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论文精读:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

基于这些优化和更好的骨干，提出了一个目标检测算法称为Effificientdet.1.Introduction目标检测算法有两个挑战:挑战1：高效的多尺度特征融合——FPN、PANe

樱花的浪漫·2022-12-18 07:13

YOLOF - You Only Look One-level Feature 原理与实现解析

paper:YouOnlyLookOne-levelFeaturecode:GitHub-megvii-model/YOLOF前言FeaturePyramidNetworks（FPN）之所以有效的两个原因

00000cj·2022-12-16 21:13

mmdetection环境配置与训练自己的VOC数据集

mmdetection训练自定义的VOC数据集1.创建数据集目录2.修改VOC0712.py文件3.修改voc.py文件4.修改class_names.py文件5.修改配置文件faster_rcnn_r50_fpn

黑夜里游荡·2022-12-16 15:36

更换backbone心得

2、如果需要加FPN，则可以在官网的分类网络中测试网络结构，确定哪些层需要保留，然后在目标检测的算法中保留相应的层即可

Jack Su·2022-12-16 13:21

【三维目标检测】FCAF3D（二）

FCAF3D主干网络采用的是典型的ResNet34FPN结构。该结构采用了三维稀疏卷积进行计算，计算过程中得到的非稀疏点

Coding的叶子·2022-12-16 09:52

【图像处理】常见的三种图像插值方法

121问题FPN网络的上采样过程用到了最近邻插值（转置卷积也是一种上采样方法，具体在其他问题中介绍），MaskR-CNN的ROIAlign中用到了双线性插值，本科选修课上课时候听了一下，现在却忘了，又得花时间捡起来

秋天的波·2022-12-16 08:49

detectron2注册数据集

engine/defaults/下配置config-file的路径在目录/detectron2/configs/COCO-InstanceSegmentation/下配置mask_rcnn_R_50_FPN

AI界扛把子·2022-12-15 20:23

目标检测算法YOLOF：You Only Look One-level Feature

0动机在高性能的目标检测网络中，特征金字塔网络（FeaturePyramidNetwork，FPN）是一个不可或缺的组成部分。作者认为FPN主要有2个作用：其一是多尺度特征融合，提高了特征的丰富程度

ghang35·2022-12-15 14:11

【翻译】FCOS：Fully Convolutional One-Stage Object Detection

异想天开的长颈鹿·2022-12-15 11:20

目标检测算法综述0827

目标检测的简介和评价指标3传统的目标检测算法4基于深度学习的目标检测算法4.1two-stage算法4.1.1R-CNN4.1.2SPP-Net4.1.3FastR-CNN4.1.4FasterR-CNN4.1.5FPN4.2one-stage

zhiwei_1919·2022-12-15 09:18

mmdetection-报错RuntimeError: Input type (torch.cuda.FloatTensor) and weight type (torch.FloatTensor)

我在使用mmdetection修改neck.fpn的时候，遇到了以下报错：1、RuntimeError:Inputtype(torch.cuda.FloatTensor)andweighttype(torch.FloatTensor

刮杂·2022-12-14 22:05

【Ubuntu机器学习实战】MMdetection训练自己的数据集并预测（使用mask_rcnn_r50_fpn_1x_coco完美走个流程)

1：使用JupyterNotebook并切换到Pytorch内核Ubuntu/Pytorch/MMdetection......等等可自行查找资料配置好，此处仅展示数据集方面所需要的库!pipinstallpycocotools-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple!pipinstalllabelme-ihttps://pypi.tuna.tsingh

PeTJnG·2022-12-14 13:36

【有坑待填】Maskrcnn mmdetection 人像分割结果抠图二值化原图提取像素点操作

mmdetection的架构，在其demo给出的范例代码中，我们应用maskrcnn算法，从github上mmdetection的官方文档中，下载了maskrcnn的预训练模型mask_rcnn_r50_fpn_mstrain-poly

7zuper·2022-12-14 13:00

论文阅读——ssFPN

作者将FPN结构视为尺度空间，并在FPN的水平轴上通过3D卷积提取ScaleSequence（s²）特征。s²基本上是一个尺度不变的特征，建立在小目标的高分辨率金字

dhy5710·2022-12-14 11:15

ICCV2021｜性能优于何恺明团队MoCo v2，DetCo：为目标检测定制任务的对比学习

干货第一时间送达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

Tom Hardy·2022-12-13 12:45

DLA模型(分类模型+改进版分割模型) + 可变形卷积

相比传统串联的卷积网络，其典型特点是实现了不同层级的深度融合，相比目标检测中的FPN和PAN结构，相比Desnet的密集连接，其连接方式更复杂更综合。

BIT_Legend·2022-12-12 20:56

FasterRcnn-Resnet50-FPN对图像的处理过程

FasterRcnn-Resnet50-FPN由backbone，propo

qq_36303832·2022-12-11 19:27

AI大视觉（五) | YOLOv3网络详解与代码实现

在YOLOv3中继续改进，提出了一个更深的、借鉴了ResNet和的FPN的网络Darknet-53。

AI大道理·2022-12-11 14:12

单阶段目标检测模型YoLo系列（一）：YoLoV3详解及代码实现

2.3置信度解码2.4类别解码3、yolov3模型的训练策略和损失函数1、YoLoV3网络结构YoLoV3模型的网络结构大致如下图所示，其主要由三部分组成：Backbone网络提取图像特征、构建特征金字塔FPN

