxpandjay的博客
04-27 2062
转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61485202 本文翻译自One-shot object detection，原作者保留版权。 作为计算机视觉领域的一项重要任务，目标检测是要找到一张图片里的感兴趣物体： 这比图像分类任务更高级，因为分类只需要告诉图像中主要物体是什么，然而目标检测要找到多个物体，不仅要分类，而且要定位出它们在图像中的位置。目标检测模型不仅...
人工智能目标检测总结（五）——深入理解one-stage目标检测模型
YBAdiam的博客
01-29 3991
本文翻译自One-shot object detection，原作者保留版权。 作为计算机视觉领域的一项重要任务，目标检测是要找到一张图片里的感兴趣物体： 这比图像分类任务更高级，因为分类只需要告诉图像中主要物体是什么，然而目标检测要找到多个物体，不仅要分类，而且要定位出它们在图像中的位置。目标检测模型不仅要预测出各个物体的边界框（bounding boxes），还要给出每个物体的分类概率。通常情况下目标检测要预测许多边界框。每个边界框还需要一个置信度（confidence score），代表其..
关于one-stage目标检测方法的详细解析（一）
watermelon1123的博客
01-24 1万+
前一阵子看到了一遍关于one-stage目标检测的英文博客，感觉醍醐灌顶，讲的非常详细又好。为了加深一下印象，我决定用自己的话把文章里的内容重新阐述一遍，如果有错误的地方欢迎指正！
One Stage和Two Stage
qq_52902342的博客
04-10 549
接下来对候选区域中的位置进行精确定位和修正，使用Roi_pooling层，可以将此层理解为抠图的操作，接着将抠图所得到的候选目标对应到特征图（feature map）上相应的特征区域，然后经过一个全连接层（fc），并得到相应的特征向量，最后通过分类和回归这样两个分支，来实现对这个候选目标类别的判定和目标位置的确定（也就是最后矩形框的四个点的坐标，（x,y,w,h）：（x,y）为左上角顶点的坐标，w，h是矩形框的长和宽）特征提取–> 分类/定位回归。这样两种的不同的类别，并且也会对目标的位置进行初步的预测。
One Stage与Two Stage
Lc_001的博客
03-10 314
One Stage与Two Stage
[Paper笔记]Corner Net——使用Paired Keypoints代替Anchor的One-stage目标检测器
ccccmj的博客
09-19 592
讨厌这个作者，我英语稀撇，这作者特爱用长句子。 摘要 提出Corner Net。 使用paired key points代替anchor box。 引入corner pooling。 效果COCO上one-stage中目前最好。 1 引言 Anchor box两个缺点： 框框多，训练过程中positive和negative不平衡，导致训练无效率，得到次优解。(在文章Focal loss(Re...
One-Stage与Two-Stage的比较
qq_16009377的博客
04-19 4424
这里写目录标题简介优缺点主要算法 简介 在基于深度学习算法的目标检测算法主要分两类：One-Stage与Two-Stage。One-Stage与Two-Stage是两种不同的思路，其各有各的优缺点。 One-Stage     主要思路：直接通过卷积神经网络提取特征，预测目标的分类与定位； Two-Stage     主要思路：先进行区域生成，即生成候选区域（Region Proposal），在通过卷积神经网络预测目标的分类与定位；      优缺点 优缺点 One-Stage Two-Stag
one stage目标检测算法介绍
weixin_39568744的博客
06-22 2269
使用CNN卷积特征，进行特征抽取。 直接回归物体的类别概率和位置坐标（无RPN网络） 准确度低/速度相对two stage快 one stage 基本流程 one stage 目标检测算法在给定输入后，会通过一个主干网络完成特征的抽取，然后会直接进行区域的回归以及目标的分类。相对于two stage最大的区别就是是否包含了候选区域推荐的过程，流程上更加简单，速度更快。 One sta...
The eCAP module represents one complete capture channel that can be instantiated multiple times, depending on the target device. In the context of this guide, one eCAP channel has the following independent key resources: • Capture inputs can be connected using the Input X-BAR • 256:1 input multiplexer • Output X-BAR is used to configure output in APWM mode • 32-bit time base (counter) • 4 x 32-bit time-stamp capture registers (CAP1-CAP4) • Four-stage sequencer (modulo4 counter) that is synchronized to external events, eCAP pin rising/falling edges. • Modulo counter status register (MODCNTRSTS) to indicate sequencer state • Independent edge polarity (rising/falling edge) selection for all four events • Input capture signal prescaling (from 2-62 or bypass) • One-shot compare register (two bits) to freeze captures after 1-4 time-stamp events • Control for continuous time-stamp captures using a four-deep circular buffer (CAP1-CAP4) scheme • Interrupt capabilities on any of the four capture events • Separate DMA trigger • EALLOW protection to control registers • Signal monitoring capability for edge, pulse width, and period • DMA event generation capability in APWM mode • ADC SOC event generation capability, to trigger ADC conversion 21.3 Configuring Device Pins for the eCAP The Input X-BAR connects the device pins to the module as input. Any GPIO on the device can be configured as an input. The GPIO input qualification can be set to synchronous or asynchronous mode by setting the GPxQSELn register bits. Using synchronized inputs can help with noise immunity but affects the eCAP accuracy by ±2 cycles. The internal pull-ups can be configured in the GPyPUD register. Since the GPIO mode is used, the GPyINV register can invert the signals. New to the Type 1 eCAP module, a 128:1 input multiplexer must also be configured (see Figure 21-3). This multiplexer can select a variety of inputs detailed in Table 21-1 by configuring ECCTL0.INPUTSEL.
最新发布
06-10
翻看历史记录，我之前已经整理过eCAP的引脚映射表，但用户现在明显需要更深入的信号路由分析。用户引用了几篇GPIO相关的文档，特别强调了输入限定机制，这提示实际应用场景可能存在信号抖动问题。从专业角度，eCAP的...
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