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【YOLOv4探讨之一】总体认识

v1是雏形，构建了YOLO的主体设计模型；v2引入标准化和FPN，提高了准确度；v3引入残差结构，大大增加了深度，提升了性能

北溟客·2020-07-21 23:48

YOLOv3（一些总结）

YOLOv3相比YOLOv2，主要有以下几个方面的改变：使用Darknet-53作为基础网络（提取图像特征）；对象分类用逻辑回归取代softmax；借鉴FPN，利用多尺度特征图进行目标检测。

头柱碳只狼·2020-07-16 05:34

小目标检测的总结——《Object Detection in 20 Years: A Survey》

2、建立更加完善的特征融合金字塔（FPN）来提高对小目标的检测。3、近年来，级联检测也被应用到基于深度学习

我有一头小笨羊·2020-07-16 05:16

深度学习论文

VGGResNetResNeXtDenseNet在CPU上运行的backbone：SqueezeNetMobileNetShuffleNet深度学习的neck结构FeaturePyramidNetwork(FPN

Mihu_Tutu·2020-07-15 18:23

YoloV3模型总结

1.darknet532.FPN[featurepyramidnetwork]3.anchorboxes[候选区域框]4.VOC格式的xml文件5.Labelme标注工具解析：对图像进行多边形，矩形，圆形

1000sprites·2020-07-15 15:33

FCOS算法解读

FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.01355代码链接：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/FCOS网络结构如下图所示：FCOS使用FPN

‘Atlas’·2020-07-13 12:34

目标检测之FPN、AugFPN、NAS-FPN

虽然也有些多尺度特征融合的方法，但是一般采用融合后的特征做预测，但是FPN是在不同特征层独立进行预测的。4

假言命题·2020-07-13 11:24

论文阅读：NAS-FPN

文章目录1、论文总述2、Binaryoperations3、Mergingcell4、thearchitectureoftheFPNcanbestackedrepeatedlyforbetteraccuracy5、Whatmakesagoodfeaturepyramidarchitecture?6、howtocontrolthemodelcapacity7、FurtherImprovements

贾小树·2020-07-13 06:00

论文阅读：DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution

AblationStudies1、论文总述本篇论文提出的目标检测模型DetectoRS在COCO数据集上的性能是当前最好（mAP：54.7），在实例分割和全景分割上效果也不错，主要是因为提出的改进方法是基于backbone和FPN

贾小树·2020-07-13 06:00

[目标检测]--CVPR2020-ATSS：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection

近年来，anchor-free检测器由于FPN和FocalLoss的引入而受到广泛关注。本文首先指出anchor-based检测与anchor-free检测的本质区别是在于如何定义正、负训练样本，从

chenzy_hust·2020-07-12 11:19

【目标检测算法】RetinaNet学习笔记/实现Focal Loss

主要是由focusloss+FPN结构，是onestage的检测算法。objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector。

littlemichelle·2020-07-12 07:58

detectron——test 错误集锦

一、测试错误，运行如下代码python2tools/test_net.py--cfgexperiments/e2e_faster_rcnn_resnet-50-FPN_pascal2007.yamlTEST.WEIGHTS

weixin_30834019·2020-07-12 07:39

运行FPN

代码链接：https://github.com/jwyang/fpn.pytorch1.环境配置：ubuntu16.04+cuda9.0+cudnn7.3.1python2.7pytorch0.4.0(

庄离子·2020-07-11 20:05

mmdetection源码笔记（二）：创建网络模型之cascade_rcnn.py的解读（中）

本次对文件cascade_rcnn.py的代码解读，是根据py配置文件configs/cascade_rcnn_r50_fpn_1x.py的数据信息进行讲解的。

Activewaste·2020-07-11 19:34

目标检测（YOLO，FPN，RetinaNet，SSD）

在前一篇目标检测(R-CNN，SPP，FastR-CNN，FasterR-CNN),所整理的R-CNN，SPP，FastR-CNN，FasterR-CNN中，这些目标检测技术都只是两阶段网络，比如性能相对来说最好的FasterR-CNN，是先用RPN生成候选目标区域，然后再进行FastR-CNN的方法，继续目标对象的分类和边框的回归预测。但是那有办法一步做完这些事吗？YOLOYOLO是一个很重要的

