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 ...
在计算机视觉中,目标检测是一个难题。在大型项目中,首先需要先进行目标检测,得到对应类别和坐标后,才进行之后的各种分析。如人脸识别,通常是首先人脸检测,得到人脸的目标框,再对此目标框进行人脸识别。如果该物体都不能检测得到,则后续的分析就无从入手。因此,目标检测占据着十分重要的地位。在目标检测算法中,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 ...
2020-02-24 20:07 0 1179 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 ...
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.csdn.net/ ...
,传统一点的one-stage框架会在 feature map(或者原图)上进行 region pro ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...