目标检测论文精读（6）－ Libra R-CNN

最新推荐文章于 2024-10-15 17:06:18 发布
最新推荐文章于 2024-10-15 17:06:18 发布
阅读量1k 收藏 3
点赞数 1
分类专栏： 目标检测论文精读 文章标签： libra rcnn rcnn 目标检测 object detection Gaussian non-local attention
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhli99/article/details/90966615
版权

Libra R-CNN阅读重点


Libra R-CNN原论文地址 https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf

Introduction

comman training paradigm

在这里插入图片描述
主流目标检测算法，流程都是3个步骤：

  • 选择候选区域
  • 提取特征
  • 在标准多任务损失函数的引导下分类和调整定位（回归）

three key aspects

在这里插入图片描述
基于这种流程，目标检测训练成功与否取决于3个方面：

  • 选择的候选区域是否有代表性？
  • 提取的特征是否充分利用？
  • 设计的目标函数是否是最优的？

Issues and Resolutions

最低0.47元/天 解锁文章
libra R-CNN
yychentracy的博客
07-23 4890
这篇论文针对的训练过程的不平衡导致模型的潜力不能充分发挥的问题，提出了三种问题，并给出三种文体的解决方案。 Abstract detection的performance通常会受到训练过程的影响，三个层面的影响比如：sample level，feature level，objective level。本文提出的libra R-CNN结构缓解了这种影响，融合了三种结构: IoU-balanced sa...
目标检测系列:Libra R-CNN
qq_39382877的博客
08-05 1007
Index 动机 方法 IOU-balanced Sampling Balanced Feature Pyramid Balanced L1 loss 结果 论文：https://arxiv.org/abs/1904.02701v1 代码：https://github.com/open-mmlab/mmdetection 动机 无论是二阶段还是一阶段的目标检测算法无外乎就是三个部分...
论文阅读笔记 | 目标检测算法——Libra R-CNN算法
Clichong
08-23 1万+
如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction1.1 Sample level imbalance1.2 Feature level imbalance1.3 Objective level imbalance2. Libra R-CNN Methodology2.1 IoU-balanced Sampling2.2 Balanced Feature Pyramid2.3 Balanced L1 Loss3. Result paper：Libra R-CNN: Towards Balanc.
【论文笔记】：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection
Activewaste
11-23 1420
&Title: FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection &Summary 检测不平衡问题包括：样本层面(sample level)、特征层面(feature level)、训练目标层面(objective level)。 Libra R-CNN，一个针对目标检测平衡学习的简单有效框架。该框架集成了三个组件：IoU-b...
目标定位与检测系列（14）：Libra R-CNN
Meringue's Blog
12-09 1081
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf 摘要 相比于模型框架，模型的训练过程对于检测器是否成功也同样重要。在本文工作中，我们重新研究了标准的训练过程，发现检测的性能经常受限于模型训练过程中的不平衡。这种不平衡包括以下3个层面：采样层面、特征层面和目标层面。为了缓和着中国不平嗯带来的不利影响，我们提出了一种简单有效的面向目标检测中的不平衡学习的框架，即Li...
Libra R-CNN论文阅读
热门推荐
weixin_45209433的博客
01-15 1万+
一、论文提出的问题 Sample level imbalance（采样不均衡）：训练过程中，难例对于检测性能的提高至关重要，但是训练中的随机采样，使得难例淹没在简单的、已学习过的样本中。OHEM（难例挖掘）用来从所有的样本中，将难例挖掘出来，但是这种对噪声比较敏感，另外费时。Focal loss是用来缓解一阶检测器中的样本不平衡，但是这种方法对于R-CNN这类的二阶检测器，效果不佳，因为大量的容易的样本都是在第二阶段过滤的。 Feature level imbalance（特征层的不平衡）：高层特征包含更
Libra_R-CNN-master_R-CNN特征提取_RCNN_cascader50_LIBRA_python_
10-02
视觉多目标检测。一般一个成功的目标检测训练过程主要包括三个关键步骤：1>候选区域是否具有代表性2>提取的不同level的特征应该如何利用3>目前设计的目标检测函数能否很好的收敛然而目前的学习器在这方面都...
Libra_R-CNN算法：优化R-CNN特征提取提高检测性能
Libra_R-CNN是一个专为视觉多目标检测设计的算法框架，其核心是通过改进传统R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）模型，解决目标检测过程中存在的不平衡问题，从而提升模型的整体表现力。...
Libra R-CNN演示文稿（PPT）
03-17
