Relation Networks for Object Detection重点解读

最新推荐文章于 2024-08-13 08:50:53 发布
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分类专栏： 深度学习 论文参考 文章标签： 论文
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tommorrow12/article/details/80755443
这篇博客深入解读了Relation Networks如何用于对象检测。首先，通过计算特征的权重，然后结合权重得到总权重，接着根据每个物体的总权重加权求和relation模块的输出。最后，将所有relation模块的结果concat并叠加到原始特征上，保持输出通道数不变，形成新的特征表示。

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

网络总体图：

 

relation内部图：

 

1、分别根据两个特征计算它们各自的权重

2、由两个特征的权重获得总权重

3、按照第m个物体对当前物体的总权重，加权求出各个relation模块

4、concat所有relation模块，与原来的特征叠加，最终输出通道数不变的新特征

 

  


Concat就是聚合各个，表示第n个relation模块的输出。

后两层网络示意图：

 

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Relation Networks for Object Detection算法笔记
AI之路
06-22 1万+
论文：Relation Networks for Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.11575 代码链接：https://github.com/msracver/Relation-Networks-for-Object-Detection 这篇是CVPR2018的oral文章，通过引入object relation module...
Relation Networks for Object Detection解读
WangKingJ的博客
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首先介绍一下这项工作的难点： obiect-to-object关系的建模很困难，因为对象的位置，尺度，类别，数量可能会随着不同的图像变化而变化。 深层的卷积神经网络通过大的接受域隐式地合并了上下文信息。 本项工作的贡献： 提出了一种attention module，在检测的过程中通过利用图像中object之前的相互关系或者图像内容(context)来优化检测效果，同时它不改变特征的维度，能很好的...
Relation Networks for Object Detection
breeze_blows的博客
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#求rois之间的坐标关系，找到位置信息 rois=[300,4] nongt_dim = 300 position_matrix = extract_position_matrix(rois, nongt_dim=nongt_dim) #position_matrix=[300,300,4] #extract_position_embedding方法实现论文中公式5的EG操作 posi...
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AI之路
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flyminnnnn的博客
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来源：论文，code，MSRA & PKU，2018 CVPR 知乎笔记 主要贡献： 提出了一种relation module，可以将常见的物体特征融合进物体之间的关联性信息，同时不改变特征维数，因此可以很方便加入已有的网络框架 提出了一种代替NMS的去重模块设计，避免NMS需要手动设置参数的问题，真正实现模型的end-to-end训练 论文阅读 Introduction NMS模块被...
用于目标检测的关系网络（Relation networks for Object Detection）翻译
WangKingJ的博客
10-26 2796
本片论文来自于CVPR2018。 Abstract  虽然多年来人们普遍认为对物体之间的关系进行建模有助于物体识别，但是没有证据表明这个观点在深度学习中依旧适用。所有最先进的目标检测系统仍然依赖于单独识别对象实例，而不是在学习过程中利用它们之间的关系。  本文提出了一个对象关系模块。它通过一组物体的外观特征和几何形状之间的相互作用来同时处理这些物体，因此，允许对他们的关系进行建模。它是轻量级的，而...
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女王の专属领地
05-29 3478
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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-nbwrgm7Y-1611391066244)(https://raw.githubusercontent.com/Wei-i/My_Image_Hosting/main/img/image-20210121215141004.png)] 1. Motivation intuition： 认为建模物体之间的关系会帮助目标检测。 Although it is well believed for years that model
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