
目标检测
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目标检测——梯度均衡机制GHM(Gradient Harmonized Mechanism)的理解
论文:Gradient Harmonized Single-stage Detector论文地址:Gradient Harmonized Single-stage Detectorhttps://arxiv.org/pdf/1811.05181.pdf注意 PPT图片为实验室论文研讨组会讲解所需,为笔者自己所做,慎用!Research Problems(问题)对于一阶段目标检测器的训练来说,最具挑战性的问题是: 简单和困难样本的急剧不平衡 与 正负样本的急剧不平衡 -> 并且这两种可以原创 2022-05-22 16:22:02 · 1723 阅读 · 0 评论 -
目标检测——RetinaNet-Focal Loss 焦点损失函数的理解
论文 Focal Loss for Dense Object Detection论文地址:RetinaNet-Focal Losshttps://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf论文代码:RetinaNet-Focal Losshttps://github.com/yhenon/pytorch-retinanet简介问题:应用于对可能的目标位置进行定期密集采样的一阶段检测可能更快、更简单,但是迄今为止其准确率落后于二阶段检测器。所以,简单的一阶段检测器能达到二阶段原创 2022-05-04 19:31:02 · 3576 阅读 · 1 评论 -
Objects as Points:CenterNet 无锚检测算法的理解
简介问题在2018年,大多数成功的目标检测算法都是通过枚举无穷潜在的目标框,这样会加大计算成本。CenterNet(无锚检测算法)的提出缓解了这一问题。主要贡献使用MS COCO数据集ResNet 18+upsample+deformable convolution: 28.1 AP/142 FPS2)DLA 34+upsample+deformable convolution: 37.4 AP/52 FPSHourglass104: 45.1%/ 1.4FPS(test)4)用于原创 2021-10-11 17:54:35 · 1425 阅读 · 1 评论