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One-stage
SSD
而
one-stage
则是在生成候选框的同时，进行分类和回归，因此在速度上会有保证。
P_shaw
·
2020-07-14 20:16
关于YOLOv3目标检测算法的理解
算法介绍YOLOv3是YOLOv1，v2的加强版，是
one-stage
的典型算法，在目标检测算法的思想上没并没有太多的改变，而是加入了当时最新的，表现最好的方案进行了融合。
qq_38765426
·
2020-07-14 19:42
计算机视觉
深度学习
机器学习
卷积神经网络
《FCOS: Fully Convolutional
One-Stage
Object Detection》阅读笔记
FCOS是典型的
one-stage
和anchorfree结合，并且思路和cornerNet系列的寻找corner不同，借鉴了FCN的思想，通过单个feature上的点来做检测。
叫我西瓜超人
·
2020-07-13 16:30
计算机视觉
深度学习
论文笔记：Learning from Noisy Anchors for
One-stage
Object Detection
motivation作者指出，有些GTbbox存在包含其他物体，遮挡等现象。同时在训练时以IOU为标准划分的部分负样本也有可能包含重要的语义或者位置信息。因此训练时标签是noisy的。进而提出cleanlinessscores作为一个re-weight因子在训练中对anchor进行调整。methodcleanlinessscores定义如下：loc_a表示定位confidence(这里作者采用预测
龙骑士尹志华
·
2020-07-13 13:18
目标检测无痛涨点：大白话 Generalized Focal Loss
GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection效果：良心技术，别问，问就是无cost涨点一句话总结：基于任意
one-stage
我爱计算机视觉
·
2020-07-13 08:42
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
Object Detection：
One-stage
Detector SSD
继上一篇文章ObjectDetection:One-stageDetectorDenseBox，我们了解到一种类似于分割的训练风格(segmentation-liketrainingprocedure)，通过真值生成(GroundTruthGeneration)，来引导模型对人脸、汽车等目标的检测。单阶段模型常常遇到的一个问题就是样本平衡(SampleBalance)，DenseBox给出了相应的
小威威__
·
2020-07-11 11:22
Object Detection :
One-stage
Detector YOLO
现有的目标检测器主要分为两种类型：两阶段(two-stage)和单阶段(
one-stage
)。
小威威__
·
2020-07-11 11:52
人工智能
计算机视觉
Object Detection:
One-stage
Detector DenseBox
继上一篇文章ObjectDetection:One-stageDetectorYOLO，我们可以窥探到回归(regression)、端到端(end-to-end)思想在目标检测问题上的应用。下面开始单阶段目标检测器系列的第二篇，DenseBox。YOLO->DenseBox->SSD->YOLOv2->Retina->YOLOv3->CornerNet->CenterNet->AlignDetDe
小威威__
·
2020-07-11 11:52
目标检测论文解读12——RetinaNet
引言这篇论文深刻分析了
one-stage
的模型精度比two-stage更差的原因，并提出FocalLoss提高精度。
angmaodie3396
·
2020-07-11 02:05
解决
one-stage
目标检测正负样本不均衡的另类方法--Gradient Harmonized
正负样本不均衡问题一直是
One-stage
目标检测中被大家所诟病的地方，HeKeming等人提出了FocalLoss来解决这个问题。
叫我西瓜超人
·
2020-07-10 06:47
深度学习
论文阅读：FCOS: Fully Convolutional
One-Stage
Object Detection
FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObject文章 对基于anchor的one-stagedetector来说，其实有多少种anchor（比如常用9种），就意味着要训练几个detector，于是groundtruth就会被分给不同的detector用于训练，我认为这样会导致两个问题：1.对于某些anchor，与之匹配的groundtruth会比较少，也就导致用于训练
Kivee123
·
2020-07-09 23:08
Focal Loss理解
1.总述Focalloss主要是为了解决
one-stage
目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重，也可理解为一种困难样本挖掘。
何进哥哥
·
2020-07-09 16:33
深度学习——目标检测
深度学习
Light-Head R-CNN 阅读笔记