上杉翔二·2020-07-11 19:39

关于RetinaNet目标检测算法的理解

言归正传，RetinaNet网络其实就是ResNet+FPN+FCN网络的组合，损失函数为Focalloss也是one-stage的目标检测算法，最大的贡献就是解决了前景

qq_38765426·2020-07-11 18:02

iText中复杂布局表格单元格的创建

packagecom.bi.wms.fpn.util;importjava.awt.Color;importjava.io.IOException;importcom.lowagie.text.DocumentException

iteye_15720·2020-07-11 08:08

CNN backbone 总结笔记

算是一篇梳理backbone的总结笔记，前面部分不少内容都是照搬reference2的，稍微总结了一下里面的内容，后面增加了其中遗漏的以及今年新出的网络（FPN，Hourglass，ResNeXt，DCN

Liu, Xu·2020-07-11 06:26

目标检测学习-导语

1.自己的博客目标检测-R-CNN系列目标检测-yolo系列目标检测-SSD目标检测R-FCN目标检测FPN目标检测RetinaNet目标检测MaskRCNN2.其他参考

alxe_made·2020-07-11 01:02

目标检测学习之路——YOLOv3

相比于YOLOv2，YOLOv3主要做了如下改进：1、提出了新的特征提取器模型Darknet53，该模型相比于Darknet19采用了残差单元（类似ResNet），因此网络模型可以更深；2、采用FPN（

澎湃de家夥·2020-07-10 22:46

Cascade Mask R-CNN实战——训练自己的数据集

２．修改配置文件我的配置文件如下，仅供参考：cascade_mask_rcnn_r50_fpn_1x_yourdata.py#modelsettingsmodel=dict(type='CascadeRCNN

CV-deeplearning·2020-07-10 21:37

Mask_RCNN翻译和详解笔记一（原文翻译+源代码+代码使用说明）

MaskRegion-basedConvolutionalNeuralNetwork），掩膜基于区域的卷积神经网络RCNNs：region-basedconvolutionalneuralnetworks，基于区域的卷积神经网络FPN

wyx100·2020-07-10 12:33

resnet，retinanet,fpn网络结构及pytorch实现代码

网络结构如下FPN的目的熟悉fasterrcnn的人都知道，fasterrcnn利用的是vgg的最后卷积特征，大小是7*7*512.而这造成了一个问题，经过多次卷积之后的特征通常拥有很大的感受野，它们比较适合用来检测大物体

wanghua609·2020-07-10 09:09

小武与YOLOv3 ---- 优图代码

://blog.csdn.net/qq_34037046/article/details/87393498----YOLOv3—Backbone学习：两个主要的改进，第一个是用了残差网络，第二个是用了FPN

阿猫的自拍·2020-07-10 09:53

论文阅读：Scale-Aware Trident Networks for Object Detection

在手工特征时代，直接就是将图像缩放成不同分辨率组成一个金字塔输入给模型，而深度学习时代，以FPN为代表的多尺度方法则是使用多分辨率的特征图来组成金字塔去近似图像金字塔的效果。另外，为了使图像尺度和物

Kivee123·2020-07-09 23:08

Faster RCNN如何结合FPN结构（很多程序成为Faster RCNN+FPN）

参考:https://blog.csdn.net/u012426298/article/details/81516213可以用下面这个图来解释，FPN不是一个完整的目标检测网络，只是一个特征金字塔网络，

一路狂奔的猪·2020-07-09 22:08

MaskRCNN源码解读

1.2backbone网络1.3RPN网络1.4ProposalLayer1.5DetectionTargetLayer1.6FeaturePyramidNetworkHeads(fpn_classifier_graph

三岁与十八·2020-07-09 08:15

resnet50、FPN、Panet结构及代码

起初faster-r-cnn，只采用最后一层特作为rpn以及head部分的特征图，后来不断改进，有了FPN，再后来有了Panet，一般来说网络的层数越深它的语义信息越丰富。

不你不想·2020-07-09 07:47

卷积神经网络—图像特征提取（SPP/FPN）

文章目录一、介绍SPPNet1.1SPP1.2SPP-net1.3总结与想法：二、FPN网络2.1FPN网络2.2总结一、介绍SPPNet目前流行的CNN都需要固定size和scale的输入图片；所以基本上都是通过剪裁

SongpingWang·2020-07-09 00:39

目标检测 2—— One Stage目标检测算法

我们将分析FPN以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。然后我们将分析Focalloss和Ret

Chris_34·2020-07-08 21:21

[目标检测]--YOLOV3+ASFF-Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection

创新点：因为论文思想比较简单，我直接看了创新点，主要是为了解决FPN多层间不同特征尺度之间的不一致性问题，所以作者提出了对FPN新的融合方法：具体可以看图，首先通过FPN产生level1-level3不同尺度的特征图

chenzy_hust·2020-07-08 20:13

【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet）...

