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深度学习目标检测

文章目录

  • Two-stage基本介绍
    • Two-stage 常用算法
    • Two-stage核心组件
  • One-stage基本介绍
    • One-stage基本流程
    • One-stage常用算法
    • One-stage核心组件
    • One-stage与Two-stage对比

Two-stage基本介绍

CNN卷积特征
RGe 2014年提出faster-RCNN网络
准确度高，速度相对于one-stage慢
与传统目标检测相比不用训练分类器

Two-stage 常用算法

RCNN
Fast-RCNN
Faster-RCNN
Faster-RCNN变种

Two-stage核心组件

CNN网络

从简到繁再到简
多尺度特征融合
更加轻量级

RPN网络

区域推荐
ROI pooling
分类和回归

One-stage基本介绍

CNN卷积特征
直接回归武特的位置与类别
准确度低，但是速度快

One-stage基本流程

深度学习目标检测_第1张图片

One-stage常用算法

YOLO V1/V2/V3
SSD /DSSD

One-stage核心组件

CNN网络

从简到繁再到简
多尺度特征融合
更加轻量级

回归网络

区域回归(可信度，位置，类别）
Anchor机制(SSD)

YOLO回归网络预测过程

One-stage与Two-stage对比

深度学习目标检测_第2张图片

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