One-stage

One-Stage Visual Grounding via Semantic-Aware Feature Filter

**本文内容仅代表个人理解，如有错误，欢迎指正**隐约感觉到最近看的几篇论文都指出之前One-stagevisualgroundingmethods大多利用pre-trainedBERT将query编码为一个holisticvector，比较方便简单。但这样做的话，弱化了query中存在的语义信息，即对query的信息挖掘不足。所以，最近的文章都立足于如何能够更好地挖掘并利用query中存在的语义
BachelorSC·2022-11-21 18:46

【CV第三篇】目标检测风云二十年

目录Anchor-free目标检测算法One-Stage目标检测算法Two-Stage目标检测算法开篇寄语气如云气，自我纵横。天地洞明，万物可兵。
强少~、·2022-11-21 14:31

YOLOv3 学习笔记

YOLOv1：YOLOv1深入理解YOLOv2：YOLOv2/YOLO9000深入理解转载自：YOLOv3深入理解Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，
THE@JOKER·2022-11-21 14:31

yolo系列自学到实战

系列自学到实战提示：自己学习的一些记录yolo系列自学到实战yolo系列自学到实战一、检测任务的阶段二、指标2.1IoU2.2精度和召回率2.3map三、YOLOv13.1优缺点3.2解析一、检测任务的阶段one-stage
友谊路夹老师·2022-11-20 17:35

面试字节跳动计算机视觉算法实习岗位

问：YOLO和Faste-rcnn之间的区别，并且问两种算法的工作原理，答：YOLO是one-stage检测算法，能够同时
七月&安生·2022-11-20 15:11

寒假的一点笔记《123速通》

V123速通2022-2-15v1v2v3总结v12016年，JosephRedmon、SantoshDivvala、RossGirshick等人提出了一种单阶段（one-stage）的目标检测网络。
一滴墨破纸白·2022-11-20 13:02

YOLO系列算法详解（一）

一、深度学习经典检测方法1.检测任务中阶段的意义对于单阶段(one-stage)检测来说，输入一张图像，经过一个卷积神经网络，输出一个边界框，只需要得到框的（x1,y1）和(x2,y2)四个值即可，是一个简单的回归任务
邱宇-·2022-11-20 11:26

【深度学习】One-Stage目标检测算法

参考文章：第八章_目标检测.md不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置任务：特征提取—>分类/定位回归。常见的onestage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等一、SSD(SingleShotMultiBoxDetector)1.网络结构SSD的优点就是它生成的defaultbox是多尺度的，这是因为SSD生成def
MangoloD·2022-11-20 10:14

YOLO算法的发展历程

二设计思想目标检测有两种实现，一种是one-stage,另一种是two-st
今天我要睡午觉·2022-11-19 23:41

CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection阅读笔记

One-stage方法去除提取RoI的过程，直接对候选anchorboxes进行分类和回归。CornerNet通过一对角的关键点来表示每个物体，其性能受到指代
1100dp·2022-11-19 22:25

VarifocalNet: An IoU-aware Dense Object Detector 阅读笔记

介绍无论是one-stage还是two-stage方法，通常都是生成一组具有分类分数的冗余边界框，然后通过NMS来删除同一对象上的重复边界框。
1100dp·2022-11-19 22:24

YOLO v1 原理深度讲解

首先来看，yolo算法是一个one-stage的算法，即一步直达，所以速度非常快，适合做实时检测。缺点就是没有那么精确。有一个概念MAP：这个指标是为了去衡量综合的检测效果。
不会程序的++猫·2022-11-19 15:00

《You Only Look One-level Feature》论文阅读

文章下载：YouOnlyLookOne-levelFeature.pdf摘要本篇论文重新讨论了特征金字塔网络（FPN）对于one-stage检测器的作用，并指出，在目标检测问题中，FPN的成功分治法（divide-and-conquer
神经蛙君·2022-11-19 14:30

目标检测-＞YOLO V1

YOLOv1是One-stage工作的开山之作。
wanchengkai·2022-11-19 13:09

RetinaNet网络结构详解

原论文名称：FocalLossforDenseObjectDetection(聚焦损失与密集目标检测)one-stage网络(yoloSSD)首次超过two-stage与之前的FPN网络结构的不同之处：
Dragon_0010·2022-11-19 03:55

目标检测（4）—— 经典算法和常用指标

一、深度学习的经典算法two-stage（两阶段）：RCNNone-stage（一阶段）：YOLO，SSD（这个好像很牛）one-stage：将图片输入到CNN里，经过特征提取，输出4个值，得到框的x1
莫听穿林打叶声@·2022-11-19 03:34

Jetson Nano实现基于YOLO-V4及TensorRT的实时目标检测

2.YOLO-V4是YOLO目标检测系列最新版，精度和速度较YOLO-V3都有提升，One-stage架构实时推理性能较好。
龙啸wyh·2022-11-19 00:44