引言部分：目前的objectdetection基本基于两种框架，一种是two-stage的，是R-CNN一系列的方法；另一种是
one-stage
的，比如YOLO，SSD。
Zealoe
·
2020-07-09 12:38
目标检测中
One-stage
的检测算法
目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。目前的目标检测算法分为两类：一类是two-stage，two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段，首先产生候选区域（regionproposals），然后对候选区域分类（一般还需要对位置精修），这一类的典型代表是R-CNN,FastR-CNN,FasterR-CNN，Mask
alex_shen97
·
2020-07-08 05:43
目标检测
【论文笔记】：Focal Loss for Dense Object Detection
作者发现导致
one-stage
算法性能劣于two-stage算法的主要原因是regionproposal时前景和背景的类别不平衡，为了解决这个问题，提出了关键大招
Activewaste
·
2020-07-08 01:15
#
分类与回归
Focal
Loss
RetinaNet
AutoWare Core Perception模块学习笔记(二)：vision_ssd_detect
SSD模型原理简介SSD(SingleShotMultiBoxDetector)算法[1]，是一种单阶段(
one-stage
)，且能够较好地兼
linchunmian
·
2020-07-07 13:26
Autoware
自动驾驶
在Ubuntu16.04下使用YOLOv3实现通用物体检测
环境的准备数据集的准备实现步骤控制台的log日志信息对模型进行测试SetUpImageLists使用YOLOv3环境的准备数据集的准备实现步骤控制台的log日志信息对模型进行测试首先使用YOLOv3是因为它属于
one-stage
bingbing0607
·
2020-07-07 04:40
转：[论文阅读]：Focal Loss for dense Object Detection
Abstract在目标检测的任务中，
one-stage
的方法在规则、密集采样下拥有更快更简单的潜力，但是精度
SDUATI
·
2020-07-06 18:24
DetNet: A Backbone network for Object Detection
ECCV2018TsingHuaUniversity&&Face++ZemingLi1.Motivation当前的目标检测模型，不管是
one-stage
还是two-stage，都是采用的ImageNet
yj_isee
·
2020-07-06 10:49
Computer
Vision
RetinaNet论文理解
paper：FocalLossforDenseObjectDetectionlink：RetinaNet引言目前精度最高的目标检测器都是基于R-CNN结构衍生出来的two-stage目标检测方法，相反
one-stage
JustForYouW
·
2020-07-06 08:02
Object
Detection
RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN目标检测
这段时间看了一下目标检测这个方向关于深度学习的处理方法，包括RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN的two-stage以及SSD系列和YOLO系列的
one-stage
,这篇博客将two-stage
ideas-workstyle
·
2020-07-06 04:00
目标检测
面试技巧
深度学习
移动端实时目标检测网络Mobilenet_v2-ssdlite及其keras实现(附代码地址)
移动端实时目标检测网络Mobilenet_v2-ssdlite及其keras实现目标检测网络一般分为
one-stage
和two-stage。
帅帅Go
·
2020-07-06 03:33
深度学习
论文阅读：【RetinaNet】Focal Loss for Dense Object Detection
https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf代码：Pytorch，tensorflow创新点：这篇文章重新定义目标检测中loss损失函数，引入一种新的Focalloss用来替代
one-stage
Rock_Huang~
·
2020-07-06 02:49
论文阅读
Focal Loss for Dense Object Detection论文总结
www.jianshu.com/p/204d9ad9507f[2]https://cloud.tencent.com/developer/article/13923411.提出原因目前现有的目标检测网络为two-stage、
one-stage
stone-jack
·
2020-07-05 18:54
deep
learning
python编程相关
目标检测FCOS: Fully Convolutional
One-Stage
Object Detection论文详解
