由于课程设计需要，搞了一个retinanet，现在从ubuntu移植到windows打包成exe方便老师检查，但是遇到了couldnotgetsourcecode，没想到在这里卡了好几天时间，现在解决了

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

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达这篇文章将从一个证件检测网络(Retinanet)的轻量化谈起，简洁地介绍，我在实操中使用到的设计原则和idea，并贴出相关的参考资料和成果供读者参考

海洋占领全球面积的71%，随着“海洋强国”战略的实施，也加剧了海岛空间的信息应用。由于海岛的地势地貌比较复杂，常规的人工测量难以完成地理空间采集任务，现有的卫星遥感技术不仅分辨率较低，而且成本高且易受天气影响。但是随着无人机遥感技术的发展与应用，其不仅具有高时效性、低成本的特点，同时还有高自动化的专业处理软件的支持，能够满足海洋地区获取地理空间信息的要求，可以高效率的完成海洋环境监测的重任。那么本

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：1.没有通过C2生成P2，因为P2会占用更多的计算资源2.通过3*3卷积得到p6,FPN是通过maxpool3.多一个P7在不同的特征层上所使用不同的scale(尺度)和ratios(比例)Reti

FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection项目源码：https://github.com/tianzhi0549/FCOS目录1基于全卷积的单阶段检测损失函数2FCOS基于FPN进行多层次预测3Center-nessforFCOS与RetinaNet

目前大多数先进的目标检测模型，例如RetinaNet、SSD、YOLOv3、FasterR-CNN都依赖于预先定义的锚框。

这篇文章介绍一个PyTorch实现的RetinaNet实现目标检测。文章的思想来自论文：FocalLossforDenseObjectDetection。

导读目标检测模型按照anchor划分可分为两类：anchor-based、anchor-free其中，anchor-based的代表算法有：fasterr-cnn、ssd、retinaNet、yolov2

3.2.1RCNN3.2.2SPPNet3.2.3FastRCNN3.2.4FasterRCNN3.2.5MaskRCNN3.2.6FPN3.2.7CascadeRCNN3.2.8LibraRCNN3.2.9GridRCNN3.2.10YOLOv13.2.11SSD3.2.12YOLOv23.2.13RetinaNet3

`AnchorBased`与`AnchorFree`目标检测算法的差异分析3.1`RetinaNet`与`FCOS`的对比3.1正负样本定义的区别3.2回归起始位置的差异4.自适应训练样本选择5.代码实现参考资料欢迎访问个人网络日志知行空间

文章目录一、环境与工程二、SwinTransformerRetinaNet网络代码三、数据集四、训练模型五、测试训练效果B站视频教程合集地址：SwinTransformer做主干的RetinaNet目标检测网络

Pytorch:目标检测-样本不均衡问题-OHEM/FocolLoss(RetinaNet)Copyright:JingminWei,PatternRecognitionandIntelligentSystem

需要进行Multi-headAttention3、讲一下selfattention的原理4、讲一下QKV的意义5、手写NMS代码6、为什么CascadeRCNN有效7、为什么DETR不需要NMS8、说下retinanet

轻松掌握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

文章目录Yolo系列概述Yolov1Yolov2SSD系列RetinaNetYolo系列概述Yolo系列复习来自知乎：科技猛兽系列文章本文目的是用尽量浅显易懂的语言让零基础小白能够理解什么是YOLO系列模型，以及他们的设计思想和改进思路分别是什么。我不会把YOLO的论文给你用软件翻译一遍，这样做毫无意义；也不会使用太专业晦涩的名词和表达，对于每一个新的概念都会解释得尽量通俗一些，目的是使得你能像看

目录基础软件安装项目来源环境配置使用LabelImg给图片打标签数据增强划分训练集，测试集模型训练将验证集结果可视化首先写一下我们这个项目的思路1.下载图片，网上随便找2.使用LabelImg对这些图片打标签，生成对应的XML文件3.使用数据增强方法（我这里主要使用mixup和mosaic的方法），生成更多图片4.使用代码脚本划分训练集，测试集，生成csv文件5.对训练集数据进行训练，得到一个权重

过程的整个流程下面是源代码中打印的整体网络结构，然后将其分为ResNet和FPN两部分描述进行描述，config使用的是fcos_imprv_R_50_FPN_1x.yaml，BACKBONE.CONV_BODY="R-50-FPN-RETINANET"Sequential

日前，YOLO作者推出YOLOv3版，在TitanX上训练时，在mAP相当的情况下，v3的速度比RetinaNet快3.8倍。YOLOv3实时物体检测视频：YOLOv3与其他目标检测器的比较

作者丨小马编辑丨极市平台导读作者专为目标检测任务“量身定制”了对比学习框架DetCo，在PASCALVOC数据集上，DetCo在100个epoch时的性能就与MoCoV2800个epoch的性能差不多，最终性能优于MaskRCNN-C4/FPN/RetinaNet

除了YOLO系列，也还有其他很多优秀的工作，比如结构同样简洁的RetinaNet和SSD。

文章目录前言FocalLoss详解实现思路FocalLoss类的代码具体流程分析代码FocalLoss(FL)与CrossEntropy(CE)对比：总结前言FocalLoss及RetinaNet原理见另一篇文章

本人最近在计算密集小物体检测时，首先应用retinanet进行检测，但用文献建议的从P3进行检测，检测的最小像素尺寸为10几个像素，检测不到图片中的小目标，本人对retinanet改进，加入p2，计算量特别大

