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 ...
在計算機視覺中,目標檢測是一個難題。在大型項目中,首先需要先進行目標檢測,得到對應類別和坐標后,才進行之后的各種分析。如人臉識別,通常是首先人臉檢測,得到人臉的目標框,再對此目標框進行人臉識別。如果該物體都不能檢測得到,則后續的分析就無從入手。因此,目標檢測占據着十分重要的地位。在目標檢測算法中,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 ...
2020-02-24 20:07 0 1179 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 ...
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,傳統一點的one-stage框架會在 feature map(或者原圖)上進行 region pro ...
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。本文主要介紹第一類檢測算法,第二類在下一篇博文中介紹。 目標檢測模型的主要性能指標是檢測准確度和速度,對於准確度,目標檢測要考慮物體的定位准確性,而不單單是分類准確度 ...
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 ...
One stage 與two stage 解釋 Two stage:首先產生候選區域(region proposals),然后利用卷積神經網絡對候選區域分類(一般還需要對位置精修) stage 1:從圖像中生成regional proposal(物體 ...
圖像分類、目標檢測、分割是計算機視覺領域的三大任務。 目標檢測的基本思路:同時解決定位(localization) + 識別(Recognition)。 多任務學習,帶有兩個輸出分支。一個分支用於做圖像分類,即全連接+softmax判斷目標類別,和單純圖像分類區別 ...