RetinaNet——单阶段目标检测模型，处理密集和小规模的物体

最新推荐文章于 2025-12-05 16:27:26 发布
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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于单阶段网络的小目标检测
qq_36130719的博客
09-18 881
随着无人机技术及影像技术的快速发展，使用无人机获取清晰稳定（1080P， 30帧/秒）的图像成为了可能。如何识别定位无人机视角图像中的目标成为了近年 来的研究热点。目前，无人机已经成为了生产生活中重要的工具，被广泛地被应 用于警务安防、植保监控、灾害救援、管道巡查等领域，甚至在军事领域也能发 挥重要作用，极大地提高了生产效率。无人机拍摄图像和传统图像相比，有其自身的特点，例如离地高度较大导致 图像中目标较小以及拍摄范围广导致单张图目标较多等。这些特点对目标检测算 法的小目标处理能力提出了较高要求。
YOLOv5改进策略|YOLO模型优化|基于 Transformer 预测头改进的 YOLOv5 无人机捕获场景中的物体检测、车辆检测、行人检测、船只检测、无人机检测、飞机检测、鸟类检测、小物体检测
斌擎科技
06-16 1520
无人机捕获场景的目标检测技术已广泛应用于许多实 际应用中，例如植物保护[18, 41]、野生动物保护[23, 22] 和城市监控[1, 15]。在本文中，我们重点关注改进提高无人机捕获图像上的物体检测性能，并为上述众多应 用提供⻅解。近年来，使用深度卷积神经网络的物体检测任务取得 了重大进展[40,37,34,27,58]。一些著名的基准数据集， 例如 MS COCO [30] 和 PASCALVOC [9]促进物体检测应用的发展。然而，之前的大多数深度卷积 神经网络都是针对自然场景图像而设计的。
计算机视觉：单阶段目标检测模型YOLO-V3
紫芝的博客
08-22 4540
与R-CNN系列算法不同，YOLO-V3使用单个网络结构，在产生候选区域的同时即可预测出物体类别和位置，不需要分成两阶段来完成检测任务。另外，YOLO-V3算法产生的预测框数目比Faster R-CNN少很多。Faster R-CNN中每个真实框可能对应多个标签为正的候选区域，而YOLO-V3里面每个真实框只对应一个正的候选区域。这些特性使得YOLO-V3算法具有更快的速度，能到达实时响应的水平。
单阶段目标检测论文
10-28
YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。Joseph Redmon和Ali Farhadi发表的YOLO 2进一步提高了检测的精度和速度。
【驾驶员安全检测】基于RetinaNet的安全带检测模型详解与实现
最新发布
adaAS1414315的博客
12-05 979
本文详细介绍了基于RetinaNet的安全带检测模型的构建与实现过程。从数据集准备、模型训练到实际部署，我们全面探讨了驾驶员安全检测技术的关键环节。随着深度学习技术的不断发展，目标检测算法将在交通安全领域发挥越来越重要的作用。🚀多模态融合：结合红外摄像头和可见光摄像头，提升检测精度姿态估计：结合人体姿态估计技术，提高检测的鲁棒性边缘计算：将模型部署到边缘设备，降低延迟和保护隐私自监督学习：减少对标注数据的依赖，降低数据采集成本。
RetinaNet详解
热门推荐
weixin_38208912的博客
05-27 1万+
网络结构 这里默认3∗33*33∗3个anchor,图中标出以输入为672*640大小时,每层对应的尺度,以及每层对应anchor个数和每个特征层base anchor对应到原图的anchor大小. 边界框回归 在faster rcnn 中存在3个框，其中anchor, ground truth为已知固定的框, predict 为预测框 其中： Anchor:(Ax,Ay,Aw,Ah)Anchor :(A_x,A_y,A_w,A_h)Anchor:(Ax​,Ay​,Aw​,Ah​) Predict:(Px
RetinaNet
Ema1997的博客
07-23 439
作者：小松qxs 链接：https://www.jianshu.com/p/596e4171f7ad 来源：简书 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 动机 one-stage方法，速度快但不如two-stage精度高。分析原因：正负样本不均衡。 内容 提出Focal Loss： 改进标准交叉熵损失，hard examples对损失的贡献变大。 RetinaNet： based on a ResNet-101-FPN backbone, achieves a COCO t
论文阅读笔记 | 目标检测算法——RetinaNet（focal loss、含与SSD,RCNN,YOLO的对比）
Clichong
07-30 1770
下面借这篇blog记录一些阅读笔记，如果问题，恳请指出。 文章目录1. Introduction1.1 Class Imbalance1.2 Robust Estimation2. Focal Loss2.1 cross entropy loss2.2 focal loss2.3 focal loss*3. RetinaNet Detector3.1 Feature Pyramid Network Backbone3.2 Anchors3.3 Classification Subnet3.4 Box R.