CV技术指南·2022-12-11 14:10

【视觉感知--目标检测与定位】YOLOV3多目标识别算法

这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加TODO:写完再整理文章目录系列文章目录前言一、YOLOV3介绍二、YOLOV3新的网络Darknet-53三、YOLOV3的改进策略1.融合FPN2

盒子君~·2022-12-10 20:08

图像的噪声分类（二）

3、从时态上分类可以分为fixpatternnoise（FPN即固定模式噪声）与tempora

LoveMIss-Y·2022-12-10 19:05

mmrotate自己训练修改参数

文件夹会自动创建）parser.add_argument('--config',defualt='/home/zhh/download/mmrotate-main/tools/train-/s2anet_r50_fpn

青椒肉丝_·2022-12-10 16:04

在mmdetection中使用mosaic增强

mmdetection中使用mosaic增强使用马赛克增强的配置文件如下：_base_=['faster_rcnn_r50_fpn_1x_coco.py'#你没加马赛克增强的配置文件(同一目录下)]data_root

神一样了啊·2022-12-10 16:31

【mmdetection 】analyze_logs.py等工具测试

pythontools/analyze_logs.pyplot_curvework_dirs/faster_rcnn_r50_fpn_1x/20200306_175509.log.json--keysloss_cls

AI视觉爱好者·2022-12-10 16:51

yolov5 结构知识点解析

结构图见3.1输入端：Mosaic数据增强，自适应锚框计算，自适应图片缩放Backbone：Focus+C3Neck：FPN+PANPrediction：GIOU_Loss下面分别详细解说：一，Mosaic

雪山飞狐·2022-12-10 00:23

目标检测常见的框架

1.分类vgg-resnet-inception-xception-senet2.检测r-cnn系列yolo-ssd3.多尺度3.1FPN:采用resnet的策略，进行加法运算。——多尺度的做法。

看不见我呀·2022-12-09 23:20

《ReDet：A Rotation-equivariant Detector for Aerial Object Detection》论文笔记

这篇文章针对旋转目标检测问题提出了一种新的检测算法ReDet（Rotation-equivariantDetector），在该算法（为二阶段检测算法）中对旋转目标检测问题进行了细致分析，从特征抽取的backbone、fpn

m_buddy·2022-12-09 20:27

yolo 系列

yolov3和yolov4目录yolov3和yolov4前言一、yolov31.1.yolov3框架1.2FPN（FeaturePyramidNetworks）1.2上采样upsample二.yolov42.1yolov4

yayalejianyue·2022-12-09 15:11

【总结】工业缺陷检测-机器视觉方法整理

1.1数据问题1.2应用场景要求二、应对方案三、基础架构3.1编码器--特征提取阶段3.2解码器--特征融合阶段FeaturePyramidNetworks--特征金字塔1、无融合2、自上而下单向融合的FPN3

Zora.wang·2022-12-09 05:35

特征金字塔（FPN）

特征金字塔（FPN）主要内容FPN结构自下而上的途径自上向下的路径和横向连接论文：《FeaturePyramidNetworksforObjectDetection》主要内容建立一个自上而下的途径和横向连接

田小草呀·2022-12-08 21:48

YoloV7目标检测（Pytorch版）【详解】

文章目录一、网络结构1、总体网络结构（backbone）2、主干网络介绍（backbone）2.1多分支模块堆叠2.2下采样网络结构2.3整个backbone代码3、FPN特征金字塔二、预测结果的解码一

全息数据·2022-12-08 07:21

RPN定位模块细节回顾

一、主干网络与FPN多尺度特征提取将一张高宽为H*W的图像输入深度网络，经过主干网络与FPN结构后输出不同级别的特定分辨率特征。

视觉弘毅·2022-12-08 03:28

pytorch fasterrcnn-resnet50-fpn 神经网络目标识别应用 —— 推理识别代码讲解(开源)

pytorchfasterrcnn-resnet50-fpn神经网络目标识别应用——推理识别代码讲解（开源）项目地址二、推理识别代码讲解1、加载模型1）加载网络结构2）加载权重文件3）model状态配置

