Proposal

Zero-Shot Object Detection

Background-AwareZero-ShotDetection对于背景类的两种处理方法3）DenselySampledEmbeddingSpace对样本数据的扩充提出的方法1、BaselineZSDModel从整张图片上提取obejctnessproposalregions
wshaowvip·2023-01-05 14:06

Focal loss 损失函数详解

OneStage：主要指类似YOLO、SGD等这样不需要regionproposal,直接回归的检测算法，这类算法检测速度很快，但是精度准确率不如使用Twostage的模型。
无能者狂怒·2023-01-04 13:52

目标检测演化

流程：1.使用selectivesearch算法生成大概2000个regionproposal区域推荐（2000*4）。
cxb1998·2023-01-04 10:56

Cascade R-CNN

CascadeR-CNNDelvingintoHighQualityObjectDetection（CVPR2018）代码：cascade-rcnn_Pytorch文章目录为什么级联总结代码梳理实验参考文献为什么级联双阶段网络的典型代表就是FasterRCNN了，先通过RPN网络产生Proposals
xiaochengJF·2023-01-04 09:44

Faster RCNN网络源码解读（Ⅹ） --- FastRCNN部分正负样本采样及FastRCNN部分损失计算

2.1ROIHeads类（承接上篇博客的2.5节）2.1.1初始化函数__init__回顾2.1.2正向传播forward回顾2.1.3select_training_samples2.1.4add_gt_proposals2.1.5assign_targets_to_proposals2.1.6subsample2.1.7fastrcnn_loss
Courage2022·2023-01-04 09:34

《Sparse R-CNN：End-to-End Object Detection with Learnable Proposals》论文笔记

SparseR-CNN1.概述介绍：这篇文章在目标检测领域中提出了一种新颖的检测问题思路，摒弃掉RetinaNet或是Faster-RCNN中那种预先定义密集目标检测解空间的方式，直接在输入端定义NNN个可学习的proposalbox
m_buddy·2023-01-04 09:29

Deformable-DETR(two-stage version)中Encoder Proposal

Deformable-DETRvariants：Two-stageDeformableDETR前言twostageDeformableDETR上图为论文中关于two-stage的部分，介绍较少，DETR及其变体分为：one-stage\two-stage，其中one-stage的decoder部分queries的初始化是由随机初始化的contentqueries(initiallysetzeroa
naca yu·2023-01-04 07:07

基于pytorch的FasterRCNN代码解读（整体结构）

相较于单阶段目标检测，双阶段目标检测主要多了一步生成proposal，也就是候选框的生成。
卡子爹·2023-01-03 10:39

基于pytorch的faster-rcnn目标检测框架

paper:FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworkspytorch-faster-rcnngithub-
阿尔法贾·2023-01-03 10:32

为什么bounding box线性回归用中心点和尺度比例回归

只有当Proposal和GroundTruth比较接近时(线性问题),我们才能将其作为训练样本训练我们的线性回归模型,否则会导致·训练的回归模型不work(当Proposal跟GT离得较远,就是复杂的非线性问题了
AIchiNiurou·2023-01-03 08:59

Faster RCNN源码解读5-损失函数

FasterRCNN源码解读1-整体流程和各个子流程梳理FasterRCNN源码解读2-_anchor_component()为图像建立anchors（核心和关键1）FasterRCNN源码解读3.1-_region_proposal
业余狙击手19·2023-01-02 07:21

Faster RCNN网络源码解读（Ⅷ） --- RPN网络代码解析（下）RegionProposalNetwork类解析

目录一、代码作用（rpn_function.py）二、代码解析2.1RegionProposalNetwork类2.1.1正向传播过程forward接着上篇博客的2.1.2节2.1.2assign_targets_to_anchors2.1.3det_utils.Matcher
Courage2022·2023-01-02 07:58

endernewton/tf-faster-rcnn：候选框是如何跟真实框（ground truth）对应做bbox回归训练的？

_proposal_layer()—>proposal_layer_tf—>bbox_transform_inv_tf(anchors,rpn_bbox_pred)来预测anchors的坐标；3、还是在
修行者_Yang·2023-01-01 16:07

SPPNet总结

这里存在两个瓶颈，第一重复为每个regionproposal提取特征是及其费时的，SelectiveSearch对于每幅图片产生2
ZDA爱吃火锅·2023-01-01 12:27

对Fast R-CNN指出Spp-net不能fine tune的一些理解

  说的是Rbg大神认为何凯明大神提出的SPP-net不能fine-tune全连接层前面的卷积层网络，百思不得其解，以下是我继续阅读论文后的一些看法：  无论是在RCNN还是SPP-net中，都是将经过proposal
hututufandou·2023-01-01 12:25

