one-stage

SSD算法

one-stage以YOLO、SSD等方法为代表的Single-Shot结构。该结构为真正的端到端训练。其主要思路是均匀地在图片
史小玮·2020-08-16 22:19

RetinaNet要点

对象：loss网络：Resnet+FPN+两个FCN子网络核心问题：前景和背景的imbalance（主要针对one-stage不能解决的问题）classimbalance降低容易区分的样本的loss，更关注于难以区分的样本
MrWei108·2020-08-16 20:11

目标检测文章综述

目前深度学习目标检测获得了很大的发展，主要的算法分为two-stage与one-stage算法：two-stage：RCNN系列的文章主要是RCNN，FastRCNN，FasterRCNN，MaskRCNN
lxztju·2020-08-16 19:30

C++应用中调用YOLOv3（darknet）进行目标检测

YOLOv3论文：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf官网和代码：https://pjreddie.com/darknet/yolo属于one-stage
muyun0211·2020-08-14 13:21

3D点云目标检测 two-stage方法trefine方法综述

也可以按照对proposal的提出和优化分为one-stage、two-stage甚至three-stage的方法。
Little_sky_jty·2020-08-13 22:34

CornerNet训练不完全指南

简介CornerNet是ECCV2018的一篇one-stage目标检测的文章，在coco上达到了42.1的AP，在当时是one-stage目标检测的SOTA，文章比较亮眼的两个点：抛弃传统的anchor
叫我西瓜超人·2020-08-13 20:47

SSD 算法详解 及其 keras 实现（上）

SSD：SingleShotMultiboxDetector算法原理介绍：算法摘要：目前基于深度学习的objectdetection算法主要分为了one-stage和two-stage，基于R-CNN系列的
remanented·2020-08-13 18:50

CenterNet

我们介绍一篇很好的one-stage目标检测论文：CenterNet:KeypointTripletsforObjectDetection，该论文是由中科院，牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出。
bupt_cy·2020-08-13 16:41

Google出品，EfficientNet在目标检测达到最新SOTA | CVPR 2020

论文基于one-stage的检测网络范式，进行了多种主干网络、特征融合和class/box预测的结构尝试，主要面临两个挑战:高效多尺度特征融合(efficientmult
AI科技大本营·2020-08-13 13:05

TimeDistributed的理解和用法（keras）

之前一直在看one-stage目标定位的算法，主要是速度快。今天无聊就看下mask-rcnn的源码，了解下主要结构和训练过程。
zh_JNU·2020-08-12 14:46

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

论文：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection目录0.简介1.网络结构2.框回归——直接、自由3.Center-ness0.简介摘要：one-stage
长颈鹿大侠·2020-08-12 12:00

目标检测之Yolov4

（2020年提出）Yolov4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection参考链接YOLOV3回顾Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage
专注于计算机视觉的AndyJiang·2020-08-11 11:47

RetinaNet总结

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf文章内容：论文概述FocalLossRetinaNet论文概述：1、one-stage的检测器方法在识别准确度上往往低于
Dreamer_Du·2020-08-11 05:11

目标检测算法总结

one-stage方法。比如yolo和SSD。主要思路是均匀的在图片的不同位置上密集抽样，抽样时可以采用
周月亮·2020-08-08 21:27

SSD论文总结

SSD论文总结目录SSD论文总结目录一、one-stage检测器和two-stage检测器1）ont-stage检测器2)two-stage检测器二、SSD与YOLOv1三、网络结构中的一些tricks1
头狼586·2020-08-05 13:54

YOLO系列

目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派：1.两步走（two-stage）算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)，2.一步走（one-stage）算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位
曉a_寧·2020-08-04 19:35

目标检测之one-stage和two-stage网络的区别

One-stage网络以yolo系列网络为代表的,two-stage网络以faster-rcnn为代表的，它们的主要区别1.one-stage网络速度要快很多2.one-stage网络的准确性要比two-stage
weixin_33602281·2020-08-04 04:01

基于yolo的人脸检测与人脸对齐

前言YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，yolo将对象定位作为回归问题求解，在one-stage中实现对象定位与识别，其最大的特点就是快！快！快！
阳光玻璃杯·2020-08-04 02:06