老毛鸪·2022-12-08 02:17

MASK_RCNN解读3-原始训练模型加载和构建

MASK_RCNN解读3-原始训练FPN模型加载现在开始进行网络的训练，脚本为：pythontools/train_net.py--config-fileconfigs/my_e2e_mask_rcnn_R

weixin_38383886·2022-12-07 20:29

mac ModuleNotFoundError: No module named ‘mmcv‘

运行mmrotate这个仓库，执行train命令的时候一直报错pythontools/train.pyconfigs/s2anet/s2anet_r50_fpn_1x_dota_le135.pyTraceback

shenhaibb_·2022-12-07 20:28

YOLOF——个人学习记录

2103.09460论文源码：https://github.com/megvii-model/YOLOF作者：旷视&中科院团队发表时间：CVPR2021YOLOF简介在二阶段和单阶段的SOTA检测器中，特征金字塔网络FPN

下雨天不下雨·2022-12-07 20:57

深度学习在遥感目标检测领域的应用

Centerness-AwareNetworkforObjectDetectioninRemoteSensingImages》Motivation最近特征金字塔(FeaturePyramidNetwork,FPN

深度之眼·2022-12-07 12:39

【目标检测】 YOLO v2白话理解

YOLOv2相比与yolov1，yolov2的更新主要体现在以下几方面：主干网络的更新、引入anchor机制、以及一些小细节比如globalavgpooling、类似v3中FPN的passthrough

ayitime·2022-12-07 12:30

『计算机视觉』Mask-RCNN_训练网络其一：数据集与Dataset类

计算机视觉』Mask-RCNN_论文学习『计算机视觉』Mask-RCNN_项目文档翻译『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其一：总览『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其二：基于ReNet101的FPN

血_影·2022-12-07 04:54

【深度学习】打破ViT SOTA垄断！SegNeXt：卷积注意力机制重夺语义分割的胜利高地（NeurIPS 22）...

在PascalVOC2012测试集上，SegNeXt凭借仅需EfficientNet-L2+NAS-FPN的十分之一参数量取得了90.6%mIoU指标。NeurIPS2022：h

风度78·2022-12-06 18:30

FPN（Feature Pyramid Network）个人学习记录

（好像没有官方代码，这是Facebook的代码）：https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/main/detectron/modeling/FPN

下雨天不下雨·2022-12-06 08:29

yolox Neck-fpn源码解读

目录前言yolox网络结构yoloxNeck网络结构Neck组件Neck组件源码NeckFPN源码实现前言yoloxbackbone部分介绍yolox:https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXyolox详细解读可参考：https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd628ceyolox网络结构yoloxNeck网络结构可以

Mr.Q·2022-12-05 21:31

DeFCN 训练前向传播过程

3dmaxfilter4.获得标签5.计算损失函数6.回到主线二、debug注释1.base_runner.py2.fcos.py1)forward2)preprocess_image3）FCOSHead3.fpn.py

匿名的魔术师·2022-12-04 05:23

【code】Dynamic NeRF | generate_data

DynamicNeRF|generate_data用来从video中按照一定帧率抽取图像，并用Maskcnn产生背景掩码torchvision.models.detection.maskrcnn_resnet50_fpn

weixin_45714660·2022-12-03 03:41

《RefineMask：Towards High-Quality Instance Segmentation with Fine-Grained Features》论文笔记

对此文章从如下几个方面对实例分割头部分进行改进：1）直接使用FPN网络特征图输出的P2P2P2特征图添加

m_buddy·2022-12-02 19:25

睿智的目标检测63——Tensorflow2搭建YoloV7目标检测平台

睿智的目标检测63——Tensorflow2搭建YoloV7目标检测平台学习前言源码下载YoloV7改进的部分（不完全）YoloV7实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建FPN

Bubbliiiing·2022-12-02 14:13

结合paper 详细解读yolact源码

本文结合paper，根据源码详细解读yolact模型细节，涉及到backbone,FPN,predictionheads,protonet各模块细节，fast-nms细节,boundingbox坐标形式

蓝羽飞鸟·2022-12-01 19:23

YOLO V3 详解

引入了FPN，可以进行多个尺度的训练，同时对于小目标的检测有了一定的提升(因为有3个不同大小的featuremap用来做检测)。Lossfunction的改进。Networkstru

leeyns·2022-12-01 04:24

【2】图像分割 -- 特征融合经典模块汇总

特征融合阶段这个是FPN特有的阶段，FPN一般将上一步生成的不同分辨率特征作为输入，输出经过融合后的特征。输出的特征一般以P作为编号标记。

Zora.wang·2022-11-30 06:43

系统学习CV-CNN ALL/QA

CNNfastRCNN家族RCNNfastRCNNfasterRCNN(有时间再读原论文)RPNmaskRCNNroiAlignyolo家族yolov1yolov2yolov3-损失函数部分还要看yolov4yolov5FPN

aoaoGofei·2022-11-29 06:15

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