Faster RCNN网络源码解读（Ⅳ） --- Faster R-CNN主体代码执行流程解析

）2.1FasterRCNNBase类2.2FasterRCNN类一、FasterR-CNN框架图我们获取一张图片后将其输入特征提取网络Backbone中得到特征图，将特征图输入到RPN中得到一系列的proposal
Courage2022·2023-01-01 07:06

Faster RCNN网络源码解读（Ⅶ） --- RPN网络代码解析（中）RegionProposalNetwork类解析

目录一、代码作用（rpn_function.py）二、代码解析2.1RegionProposalNetwork类2.1.1初始化函数__init__2.1.2正向传播过程forward2.1.3concat_box_prediction_layers
Courage2022·2023-01-01 07:01

STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud 阅读笔记

第一阶段是一个自下而上的proposal
Kellenn·2022-12-31 16:51

【基于Faster R-CNN的深度学习检测汽车目标-matlab深度学习项目实战】

RossB.Girshick在2016年提出了新的FasterRCNN，在结构上，FasterRCNN已经将特征抽取(featureextraction)，proposal提取，boundingboxregression
海宝7号·2022-12-30 12:18

论文阅读 IPOD: Intensive Point-based Object Detector for Point Cloud

对于每一个点都设置proposal，我们设计了一个端到端的训练框架，所有proposal中所有点的特征都从骨干网络中提取并且得到一个proposalfeature用于最终的边界框推测。
Re-赟·2022-12-30 10:48

论文翻译《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

megvii-research/FSCE目录Abstract1、Introduction2、Relatedwork3、Method3.1、Preliminary3.2、Contrastiveobjectproposalencoding3.3
薛铁钢·2022-12-30 10:40

论文阅读《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE对比学习https://zhuanlan.zhihu.com/p/346686467目录1、存在的问题2、算法简介3、算法细节3.1、new-baseline3.2、对比建议编码3.3、对比建议编码的损失4、实验验证实验消融实验5
薛铁钢·2022-12-30 10:40

【代码调试】《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2103.05950.pdf代码地址：https://github.com/megvii-research/FSCE论文阅读：https://blog.csdn.net/qiankendeNMY/article/details/128390284我的配置：Python：3.8(ubuntu18.04)Pytorch：1.6.0Cuda：10.1
薛铁钢·2022-12-30 10:59

anchor free 目标检测_目标检测中的anchor-based 和anchor free

在单阶段检测器中，这些候选区域就是通过滑窗方式产生的anchor；在两阶段检测器中，候选区域是RPN生成的proposal，但是RPN本身仍然是对滑窗方式产生的anchor进行分类和回归。
长腿小姑娘·2022-12-30 08:15

【目标检测】SSD(Single Shot MultiBox Detector)的复现

速度快的根本原因在于移除了regionproposals步骤以及后续的像
努力的袁·2022-12-29 17:13

mmdetection相关model zoo汇总

目录镜像地址共同设置ImageNet预训练模型BaselinesRPNFasterR-CNNMaskR-CNNFastR-CNN(使用提前计算的proposals)RetinaNetCascadeR-CNNandCascadeMaskR-CNNHybridTaskCascade
熊猫小妖·2022-12-29 17:34

chainer-目标检测-FasterRCNN

-FasterRCNN1.引入第三方标准库2.数据加载器3.模型构建4.模型代码1.FasterRCNN中的主体部分：2.FasterRCNN中的VGG部分：3.FasterRCNN中的region_proposal
爱学习的广东仔·2022-12-29 16:27

【论文阅读】《A multi-scheme semi-supervised regression approach》

《Amulti-schemesemi-supervisedregressionapproach》1.摘要OurcontributionthroughthisworkistheproposalofaMulti-schemeSemi-supervisedregressionapproach
来日可期1314·2022-12-28 08:04

YoloV1原理和代码解读

图一YoloV1，由于不需提取regionproposal，检测流程很简单：Resizeimage：将输入图片resize到448x448。
WeissSama·2022-12-27 14:21

RPN架构及其PyTorch实现

RPN（RegionProposalNetwork）引言RPN架构RPNAnchor生成Proposals的选择loss的计算FPNforRPNRPN网络对于正负样本的选择FPNforFastR-CNNRPN
Home丶Basic·2022-12-27 07:35

RPN（Region Proposal Network）和 Anchor 理解

但是对于候选框的选取仍然保留了RCNN中的SelectiveSearch策略，这显然限制了网络的速度，因此RPN（RegionProposalNetwork）被提出作为候选框的提取网络，在加速了检测
梦星魂24·2022-12-27 07:01

Learning Deep Ship Detector in SAR Images From Scratch

LearningDeepShipDetectorinSARImagesFromScratch1.主要内容存在的问题：提出的方法：结论：2.网络结构backboneSPN---ShipProposalNetworkSDN
Amoni_·2022-12-25 19:59

