原文:目标检测 — one-stage检测(二)

one stage检测算法,其不需要region proposal阶段,直接产生物体的类别概率和位置坐标值,经过单次检测即可直接得到最终的检测结果,因此有着更快的检测速度,比较典型的算法如YOLO,SSD,Retina Net。 SSD SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster RCNN中的Anchor机制,使用全图各个位置的多尺度区域特征进行回归,既保持了YOLO速度快的特性,也保证了窗 ...

2018-05-23 12:00 0 8374 推荐指数:

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目标检测one-stage检测(一)

  总结的很好:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8994246.html   目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,其可以分成两大类:two-stage检测算法;one-stage检测算法。本文主要介绍第二类检测算法。   目标检测模型 ...

Wed May 23 06:41:00 CST 2018 0 6130
One Stage目标检测

,通常可以分成One-Stage单阶段和Two-Stage双阶段。而在实际中,我经常接触到的是One-S ...

Tue Feb 25 04:07:00 CST 2020 0 1179
AlignDet特征对齐:one-stage检测算法的改进

当前针对目标检测算法有两种思路(暂时不考虑anchor free),其中一种是轻量化two-stage检测算法(如thundernet),另外一种就是 提高one-stage算法的精度,如使用更好的特征(特征融合、多尺度特征FPN等),包括基于SSD改进的refinedet,基于FPN ...

Tue Mar 03 20:48:00 CST 2020 0 1290
目标检测 — two-stage检测

  目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,其可以分成两大类:two-stage检测算法;one-stage检测算法。本文主要介绍第一类检测算法,第二类在下一篇博文中介绍。   目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度 ...

Mon May 21 18:29:00 CST 2018 0 1470
什么是目标检测

图像分类、目标检测、分割是计算机视觉领域的三大任务。 目标检测的基本思路:同时解决定位(localization) + 识别(Recognition)。 多任务学习,带有两个输出分支。一个分支用于做图像分类,即全连接+softmax判断目标类别,和单纯图像分类区别 ...

Thu Jul 09 01:23:00 CST 2020 0 956
 
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