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
10-27 1448
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
03-06 997
#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
06-22 1万+
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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
论文：https://arxiv.org/abs/1711.11575 引入了object的关联信息，在神经网络中对object的relations进行建模。主要贡献点有两条： 1. 提出了一种relation module，可以在以往常见的物体特征中融合进物体之间的关联性信息，同时不改变特征的维数，能很好地嵌进目前各种检测框架，提高性能 2. 在1的基础上，提出了一种特别的代替NMS的去...
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MSRA jifeng dai1.abstract:在目标检测领域，model object之间的关系能够提高检测的准确度，但是这种方法在基于深度学习的模型中还没有很好的work。当下主流的目标检测的方法还是对各个物体进行单独的检测，本文提出了一种object relation module，通过引入不同物体之间的外观和集合关系做interaction，实现对物体之间relation的建模。rela
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算是读了四个半天吧。读是读完了，也理解了主要问题。 有点不太知道怎么讲。更别说PPT了。。。 未完待续，先把资料码起来： [1] 全文翻译：https://www.cnblogs.com/Ann21/p/9787715.html [2] 一些地方的理解：https://blog.youkuaiyun.com/qq_21949357/article/details/80369848 [3] https://bl...
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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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虽然多年来人们一直相信对象之间的modeling relations会有助于目标识别，但在深度学习时代尚未找到这一想法有效的证据。本研究提出了一个object relation module。它通过对象的外观特征和几何特征之间的相互作用同时处理一组对象，从而可以对它们的关系进行建模。模块轻量且原地计算，不需要额外的监督，并且可以轻松嵌入到现有的网络中。
论文笔记 《Deep Neural Networks for Object Detection》
08-24 2225
http://nips.cc/Conferences/2013/Program/event.php?ID=4018 注：下面的编号按照文章的编号来，所以会出现不连续的情况。 3 DNN-based Detector 如上图，将图片分成多个网格，前景趋向1，背景趋向0。如果将每个网格看成是一种superpixel，那么其实网络做的是分割的问题。当我们得到了网络的分割后，前景像素其实
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