目标检测之二阶检测算法：RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN

检测过程分为四个步骤：候选区域生成：使用ResionProposal提取候选区域，约1k~2k个候选区域，然后合并包含同一物体可能性高的
古月炎枫·2022-12-25 17:40

目标检测之Faster RCNN分析

将候选框投影到特征图获得特征矩阵对特征矩阵使用ROIpooling得到特征图并展平，得到预测结果重点解析RPN在网络中的位置在上图中，从featuremap层来看，有两个指向上层的箭头，其中左侧指向RegionProposalNetwork
德林恩宝·2022-12-25 17:06

【论文理解】RCNN 的 Bounding-Box regression （回归器）

对于上图，绿色的框表示GroundTruth,红色的框为SelectiveSearch提取的RegionProposal。
dlut_yan·2022-12-25 14:27

R-CNN：Bounding-Box 回归

如上图所示，红色框和绿色框分别表示检测目标的RegionProposal和真实的GroundTruth，红色框虽然把目标识别为飞机，但与绿色框的重合度IoU0.6)，可以认为这种变换是一种线性变换，于是可以使用线性回归来建模对
君莫笑9102·2022-12-25 14:57

目标检测---Faster RCNN---详细解读（下）

FasterRCNN的整体流程，大致可以分为四个部分：1.卷积网络提取特征得到Featuremap2.RPN网络生成候选区域，获得前景图片并进行位置回归3.RoiPooling层，结合Featuremap与proposal
1千寻1·2022-12-25 14:57

maskrcnn-benchmark 代码详解之　box_coder.py

前言box_coder.py主要用于候选边框(proposal)的编码和解码，即求解RCNN论文中回归目标中的以及预测边框。
leijieZhang·2022-12-25 14:52

chainer-目标检测-LightHeadRCNN

.引入第三方标准库2.数据加载器3.模型构建4.模型代码1.LightHeadRCNN中的主体部分：2.LightHeadRCNN中的ResNet部分：3.LightHeadRCNN中的region_proposal
爱学习的广东仔·2022-12-25 08:05

MXNet的Faster R-CNN(基于区域提议网络的实时目标检测)《1》

原论文：FasterR-CNN:TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks开源代码：https://github.com/ijkguo
寅恪光潜·2022-12-25 08:04

Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit 论文记录

提示：原文链接文章目录前言一、摘要简介二、整体框架1.RPN-LPU2.Lineproposal以及损失函数3.预测总结前言这篇文章借鉴FasterR-CNN，文章与FasterR-CNN进行对比阐述。
Xhlucky·2022-12-25 08:45

【axios源码】- 取消请求cancel模块研读解析

基于TC39的cancelablepromisesproposal提议封装，但是这个提议已经被发起人自己取消了，据说是因为Google内部反对意见很大，详情可以到相关issueWhywasthisproposalwithdrawn
前端面壁者·2022-12-25 07:41

深度学习之SSD总结

一、SSD的优势与劣势1.优势（1）没有生成边界框（proposal）的过程，进而提高了速度。
weixin_45963617·2022-12-25 07:52

MTCNN人脸检测与对齐和FaceNet人脸识别

MTCNN算法包含三个子网络：ProposalNetwork(P-Net)、RefineNetwork(R-Net)、OutputNetwork(O-Net)，这三个网络对人脸的处理依次从粗到细。
AlbertHUBU·2022-12-24 16:42

[学习笔记] 目标检测（Object Detection）——双阶段经典网络：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN（One-stage）

FasterR-CNN0.2One-stage（以SSD、YOLO为例）检测过程：基于anchors直接进行分类以及调整边界框0.3.Two-stage（以FasterR-CNN为例）检测过程：通过专门模块生成候选框（RegionProposalNetwork
Le0v1n·2022-12-23 13:59

经典论文阅读笔记——R-CNN、Fsst R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN、YOLO、SSD 等

NMS是非极大值抑制，为了减少选框（regionproposals）的数量。
gailj·2022-12-23 13:25

基于深度学习的目标检测研究进展

目标检测领域得益于卷积神经网络CNN和regionproposal算法的发展，在各种大规模竞赛数据集（ImageNet，PascalVOC,COCO等）上准确率突飞猛增。
陈龙CL·2022-12-22 15:47

场景文本识别—Mask TextSpotter v1 & v2 & v3

V3：在v2基础上又加入SPN，替换RPN，用以生成proposal，生成的proposal更精准。
To_1_oT·2022-12-22 10:21

bpmn整合流程图高亮显示流程进度图

bpmn-js-token-simulation":"^0.21.1","camunda-bpmn-moddle":"^5.1.2","xml-js":"^1.6.11""@babel/plugin-proposal-n
p393975269·2022-12-21 17:32

Path Aggregation Network for Instance Segmentation

摘要论文提出了一种称为PANet（PathAggregationNetwork）的能够提升基于proposal的实例分割框架中的信息流的模型。
与光i·2022-12-21 12:40
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