YOLO杀疯了！目标检测速度与精度的最优组合

它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。
woshicver·2022-11-16 18:54

姿态估计Rethinking on Multi-Stage Networks for Human Pose Estimation论文梗概及代码解读

关键点检测冠军算法MSPN，姿态估计，Top-down的技术路线应该是截止2019年10月26日时开源的最好的姿态估计算法之一了旷世出品代码链接点这，是基于Pytorch的论文链接点这摘要姿态估计方法以基本形成one-stage
进击的煎饼果子·2022-11-15 16:19

目标检测篇之---YOLO系列

YOLO系列首先先说一下目标检测之one-stage和two-stage网络是什么意思？有什么区别？
翠小白·2022-11-09 17:13

FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection

PapernameFCOS3D:FullyConvolutionalOne-StageMonocular3DObjectDetectionPaperReadingNoteURL:https://arxiv.org/pdf/2104.10956.pdfTL;DR基于Fcos改进的3d检测方案，在NeurIPS2020的nuScenes3d检测比赛上取得了第一名成绩IntroductionFcos3d
kebijuelun·2022-11-09 12:36

论文研读（三）：FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

补充内容:论文研读（三）：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection补充第一页论文题目：FCOS：全卷积网络的单阶段目标检测算法第二页Motivations&contributions:关于FCOS的出发点和贡献我认为就是三个字-全卷积。文中已经说得很清楚了，全卷积FCN神经网络在密集预测任务（语义分割、高度估计、关键点检测、计数）上获得了巨大的
@彼岸花·2022-11-08 21:18

YOLOv5的anchor设定

前言yolo算法作为one-stage领域的佼佼者，采用anchor-based的方法进行目标检测，使用不同尺度的anchor直接回归目标框并一次性输出目标框的位置和类别置信度。
Marlowee·2022-11-07 21:45

原理讲解-项目实战＜-＞Mtcnn+Mobilent实现人脸口罩检测

Mobilent实现人脸检测整体实现流程1.什么是Mtcnn2.什么是Mobilent3.代码下载和环境设置4.数据集和模型的训练5.预测效果展示一、一般口罩佩戴检测的两种方案第一种：直接利用SSD和Yolo这种one-stage
码农的后花园·2022-11-06 22:45

Yolo系列论文解读

TableofContents前言论文基本信息论文出发点和思路算法基本流程具体实验分析YOLOv1个人总结改进-YOLOv2出发点改进方案改进结果改进-YOLOv3出发点改进方案改进结果前言YOLO作为最早的One-stage
sunny0660·2022-10-27 09:16

深度学习之目标检测（三）—— 基于深度学习的目标检测算法(Two-stage & One-stage)

基于深度学习的目标检测算法基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类：Two-stage和One-stage基于Two-stage的目标检测算法基本介绍通过一个完整的卷积神经网络CNN来完成目标检测的过程是通过
hxxjxw·2022-10-27 07:18

【论文笔记】：Learning Rich Features at High-Speed for Single-Shot Object Detection

&Title:ICCV2019LearningRichFeaturesatHigh-SpeedforSingle-ShotObjectDetection代码&Summary作者设计了一个one-stage
Activewaste·2022-10-24 07:09

YOLOV4 名词总结

YOLOV4论文名词隐藏层批标准化batch-normalization残差网络ResNet残差连接residual-connections感受野one-stage与two-stageanchorGroundtruth
我只是爱吃苹果·2022-09-30 07:58

YOLOv5+TensorRT+Win11(Python版)

快速上手YOLOv5一、YOLOv5算法1.算法对比（1）传统目标检测方法（2）基于深度学习的目标检测算法（2-1）Two-Stage（R-CNN/FastR-CNN/FasterR-CNN）（2-2）One-Stage
JohnHillRoss·2022-09-28 09:12

论文速递-ANALYSIS OF VISUAL REASONING ON ONE-STAGE OBJECT DETECTION

https://mp.weixin.qq.com/s/d123w9cW-bh3hk6klT54Tg论文来源：https://arxiv.org/pdf/2202.13115.pdf指出了one-stage
dear_queen·2022-09-24 15:55

损失函数汇总

·0-1损失：·平方损失：·绝对值损失：·hingeloss：·交叉熵损失：·focalloss：在one-stage检测算法中，会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况，为了解决则以问题提出了
Du_JuneLi·2022-09-22 21:40

【论文翻译】FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection

文章目录PaperInfoAbstract1Introduction2RelatedWork2DObjectDetectionMonocular3DObjectDetectionMethodsinvolvingsub-networksTransformto3DrepresentationsEnd-to-enddesignlike2Ddetection3Approach3.1FrameworkOve
暖焱·2022-09-14 07:32

YOLO算法详解

目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类（如图1）：两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）
于追梦丶·2022-09-13 17:29