本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括FastR-CNN、FasterR-CNN和FPN等。

H_MZ·2020-07-08 15:10

[Paper Weekly]Feature Pyramid Networks for Object Detection

FPN网络本次阅读的文章是来自FAIR的多尺度的objectdetection算法：FPN（featurepyramidnetworks）。

leontp·2020-07-08 13:38

fpn pytorch跑github源码遇到的问题及解决

但作者说了这个fpn是根据他另一个repofasterrcnn代码改的，fasterrcnn那个代码很成熟。所以还是信这位作者的！这里我的解决方法有从issue中大家的讨论得

tiatiatiatia·2020-07-08 07:10

目标检测涉及的一系列网络总结RCNN FastRCNN FasterRCNN FPN MaskRCN等

目录一、RCNN-Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation步骤：创新：缺点：候选区域算法selectivesearch训练：二、FastRCNN步骤：优点：缺点：创新：ROIpooling训练：Loss:三、FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwi

sunflower_sara·2020-07-08 06:29

YOLO系列算法原理讲解----（3）Yolov3算法

YOLOV3介绍速度和精度均衡的目标检测网络融合多种先进方法，改进YOLOV1/V2缺点，且效果更优小物体检测YOLOV3改进策略：更好的主干网络（类ResNet）多尺度预测（类FPN）更好的分类器具体如下

奔跑的小仙女·2020-07-08 02:06

2019-CVPR-香港中文大学-UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network

我们的语义头由一个基于可变形卷积子网络构成，该子网络以FPN的多尺度特征为输入。

WX_Chen·2020-07-07 12:53

【CV中的特征金字塔】一，工程价值极大的YOLOv3-ASFF

金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法。但是，对于基于FPN的单级检测器来说，不同特征尺度之间的不一致是其主要限制。因此这篇论

just_sort·2020-07-07 12:29

EfficientPS 论文翻译-------第三部分：网络结构

它由一个带有双向特征金字塔网络(FPN)的共享主干网络组成，然后是任务特定的语义分割和实例分割头。我们在EfficientNet(Tan和Le,2019)架构的基础上构建了我们共享

gz7seven·2020-07-07 08:44

AC-FPN：用于目标检测的注意力引导上下文的特征金字塔网络

精彩内容AC-FPN——用于目标检测的注意力引导上下文的特征金字塔网络，即插即用的新FPN模块，替换CascadeR-CNN、MaskR-CNN等网络中的FPN，可直接涨点2%-3%！

关注公众号‘AI深度视线’·2020-07-07 03:27

基于深度学习的单目深度估计

代码：https://github.com/xanderchf/MonoDepth-FPN-PyTorch1.数据预处理首先从数据集中分别读取RGB彩色图像和对应的深度图标签从图像中读取出来，得到rgb

WYXHAHAHA123·2020-07-07 01:35

AugFPN：改进多尺度特征学习用于目标检测

CASIA2HorizonRobotics1{chaoxu.guo,bfan,smxiang,chpan}@[email protected]本文工作是基于FasterR-CNN的改进，主要贡献就是改进FPN

TJMtaotao·2020-07-07 00:07

目标检测中的多尺度问题

2FPN特征金字塔网络，不是一味的下采样去提取语义信息来识别物体，而是从顶层的每一层都进行上采样来获取准确的像素位置信息（类似残差网络的挑层连接）因为卷积操作可以高效的提取语义信息，但是存在像素错位的问题

沙雅云·2020-07-06 11:19

Detectron2源码分析- demo-对象检测

pythondemo/demo.py--config-fileconfigs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml--input001

维民所止1226·2020-07-06 09:51

Detectron2源码分析- demo-对象检测2-数据解析

输入命令：pythondemo/demo.py--config-fileconfigs/COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml--input001