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

model2.dataset3.optimizer4.default_runtime总结前言记录mmdetection2.19.0使用的经验一、配置文件Config.py这里以faster-rcnn和retinanet

本文讲解一阶段（onestage）的目标检测方法，包括YOLO系列算法（V1~V5）、SSD、RetinaNet的算法思想、网络结构、训练细节和性能效果等【对应CS231nLecture11】

使用kears-retinanet训练自己的数据集1.数据准备(1.)数据标注使用labelimg对自己准备好的数据集图片进行标注，我是mac版本的labelimg直接搜索下载mac版本的labelimg

接着前一篇MMDetection亲测安装教程，安装好后就来尝试训练自己的数据集吧，以训练RetinaNet模型为例说明。

目录摘要PipelineLoss函数与RetinaNet的不同更新一些改进trick(2021.3.25)摘要anchor-based目标检测存在的缺陷：anchor会引入很多需要优化的超参数，比如anchornumber

结构3.SSH结构4.Head结构三、Anchor的编解码四、Multi-taskLoss一、简介2019年何凯明提出FocalLoss时为了验证FocalLoss的可行性，顺便（没错，就是顺便）提出了RetinaNet

[paperreading]RetinaNetGitHub：NotesofClassicDetectionPapers本来想放到GitHub的，结果GitHub不支持公式。没办法只能放到CSDN，但是格式也有些乱强烈建议去GitHub上下载源文件，来阅读学习！！！这样阅读体验才是最好的当然，如果有用，希望能给个star！topicmotivationtechniquekeyelementmathu

文章目录前言Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.FocalLoss3.1BalancedCrossEntropy3.2FocalLossDefinition3.3ClassImbalanceandModelInitialization3.4ClassImbalanceandTwo-stageDetectors4.RetinaNetDetector4.1Infe

2021.1.7下午记大家新年好~距离上次写这个课题的博客已经是去年12.30的时候了，是想趁热打铁赶快写的，无奈1.5/1.6有两门考试，便只好赶去复习暂时搁置了。现在终于考完试，而且也马上到了图像处理大课题报告的截止日期了，于是我马上赶来写博客了。之前讲的都是课题分析，环境配置还有我们是怎么使用Google云盘链接Colaboratory用Google服务器端提供的16G显存进行训练，现在终于

.作者是一名深度学习工程师,主要研究计算机视觉与三维点云处理,作者Github.欢迎star,fork同时作者也是pytorch中文网的维护者之一,网站会不定时更新深度学习相关文章,欢迎大家多多支持.retinanet

除此之外，Detectron还包含了ICCV2017最佳学生论文RetinaNet，RossGirshick（RBG）此前的研究FasterR-CNN和RPN、FastR-CNN、以及R-FCN的实现。

FasterR-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet,YOLOv3速度和准确性比较https://www.jianshu.com/p/0a6875fec23a卷积神经网络之LeNet（

github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFacehttps://github.com/biubug6/Pytorch_Retinaface论文基于RetinaNet

RetinaNet的输入格式输入图像的格式为[C,H,W]，即(channels,height,andwidth)，我们也需要提供一个batchsize。batchsize指一次处理多少张图像。

以下链接是个人关于detectron2（目标检测框架），所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：17575010159相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。文末附带\color{blue}{文末附带}文末附带公众号−\color{blue}{公众号-}公众号−海量资源。\color{blue}{海量资源}。海量资源。detect

随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括YOLO、SSD、MaskRCNN和RetinaNet。

深度学习之目标检测（五）--RetinaNet网络结构详解深度学习之目标检测（五）RetinaNet网络结构详解1.RetinaNet1.1backbone部分1.2预测器部分1.3正负样本匹配1.4损失计算

文章目录1、RetianaNet研究背景和意义1.1目标检测发展脉络1.2、为什么One-stage精度低1.2.1FasterRcnn如何处理样本均衡问题HardNegitivateMining2、ResNet182.1、def_make_layer(self,block,planes,blocks,stride=1):详解2.1.1、layers.append()2.2、self.layer2

是以RetinaNet为基础，增加了FRM（featurerefinementmodule）以及设计了一个可导的近似偏斜损失函数（approximateSkewIoU），目的为了解决目标检测的三大挑战：

论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.05612目录摘要1.介绍2.相关工作3.提出的方法3.1.旋转RetinaNet3.2.精细旋转RetinaNet4.实验4.1.数据和规范

可以看出RetinaNet的ResNeXt-101-FPN的特征提取能力十分强悍，YOLOv3比不过它，且YOLOv3也比不过FasterR-CNNwTDM在大目标上的检测能力。

focalloss来源于论文《Focallossfordenseobjectdetection》,Retinanet目标检测也在该文中提出。

目标检测文章大全前言一、TowStage1、RCNN2、FastRCNN3、FasterRCNN二、OneStage1、SSD2、YOLOV23、YOLOV34、YOLOV45、YOLOV56、RetinaNet

介绍RetinaNet是2018年FacebookAI团队在目标检测领域新的贡献。它的重要作者名单中RossGirshick与KaimingHe赫然在列。

FeatureSelectiveAnchor-FreeModuleforSingle-ShotObjectDetection这篇论文是在RetinaNet上加上anchor-free分支，使用anchor-based

文章目录1、FocalLoss理解总结介绍RetinaNet1、FocalLoss理解总述我们知道objectdetection的算法主要可以分为两大类：two-stagedetector和one-stagedetector