原文:技術解讀丨目標檢測之RepPoints系列算法

摘要:本文對anchor free的目標檢測RepPoints系列算法進行梳理,具體包含RepPoints, RepPoints V , Dense RepPoints。 背景介紹 近兩年來,anchor free作為目標檢測算法的新思路,已經得到越來越多的關注。在典型anchor based的算法中,模型的效果往往受限於anchor的配置參數,如anchor大小 正負樣本采樣 anchor的寬 ...

2020-09-30 16:50 0 703 推薦指數:

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AI佳作解讀系列(五) - 目標檢測二十年技術綜述

計算機視覺中的目標檢測,因其在真實世界的大量應用需求,比如自動駕駛、視頻監控、機器人視覺等,而被研究學者廣泛關注。 上周四,arXiv新出一篇目標檢測文獻《Object Detection in 20 Years: A Survey》,其對該領域20年來出現的技術進行了綜述 ...

Fri May 24 08:24:00 CST 2019 0 939
挑戰目標跟蹤算法極限,SiamRPN系列算法解讀

商湯科技智能視頻團隊首次開源其目標跟蹤研究平台 PySOT。PySOT 包含了商湯科技 SiamRPN 系列算法,以及剛被 CVPR2019 收錄為 Oral 的 SiamRPN++。此篇文章將解讀目標跟蹤最強算法 SiamRPN 系列。 背景 由於存在遮擋、光照變化、尺度變化等一些 ...

Fri May 31 07:38:00 CST 2019 0 1691
【論文解讀】[目標檢測]retinanet

作為單階段網絡,retinanet兼具速度和精度(精度是沒問題,速度我持疑問),是非常耐用的一個檢測器,現在很多單階段檢測器也是以retinanet為baseline,進行各種改進,足見retinanet的重要,我想從以下幾個方面出發將retinanet解讀下,盡己所能 ...

Sun May 12 03:32:00 CST 2019 1 3522
AI佳作解讀系列(二)——目標檢測AI算法集雜談:R-CNN,faster R-CNN,yolo,SSD,yoloV2,yoloV3

1 引言 深度學習目前已經應用到了各個領域,應用場景大體分為三類:物體識別,目標檢測,自然語言處理。本文着重與分析目標檢測領域的深度學習方法,對其中的經典模型框架進行深入分析。 目標檢測可以理解為是物體識別和物體定位的綜合,不僅僅要識別出物體屬於哪個分類,更重要的是得到物體在圖片中的具體位置 ...

Tue Aug 28 22:20:00 CST 2018 2 8863
目標檢測技術分析

目標檢測技術分析 小目標檢測及跟蹤系統分為四個模塊: · 硬件模塊   該模塊基於標准PCI總線,並配以超大規模可編程芯片(DSP、FPGA),具有極強的運算、處理能力。 · DSP 程序模塊   其功能主要實現復雜背景下的小目標檢測、跟蹤。考慮到系統的實時性要求,復雜背景下的小目標 ...

Sun Apr 19 14:42:00 CST 2020 0 1581
目標跟蹤與檢測技術介紹

、參數未知與機動多目標跟蹤技術、航跡生成方法、單目標聯合檢測與跟蹤濾波器及基於有限集觀測的單目標濾波器等, ...

Wed May 31 19:06:00 CST 2017 0 2177
[目標檢測]RCNN系列原理

1 RCNN 1.1 訓練過程 (1) 訓練時采用fine-tune方式: 先用Imagenet(1000類)訓練,再用PASCAL VOC(21)類來fine-tune。使用這種方式訓練能夠 ...

Sat Apr 29 19:16:00 CST 2017 0 1775
 
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