one-stage檢測算法,其不需要region proposal階段,直接產生物體的類別概率和位置坐標值,經過單次檢測即可直接得到最終的檢測結果,因此有着更快的檢測速度,比較典型的算法如YOLO,SSD,Retina-Net。 4、SSD(2016) SSD結合了YOLO中 ...
論文下載:https: arxiv.org pdf . .pdf 論文代碼:https: github.com weiliu caffe tree ssd SSD 的思想: 圖片被送進網絡之后先生成一系列 feature map,傳統一點的one stage框架會在 feature map 或者原圖 上進行 region proposal 提取出可能有物體的部分然后進行分類,這一步可能非常費時, ...
2019-07-22 20:05 0 1234 推薦指數:
one-stage檢測算法,其不需要region proposal階段,直接產生物體的類別概率和位置坐標值,經過單次檢測即可直接得到最終的檢測結果,因此有着更快的檢測速度,比較典型的算法如YOLO,SSD,Retina-Net。 4、SSD(2016) SSD結合了YOLO中 ...
總結的很好:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8994246.html 目前主流的目標檢測算法主要是基於深度學習模型,其可以分成兩大類:two-stage檢測算法;one-stage檢測算法。本文主要介紹第二類檢測算法。 目標檢測模型 ...
版權聲明:本文為博主原創文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版權協議,轉載請附上原文出處鏈接和本聲明。 本文鏈接: https://blog.csdn.net/ ...
,通常可以分成One-Stage單階段和Two-Stage雙階段。而在實際中,我經常接觸到的是One-S ...
當前針對目標檢測算法有兩種思路(暫時不考慮anchor free),其中一種是輕量化two-stage檢測算法(如thundernet),另外一種就是 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),包括基於SSD改進的refinedet,基於FPN ...
Anchor free的正負樣本分配(yolox為例) step1: 初步篩選 step2: 精細化篩選 Anchor base(yolov5為例) ...
深度學習 目標檢測算法 SSD 論文簡介 一、論文簡介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers ...
開始明白。參考鏈接,描述如下: 參考faster以及SSD兩種檢測框架中對於正負樣本的選取准則,首先 ...