对象检测小型化-thunderNet

最新推荐文章于 2024-12-20 09:19:14 发布
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分类专栏： 目标检测
博客提供了两篇优快云博客的链接，分别为https://blog.youkuaiyun.com/u011344545/article/details/88927579和https://blog.youkuaiyun.com/shanglianlm/article/details/88932983，但未提及博客具体内容。
【三维目标检测】Part-A2（一）
叶子的博客
11-21 4844
Part-A2的整体结构如下图所示，主要包括Part-Aware stage 和Part-aggregation stage两个阶段。Part-Aware stage主要是提取点云中各个点的特征，包括语义分割特征和目标内部点的特征，提取特征的方法是一个采用三维稀疏卷积的UNET结构。UNET是二维图像语义分割中比较常见的一个主干网络结构，Part-A2沿用了这个结构，并且将二维卷积相应地替换成三维稀疏卷积。
【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（一）： 数据处理
叶子的博客
06-01 6853
详细理解Complex-Yolo（Complex Yolov4）三维目标检测算法 — 数据处理（一） 前面分别介绍了基于点云的三维深度学习算法PointNet、PointNet++，和基于体素的三维深度学习算法VoxelNet。本节将开始介绍基于投影的三维深度学习算法Complex-Yolov4。三维投影算法主要思想是用激光雷达点云的鸟瞰图（BEV）和前视图（FV）作为模型输入，将三维点云转换为二维图片，早期工作开始于2017年的MV3D。 激光雷达点云的鸟瞰图和前视图的详细介绍请参考：和。 算法参考
ThunderNet | 轻量级实时检测网络
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yuanCruise
03-29 1万+
旷视科技：据我们所知，ThunderNet实现了ARM平台上的第一个实时检测器和最快的单线程速度。 论文地址 代码即将开源 一：网络整体介绍 ThunderNet的整体架构如下图所示。 ThunderNet使用320×320像素作为网络的输入分辨率。整体的网络结构分为两部分：Backbone部分和Detection部分。网络的骨干部分为SNet，SNet是基于ShuffleNetV2进行修改得...
ThunderNet Towards Real-time Generic Object Detection
03-31
Real-time generic object detection on mobile platforms is a crucial but challenging computer vision task. However, previous CNN-based detectors suffer from enormous computational cost, which hinders them from real-time inference in computation-constrained scenarios. In this paper, we investigate the effectiveness of two-stage detectors in real-time generic detection and propose a lightweight two-stage detector named ThunderNet. In the backbone part, we analyze the drawbacks in previous lightweight backbones and present a lightweight backbone designed for object detection. In the detection part, we exploit an extremely efficient RPN and detection head design. To generate more discriminative feature representation, we design two efficient architecture blocks, Context EnhancementModule and Spatial Attention Module. At last, we investigate the balance between the input resolution, the backbone, and the detection head. Compared with lightweight one-stage detectors, ThunderNet achieves superior performance with only 40% of the computational cost on PASCALVOC and COCO benchmarks. Without bells and whistles, our model runs at 24.1 fps on an ARM-based device. To the best of our knowledge, this is the first real-time detector reported on ARM platforms. Code will be released for paper reproduction.
Pytorch_Lightweight_Network:在Pytorch中实现的轻量级网络，例如MobileNet，ShuffleNet和ThunderNet
03-16
Pytorch_Lightweight_Network 在Pytorch中实现的轻量级网络，例如MobileNet，ShuffleNet和ThunderNet 介绍 打算在PyTorch中复制MobileNet，ShuffleNet和ThunderNet论文的原始结果。 先决条件 Python>=3.6 PyTorch>=1.0 torchsummary 我没有GPU资源来完成我的培训和测试代码，如果您可以为我提供GPU设备，我非常感谢，请至
Thundernet_Pytorch:实施Thundernet
04-15
Thundernet_Pytorch 项目已经更新： 20191222更新 添加数据扩充 添加多尺度培训 添加onnx（正在执行） 预训练模型 火车代码在： : 要求 pytorch 1.2.0 火炬视觉0.4 库准备 git clone https://github.com/ouyanghuiyu/Thundernet_Pytorch.git 建造 cd lib && python setup.py build_ext --inplace cd psroialign/PSROIAlign && sh build.sh 数据准备 下载VOC0712数据集ln -s“您的路径”​​数据 火车 cd script sh train_49.sh sh train_146.sh sh train_535.sh 演示 cd script sh pre.sh 待办事项清单 添加可可火
ThunderNet——快速目标检测算法
AI之路
09-26 5566
论文：ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.11752 最近几年目标检测算法确实发展非常迅速，整体上看还是分为2条路线，一条路线是效果更好，另一条路线是速度更快，虽然也有一些算法在二者之间有比较好的平衡，但是整体上还是有一定侧重，而这篇博客要介绍的ThunderN...