SSD算法原理与代码（三）

一、SSD简介SSD算法是一个优秀的one-stage目标检测算法。能够一次就完成目标的检测和分类过程。
紫川宁520·2022-09-05 18:15

YOLO_v1讲解

测试阶段step1：输入原图step2：计算每个bbox的类别得分五：YOLO_v1的不足一：YOLO_v1的出现YOLO_v1的出现，打破了FasterR-CNN的一统图像检测江山的格局，首次提出了one-stage
江南綿雨·2022-09-05 18:41

目标检测算法实战综述

人脸检测)3.2HOG+SVM(行人检测、Opencv实现)3.3DPM(物体检测)3.4NMS(非极大值抑制算法)四、深度学习目标检测算法原理实践4.1基于Two-stage的目标检测算法综述4.2基于One-stage
VernonJsn·2022-09-03 15:56

YOLO系列详解：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5

40716944/article/details/114822515**https://blog.csdn.net/zxyhhjs2017/article/details/83013297一、前言YOLO系列是one-stage
weixin_45086338·2022-08-18 10:15

YOLOv3详解

PANet3.YoloHead二、anchor网格偏移量预测三、正负样本匹配规则四、损失函数1.类别损失(只考虑正样本)2.置信度损失(考虑所有样本)3.定位损失(只考虑正样本)前言yolo算法是一种one-stage
月光下的小白兔·2022-08-16 08:52

faster rcnn：towards real-time object detection with region proposal network

MMDetection中常用算法(二)：FasterR-CNN|MaskR-CNN-知乎文@0000070前言在轻松掌握MMDetection中常用算法(一)：RetinaNet及配置详解一文中，对经典one-stage
Kun Li·2022-08-16 07:17

分割的单阶段，两阶段，实时分割模型

这里我不想偏重语义分割或者实例分割，只介绍两者都通用的结构（单阶段，两阶段在实例分割中更加常见，在语义分割中不叫这个名字，然而语义分割中的基于候选框的模型，本质上也可以称为两阶段）目录问题和难点实时分割单阶段One-stage
坠金·2022-08-12 15:09

非极大值抑制(nms)算法详解[python]

目前，常用的目标检测算法，无论是One-stage的SSD系列算法、YOLO系列算法还是Two-stage的基于RCNN系列的算法，非极大值抑制都是其中必不可少的一个组件。
智能血压计·2022-08-10 07:11

【目标检测】FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

文章目录一、背景二、方法2.1全卷积单阶段目标检测器2.2Multi-levelPredictionwithFPNforFCOS2.3Center-nessforFCOS三、效果论文：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection代码：https://github.com/aim-uofa/AdelaiDet/tree/master/configs/
呆呆的猫·2022-08-02 07:56

语音合成模型小抄(1)

one-stage语音合成一般称为端到端end-to-endTwo-stage语音合成步骤的，通常stage1:文本-(FFT)->语谱图-(滤波)->梅尔谱/线性谱stage2:将梅尔谱/线性谱生成波形
Andy Dennis·2022-08-01 11:25

深度学习目标检测之YOLO系列网络（一步步变强之yolo v1）

YOLO介绍：（YouOnlyLookOnce）典型的one-stage网络。
BigHao688·2022-07-30 07:19

目标检测知识点

文章目录目标检测知识点坐标回归的损失函数计算IOU计算mAPNMS为什么二阶段(two-stage)目标检测算法比一阶段(one-stage)目标检测算法精度高FocalLoss介绍YOLO，并且解释一下
浩浩乎@·2022-07-22 07:21

目标检测——Yolo系列

深度学习经典检测方法概述检测任务中阶段的意义OneStage:YOLO系列输出检测框的左上角和右下角坐标(x1,y1),(x2,y2)一个CNN网络回归预测即可TwoStage:Faster-rcnnMask-Rcnn系列与one-stage
zyw2002·2022-06-27 23:35

狗都能看懂的CenterNet讲解及代码复现

即使是anchor-base中的one-stage算
热血厨师长·2022-06-27 07:53

目标检测算法回顾之思考与总结

本文仅供学习总结从前面对目标检测算法的回顾来看，我们可以看出目标检测算法实际上从繁到简（如anchor,nms,iou等是一个有设置到adaptive再到free的一个过程，又如multi-stage到one-stage
xiaobai_Ry·2022-06-18 08:48

RetinaNet 网络结构、Focal Loss【详解】

文章目录1、RetinaNet论文提出的问题2、使用focalloss解决上述问题1、RetinaNet论文提出的问题RetinaNet这篇文章回答了为什么two-stage比one-stage的效果要好
全息数据·2022-06-10 22:22

one-stage目标检测概述

转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/61485202本文翻译自One-shotobjectdetection，原作者保留版权。作为计算机视觉领域的一项重要任务，目标检测是要找到一张图片里的感兴趣物体：这比图像分类任务更高级，因为分类只需要告诉图像中主要物体是什么，然而目标检测要找到多个物体，不仅要分类，而且要定位出它们在图像中的位置。目标检测模型不仅要预测出各个物体的边
yxpandjay·2022-06-08 07:31
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