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 ...
版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC . 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.csdn.net JNingWei article details Introduction Detection主要分为以下三个支系: one stage系 two stage系 multi stage系 主要算法 YOLOv SSD YOLOv Retina ...
2019-10-08 18:23 0 785 推荐指数:
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 ...
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 ...
,传统一点的one-stage框架会在 feature map(或者原图)上进行 region pro ...
,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 ...
One stage 与two stage 解释 Two stage:首先产生候选区域(region proposals),然后利用卷积神经网络对候选区域分类(一般还需要对位置精修) stage 1:从图像中生成regional proposal(物体 ...
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 ...
在编写Dockerfile构建docker镜像时,常遇到以下问题: RUN命令会让镜像新增layer,导致镜像变大,虽然通过&&连接多个命令能缓解此问题,但如果命令之间用到do ...