Libra R-CNN是一种针对目标检测任务的深度学习模型，旨在解决训练过程中常见的样本、特征和目标层面的不平衡问题。该模型由浙江大学、香港中文大学、商汤科技研究所以及悉尼大学的研究人员共同提出，其核心思想是...
Libra R-CNN：平衡学习目标检测算法解析
"Libra R-CNN演示文稿（PPT）——一种致力于平衡学习的目标检测模型，由浙江大学、香港中文大学、商汤研究院和悉尼大学的研究人员提出。该模型通过IoU平衡抽样、平衡特征金字塔和平衡L1损失解决训练过程中的不平衡...
Libra R-CNN理解
郭大侠写leetcode
01-27 1177
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/sinat_37145472/article/details/93903922 论文链接：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection 总览 论文主要讲述了三个贡献： IoU-balanced sampling—— reducing the imbalance at sample，让选择的样本更representative； balanced feature pyramid——
论文复现——Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection
RookiChen的博客
04-19 8321
本次复现的论文已经开源了，不过是依赖mmdetection环境的。我有点小懒，没在学校的服务器上安装mmdetection，所以就自己复现了。 有些论文具体实现细节没有说清楚，所以我是按照自己的理解来复现的，如果有不同的方法欢迎在评论区讨论
Libra R-CNN——“平衡学习” by Rose
weixin_30426065的博客
08-29 322
一、简介 Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection是发表于2019年CVPR的论文。文章中没有太多改造网络结构，计算成本也没增加多少，只是通过三个方面的改进就能在MSCOCO数据集上AP值比FPN Faster RCNN高2.5%，比RetinaNet高2%。附上开源链接。 二、参考文献/博客 ...
《Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection》论文笔记
m_buddy的博客
01-01 2281
1. 概述 导读：这篇文章是对于检测网络训练过程中存在的问题进行了分析，分析明确指出检测网络在训练过程中会存在明显的不平衡问题，这里的不平衡问题大体分为3个层次：检测框采样机制层次、特征图层次、目标函数层次。对此，文章对于这些不同层次的不平衡问题进行了研究，并对每个层次的问题提出了对应的解决办法，这也是文章对应的创新点，它们分别是IoU-balanced sampling、balanced fe...
探索Libra R-CNN：一个平衡的检测与分割框架
gitblog_00056的博客
04-27 381
探索Libra R-CNN：一个平衡的检测与分割框架 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目简介 是一个由OceanPang贡献的开源计算机视觉项目，旨在改善现有对象检测和语义分割算法的性能。该项目基于Faster R-CNN架构，并引入了“平衡”理念以优化模型训练过程，从而提升整体的精度和效率。 技术分析 Libra R-CNN的核心在于其平衡策略，它从三个层面改...
Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection论文阅读
虚竹
11-11 224
首先，按照学习难度来区分，训练集可以分为困难样本(hard sample) 和容易样本(easy sample)。首先，在backbone中，深度且高层的特征(high-level features)具有更多的语义信息。特别地，hard sample更有价值，能更有效的提高网络的性能，但是随机采样的方式，使得采取的sample，大多是easy sample。如果是不平衡的， easy sample的小梯度就会占据主导，淹没hard sample的大梯度，从而限制了进一步调优。（2）特征水平的不平衡。
Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection论文解读
a_1234567890_的博客
06-24 442
Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection 论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.02701v1# 程序地址：https://github.com/open-mmlab/mmdetection （1）目的：在训练过程中，检测性能会受到不平衡的限制，这种不平衡分为样本级、特征级和目标级三个层次，为了减轻不平衡带来的影响，提出了平衡学习目标检测框架Libra R-CNN。 （2）改进点：集成了三个层次的组件，
Libra R-CNN的个人理解
qq_44914437的博客
10-31 415
论文链接：​​​​​​https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Pang_Libra_R-CNN_Towards_Balanced_Learning_for_Object_Detection_CVPR_2019_paper.pdf 以下内容均参考于上述论文内容，仅供个人学习理解用。 作者认为，目标检测训练阶段的成功主要取决于三个方面： 第一：所选择的区域样本是否具有代表性 第二：所提取的视觉特征是否被充分利用 第三，是否所设计的目
目标检测——Libra R-CNN算法解读
最新发布
lishanlu136的博客
10-15 1447
目标检测Libra R-CNN算法解读
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值