论文链接https://arxiv.org/abs/1904.01355动机1.目标检测中的anchor机制有以下缺点：（1）检测性能容易受先验的anchorbox的大小、长宽比和数量的影响（2）在训练和检测过程中anchorbox都是固定的，当出现目标形状剧烈变化时，会难以适应这种变化从而影响检测效果（3）为了实现高召回率，需要在图片上提取大量anchorbox进行筛选，其中大部分的anchor
sinat_24674017
·
2020-07-05 12:47
目标检测
SSD系列算法原理讲解----（1）SSD系列算法介绍（主干网络、多尺度Feature Map预测）（笔记）
SSD系列算法原理介绍SSD算法介绍：SingleShotMultiBoxDetector（
One-stage
方法）-WeiLiu在ECCV2016提出-直接回归目标类别和位置-不同尺度的特征图上进行检测
奔跑的小仙女
·
2020-07-05 09:38
focal loss论文笔记(附基于keras的多类别focal loss代码)
一.focalloss论文FocalLossforDenseObjectDetection二.focalloss提出的目的解决
one-stage
目标检测是场景下前景和背景极度不平衡的情况（1：1000）
Mmm_Zzz
·
2020-07-05 09:58
计算机视觉
One-stage
目标检测里程碑算法之SSD、YOLO系列、RetinaNet等
本篇博客将逐步按照YOLO→SSD→RetinaNet→YOLOv2→YOLOv3→YOLOv4的顺序，依次整理
one-stage
目标检测算法的改进点。除此之外，one-
迷路的咸鱼
·
2020-07-05 06:11
总结经验帖
Focal Loss论文学习（含多分类任务下的focal loss公式）
目标检测深度学习的模型结构主流的以两种为主，
one-stage
和two-stage。由于
one-stage
的定位和类别预测有同一个网络输出，虽然速度上比two-stage的快，但精确度却由很大差距。
上进的小菜鸟
·
2020-07-05 05:07
深度学习
目标检测
【目标检测系列：八】RetinaNet Focal Loss for Dense Object Detection
ICCV2017FocalLossforDenseObjectDetectiongithub解决类别不平衡，提出Focalloss解决
one-stage
目标检测中正负样本比例严重失衡的问题该损失函数降低了大量简单负样本在训练中所占的权重
鹿鹿最可爱
·
2020-07-05 04:28
Object
Detection
Focal Loss 论文理解及公式推导
PriyaGoyal,RossGirshick,KaimingHe,PiotrDollar团队:FAIR精度最高的目标检测器往往基于RCNN的two-stage方法，对候选目标位置再采用分类器处理.而，
one-stage
AIHGF
·
2020-07-05 01:05
目标检测
Pytorch
Tensorflow
《FCOS: Fully Convolutional
One-Stage
Object Detection》论文详解
《FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection》发表于ICCV2019代码地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/这篇文章主要是觉得现有的基于anchor的目标检测器存在一些缺点：检测结果对于anchor的大小，尺度比例，数量比较敏感即使认真的调好的上述参数，检测器对于GT变化较大，特别是小物体效果较差为了获得
Michaelliu_dev
·
2020-07-04 22:46
机器学习
mmdetection(pytorch0.4.1版本)模型构建部分源码解析(转)
在mmdetection中，实现了许多现有two-stage目标检测方法以及
one-stage
目标检测方法，且包含完整的数据载入、模型构建、模型训练以及模型测试部分的源码。
lishuiwang
·
2020-07-04 22:01
有代码，超详细！模型加速之轻量化网络，攻克目标检测难点秘籍一
自2014年以来，目标检测框架分为two-stage和
one-stage
两大类，前者以经典方法FasterR-CNN为代表，后者以YOLO和SSD为主要框架。近年来，两类最深刻的idea：更好的基础网
公众号机器学习与生成对抗网络
·
2020-07-04 21:13
anchor free的目标检测方法--CornerNet
作者：晟沚前言目前目标检测方法中深度方法主要分为
one-stage
(e.g.SSD,YOLO)和two-stage(e.g.RCNN系列)两种。
l7H9JA4
·
2020-07-04 20:08
目标检测基于中心点：CenterNet Keypoint Triplets for Object Detectiontection
https://arxiv.org/abs/1904.08189代码实现：https://github.com/Duankaiwen/CenterNet截至目前2019.04.19，CenterNet应该是
one-stage
huangyiping_dream
·
2020-07-04 18:13
目标检测
Focal Loss for Dense Object Detection笔记
FocalLossforDenseObjectDetection--目的：目前目标检测的框架一般分为两种，基于候选区域的two-stage的检测框架（稀疏的候选目标位置）和基于回归的
one-stage
的检测框架
gongp**?