开放词汇目标检测（Open-Vocabulary Object Detection, OVOD）综述
最新发布
yangsn0719的博客
12-20 3228
综上，大多数工作均基于CLIP预训练的图像编码器和文本编码器。GlIP为解决目标检测任务提供了先例，后续很多工作常与目前较为广泛使用的目标检测网络结构相结合，从而构建新的开放词汇目标检测器。如ViLD基于Mask R-CNN、RegionCLIP基于R-CNN、VLDet和BARON基于Faster R-CNN。更具有创新性的工作是Detic，提出了使用图像分类的数据集来对目标检测器的分类头进行训练。
行业资料-交通装置-一种小型通用飞机座舱及油箱一体化气密性检测系统.zip
09-13
行业资料-交通装置-一种小型通用飞机座舱及油箱一体化气密性检测系统.zip
深度学习之目标检测--Pytorch实战
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
01-18 9971
只需要能看懂python代码，就能最快入门深度学习---目标检测。目标检测简单的玩玩儿还行，模型调优，调参，还需要一定的数学功底。通过代码来实现卷积，池化，非线性激活，正则化，归一化，能让人减少对大量数学公式的敬畏，手写神经网络也是考研复试中上机考试的压轴题，掌握搭建神经网络和如何训练模型是需要掌握的基础的
旷视科技提出：最新实时目标检测网络ThunderNet
一路狂奔的猪的博客
03-31 1541
转自：https://mp.weixin.qq.com/s/XIjQpYjcDKltccLicTOKcQ 国防科大&旷视科技：据我们所知，ThunderNet实现了ARM平台上的第一个实时检测器和最快的单线程速度。 [论文地址](https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf) 代码即将开源 ...
学习笔记六-ThunderNet
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本周看了论文ThunderNet:Towards Real-time Generic Object Detection,走向实时目标检测。是ICCV2019的一篇论文，在此做下总结。 一、动机：在移动设备上实现实时通用目标检测。 问题：移动设备在计算量方面会受到严格的限制，现有的基于CNN的检测器需要大量的计算量去实现理想的检测率，这会阻碍在移动场景下的实时推断。 本文提出了一个轻量级两阶段...
ThunderNet环境配置Win10
默语之声的博客
01-10 681
Thundernet_PytorchGITHUB Win10环境配置注意问题： lib 编译问题 lib编译中出现no instance of function template “THCCeilDiv” matches … e:/AMaskRCNN/maskrcnn-benchmark/maskrcnn_benchmark/csrc/cuda/SigmoidFocalLoss_cuda.c...
ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection论文阅读
donkey_1993的博客
04-10 3828
论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf 代码地址：等待开源，开源会第一时间发出来。 论文摘要： 目标检测算法在移动平台仍然是一个挑战。基于CNN的检测算法由于计算量很大很难在移动平台达到实时检测的要求。本论文中作者提出了实时检测的轻量级的two-stage算法。在基础网络部分，作者提出了一个轻量级的基础网络。在检测部分，作者...
Thundernet
jacke121的专栏
12-13 2763
我是基于之前light-head-rcnn的框架复现的，CEM收益不稳定，但是SAM模块明显增强了召回，相比原版light-head框定位精度略降低，但是在复杂场景依然稳定，总体超出预期。 shufflenet with feature aug + light-head-rcnn （参数删减版） 特征增强： CEM：多层融合，gvp的操作看出旷视多次用行动强调了感受野对于检测任务的重要性。 ...
【目标检测】ThunderNet: 超轻量型检测网络，旷视科技
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09-25 2880
paper：ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.11752?context=cs.CV 开源代码：https://github.com/qixuxiang/Pytorch_Lightweight_Network1 不得不说，ThunderNet 做的速度...
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12-07 677
一.Abstract two-stage lightweighted backbone for object detection efficient rpn and detection head design To generate more discriminative feature representation, we design two efficient architectu...
目标检测论文：ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection（arxiv2019）
mingo_敏
03-31 6207
ThunderNet：第一个实现了在ARM平台上的实时检测器和最快的单线程速度。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf 本文创新点颇多，而且很辅以充实的实验分析和对比。首先是整体架构如下图，整体的网络结构分为两部分：Backbone部分和Detection部分。网络的骨干部分为SNet，SNet是基于ShuffleNetV2进行修改得到的。 网络...
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