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。 4、SSD(2016) SSD结合了YOLO中 ...
论文下载:https: arxiv.org pdf . .pdf 论文代码:https: github.com weiliu caffe tree ssd SSD 的思想: 图片被送进网络之后先生成一系列 feature map,传统一点的one stage框架会在 feature map 或者原图 上进行 region proposal 提取出可能有物体的部分然后进行分类,这一步可能非常费时, ...
2019-07-22 20:05 0 1234 推荐指数:
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。 4、SSD(2016) SSD结合了YOLO中 ...
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 ...
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,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 ...
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 ...
Anchor free的正负样本分配(yolox为例) step1: 初步筛选 step2: 精细化筛选 Anchor base(yolov5为例) ...
深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一、论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers ...
开始明白。参考链接,描述如下: 参考faster以及SSD两种检测框架中对于正负样本的选取准则,首先 ...