·
2020-07-04 16:47
论文笔记
ICCV2017：Focal Loss for Dense Object Detection
FocalLoss还提出了RetinaNet，这里就先不对RetinaNet做介绍，单纯讲讲FocalLoss目录背景简单介绍核心思想论文背景我们知道目标检测的算法主要可以分为两大类：two-stage和
one-stage
cristiano20
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2020-07-04 13:56
目标检测
YOLOv1——学习笔记
总述：
one-stage
方法，将一幅图像划分栅格s×s，每个栅格负责检测回归落在该栅格中的目标。在输出层回归位置和类别，cell预测类别，边框预测位置。速度快，45fps。
关注公众号‘AI深度视线’
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2020-07-04 11:55
论文翻译
RetinaNet——《Focal Loss for Dense Object Detection》论文翻译
相比之下，在可能的物体位置的规则，密集采样上应用的
one-stage
探测器具有更快和更简单的可能性，但迄今为止已经落后于two-stage探测器的精度。在本文中，我们调查为什么会这样。
PPLLO_o
·
2020-07-04 07:17
【paper阅读】
SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法理解
1、算法概述SSD(SingleShotMultiBoxDetector)是ECCV2016的一篇文章，属于
one-stage
套路。
Main Theme
·
2020-07-04 04:16
深度学习用于目标检测论文
【Focal Loss】 Focal Loss for Dense Object Detection 论文解读
Abstract目前为止，精度最高的目标检测模型仍然是RNN那一套two-stage的方法，
One-stage
的方法虽然简单、速度快但是精度上与two-stage的方法差不少。
懂懂懂懂懂懂懂
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2020-07-04 02:57
深度学习
深度学习
论文
Focal Loss for Dense Object Detection论文笔记
与之相反的，
one-stage
的方法是用在可能的objectlocations上面做常规、密集采样，它具有更快速、更简单的特点，但是
冯爽朗
·
2020-07-04 00:10
深度学习
Focal Loss for Dense Object Detection论文详解
facebookresearch/Detectronkeras实现：https://github.com/fizyr/keras-retinanet文章思路：作者思考，目前two-stage的检测方法能够达到较高的精度，而
one-stage
Michaelliu_dev
·
2020-07-04 00:43
机器学习
机器学习
论文RetinaNet ：Focal Loss for Dense object Detection阅读笔记
相比之下，在可能的物体位置的规则，密集采样上应用的
one-stage
探测器具有更快和更简单的可能性，但迄今为止已经落后于two-stage探测器的精度。在本文中，我们调查为什么会这样。
lanpangshi
·
2020-07-04 00:09
IOU、YOLO v1、v2、v3学习总结
目标检测主要分为两大类算法：一种是
one-stage
，如yolo、ssd，另一种是two-stage，如R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN。
jin__9981
·
2020-07-02 05:54
DL
深度学习_目标检测_YOLOv1论文详解
速度快，是
one-stage
目标检测模型的开山之作。
CV-GANRocky
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2020-07-01 13:42
#
目标检测
计算机视觉
深度学习
机器学习
YOLOv1
目标检测
目标检测论文综述（三）
One-Stage
（YOLO系列）
一、CNNbasedOne-StageDetectors所有论文综述均保持如下格式：1、一页PPT内容总结一篇论文2、标题格式一致：出处年份《标题》3、内容格式一致：针对XX问题；提出了XX方法；本文证明了XXX4、把握核心创新点，言简意赅5、开源代码链接强烈推荐：目标检测论文资源列表(各目标检测网络性能对比、论文链接、官方/非官方代码链接)https://github.com/hoya012/d
管住嘴也能迈开腿的miracle-b-cool
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2020-07-01 12:42
目标检测论文综述
TensorFlow+SSD编程实战及模型优化（一）
一.SSD模型详细介绍1背景：SingleShotMultiBoxDetector(
one-stage
方法）.WeiLiu在ECCV2016提出.端到端的训练，不存在候选框提取这个过程，采用anchor
金乘
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2020-06-30 18:06
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