目标检测从两阶段R-CNN系列到单阶段YOLO系列精炼
duanyuwangyuyan的博客
03-01 6343
目标检测从两阶段R-CNN系列到单阶段YOLO系列1. 两阶段之R-CNN1.1 算法基本流程1.2 训练过程中的微调1.3 边界回归1.4 R-CNN问题2. 两阶段之SPP-Net2.1 原图只一次CNN全图特征2.2 空间金字塔池化SPP 基于神经网络的目标检测方法，可以分为两类： 1）两阶段目标检测 R-CNN SPP-Net Fast R-CNN Faster R-CNN R-FCN Mask R-CNN等 2）单阶段目标检测 SSD YOLO RetinaNet RefineDet 等
单阶段目标检测重要论文总结
David Lee的博客
05-18 7122
单阶段目标检测重要论文总结
Python-在PyTorch中实现RetinaNet
08-11
在PyTorch中实现RetinaNet
Retinanet-Pytorch:Retinanet目标检测算法(简单,明了,易用,全中文注释,单机多卡训练,视频检测)(based on pytorch,Simple, Clear, Mutil GPU)
05-05
GIthub使用指北: 1.想将项目拷贝到自己帐号下就fork一下. 2.持续关注项目更新就star一下 3.watch是设置接收邮件提醒的. Retinanet-Pytorch 目标检测算法pytorch实现, 本项目不是完全的复现论文（很多参数以及实现方式上与原论文存在部分差异，有疑问欢迎issues） 由于一些原因,训练已经过测试,但是并没有训练完毕,所以不会上传预训练模型. 但项目代码验证无误.（但在使用时需要自己进行调整。不建议新手进行尝试。） 项目在架构上与 采用了相似的结构. 重用了大量中代码,如训练器,测试器等. 本项目单机多卡,通过torch.nn.DataParallel实现,将单机环境统一包装.支持单机单卡,单机多卡,指定gpu训练及测试,但不支持多机多卡和cpu训练和测试. 不限定检测时的设备(cpu,gpu均可). Requirements pytorch op
RetinaNet-Pytorch:RetinaNet在Pytonch中的实现
05-08
视网膜网 这是Pytorch中RetinaNet的实现，使用ResNet作为主干和FPN。 它基于和的代码。 在VOC上训练 1.下载PASCAL VOC 2012 trainval数据集并解压缩。 其路径应为“ {root_dir} / VOCdevkit / ..”。 2.下载此仓库 git clone git@github.com:qqadssp/RetinaNet.git cd RetinaNet 3.从预训练的权重 cd checkpoint wget https://download.pythorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth cd .. 4，初始化模型 python init.py 5.在“ config”中修改配置文件。 对于VOC数据集，请用您的{root_dir}修改“ TRAIN：DATASETS_DIR”
【模型架构】目标检测中的单阶段、两阶段、Anchor-Free和Anchor-based，以Faster-RCNN、YOLO、CornerNet、CenterNet为例
cjy_colorful0806的博客
05-25 9903
目标检测算法中，可以按照单阶段（One-Stage）和两阶段（Two-Stage）进行划分，也可以按照Anchor-Free和Anchor-based进行划分类型。不过，目前更流行的提法是后者。
【超全】目标检测模型分类对比与综述:单阶段、双阶段、有无锚点、DETR、旋转框
阿旭的博客
11-24 7041
【超全】目标检测模型分类对比与综述:单阶段、双阶段、有无锚点、DETR、旋转框
RetinaNet-单阶段目标检测模型
qq_36412570的博客
08-30 690
RetinaNet 动机 one stage的方法思路都得密集采样，然后基于base进行回归，那这个过程中采样出的fake anchor的数量中，正负样本是极端不平衡的，除了像SSD中那样在计算loss时通过score筛选下参与学习的bbox以保持正负样本比的方案，使用有权重的损失函数也会比较好的解决这个问题，这就是retina net中提出的Focal Loss. 方法概要 目的很简单，就是想让数量少的正样本anchor分量重一点，让数量极多的负样本分量轻一点。 先是分类时用到的交叉熵【这里p为预测
深度学习目标检测2013-2018单双阶段主流模型概览及详解
xiao_lxl的专栏
02-27 3104
背景：深度学习引入目标检测领域以来，给目标检测领域带来了很多突破性的进展，文章“Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey”由香港中文大、国防科技大、芬兰奥卢大学、澳大利亚悉尼大学、加拿大滑铁卢大学的研究者共同发布的一篇综述文章，系统的总结了2013年深度学习引入目标检测领域以来的进展。非常具有参考意义。 目的: 本文在该论文基础上，总...
掌握RetinaNet模型：单阶段目标检测与Focal Loss解析
RetinaNet是一个单阶段的目标检测模型，它在YOLO V2和YOLO V3的发展线之间出现。它的核心创新点是引入了Focal Loss损失函数，这一改变有效应对了在目标检测任务中，前景（positive）和背景（negative）样本之间存在...
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