原文: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的RetinaNet等等。 AlignDet就是在RefinDet的基础上的进一步工作,它指出了one stage ...

2020-03-03 12:48 0 1290 推荐指数:

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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。 4、SSD(2016)   SSD结合了YOLO中 ...

Wed May 23 20:00:00 CST 2018 0 8374
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
OpenCV特征检测算法对比

识别算法概述: SIFT/SURF基于灰度图, 一、首先建立图像金字塔,形成三维的图像空间,通过Hessian矩阵获取每一层的局部极大值,然后进行在极值点周围26个点进行NMS,从而得到粗略的特征点,再使用二次插值法得到精确特征点所在的层(尺度),即完成了尺度不变。 二、在特征点选 ...

Sat Nov 18 06:28:00 CST 2017 0 6255
FAST特征检测算法

一 原始方法 简介 在局部特征检测快速发展的时候,人们对于特征的认识也越来越深入,近几年来许多学者提出了许许多多的特征检测算法及其改进算法,在众多的特征提取算法中,不乏涌现出佼佼者。 从最早期的Moravec,到Harris,再到SIFT、SUSAN ...

Wed Nov 15 03:27:00 CST 2017 0 8462
One Stage目标检测

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 ...

Tue Feb 25 04:07:00 CST 2020 0 1179
Canny边缘检测算法的一些改进

传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法,可以得到很好的结果(可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现)。但是Canny算法本身也有一些缺陷,可以有改进的地方。 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声,但是同时也会平滑边缘,使得边缘信息减弱,有可能使得在后面的步骤中 ...

Tue Mar 21 17:58:00 CST 2017 1 7451
 
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