目标检测之One-stage算法：YOLOv1-YOLOv3进化历程

本篇博文主要讲YOLOv1-YOLOv3的进化历程。YOLOv11.介绍论文名称:Youonlylookonceunifiedreal-timeobjectdetection论文链接2.基本思想YOLOv1是典型的目标检测onestage方法，在YOLO算法中，核心思想就是把物体检测（objectdetection）问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding
Mr.Jk.Zhang·2020-08-03 20:06

YOLOv1 解读：使用 unified system/ one-stage 实现目标检测

Title:YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection(2016)Link:PaperWebsiteTips:two-stage和one-stage
catOneTwo·2020-08-03 11:45

Yolo v1 v2 v3的发展与细节

目标检测模型；Yolov1Yolov2Yolov3总结：发展路线和区别；一、目标检测模型目标检测可分为两个步骤：Step1:检测目标位置（生成矩形框）Step2:对目标物体进行分类物体检测主流算法主要分为one-stage
panda爱学习·2020-08-03 10:44

一文读懂 YOLOv1,v2,v3,v4 发展史

YOLO系列算法是目标检测one-stage类的代表算法，本文将从问题背景，创新点等方面比较，了解它们的的发展历程。
catOneTwo·2020-08-03 10:22

从V1到V4,让你读懂YOLO原理

物体检测的两个步骤可以概括为：检测目标位置（生成矩形框）对目标物体进行分类物体检测主流的算法框架大致分为one-stage与two-stage。
小白不白nie·2020-08-03 10:04

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

Abstract我们提出了一种完全卷积的一阶段目标检测器（FCOS），以按像素预测的方式来解决对象检测，类似于语义分割。几乎所有最新的物体检测器（例如RetinaNet，SSD，YOLOv3和FasterR-CNN）都依赖于预定义的锚框。相反，我们提出的目标检测器FCOS不含锚点和锚框。通过消除预定义的锚框，FCOS完全避免了与锚框相关的复杂计算，例如在训练过程中计算重叠。更重要的是，我们还避免了
Jeremy_lf·2020-08-02 16:27

【深度学习】Focal Loss 与 GHM——解决样本不平衡问题

一些one-stage的目标检测器通常会产生很多数量的anchorbox，但是只有极少数是正样本，导致正负样本数量不均衡。这里假设我们计算分类损失函数为交叉熵公式。
weixin_30819163·2020-08-02 14:45

CHM Loss

GradientHarmonizedSingle-stageDetector》2019，BuyuLietal.CHMLoss代码：https://github.com/libuyu/GHM_Detection1.引言：one-stage
Peanut_范·2020-08-02 14:05

GHM------Gradient Harmonized Single-stage Detector 从梯度的方向来解决样本不均衡的问题

.pdfcode：https://github.com/libuyu/GHM_Detection介绍GHM之前，先提一下Focalloss：精辟的介绍FocallossFocalloss主要是为了解决one-stage
一路狂奔的猪·2020-08-02 13:19

目标检测学习之YOLO《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》

分类问题一步走（one-stage）算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列)。回归问题YOLO算法的优点：1、YOLO的速度非常快。
Wei Ji·2020-08-02 13:54

目标检测算法之AAAI2019 Oral论文GHM Loss

前言这篇论文仍然是瞄准了One-Stage目标检测算法中的正负样本不均衡问题，上周我们介绍HeKaiming等人提出的FocalLoss，推文地址如下：https://mp.weixin.qq.com/
just_sort·2020-08-02 13:36

性能超FPN！北大、阿里等提多层特征金字塔网络

作者|QijieZhao等编译|李杰出品|AI科技大本营（ID:rgznai100）特征金字塔网络具有处理不同物体尺度变化的能力，因此被广泛应用到one-stage目标检测网络（如DSSD，RetinaNet
AI科技大本营·2020-08-02 12:31

非极大值抑制算法hard-NMS与soft-NMS

前言非极大值抑制算法（Non-maximumsuppression,NMS）是有anchor系列目标检测的标配，如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了
华仔168168·2020-07-31 22:59

ExtremeNet论文学习

Bottom-upObjectDetectionbyGroupingExtremeandCenterPoints发表时间：2019.1.23github：https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet这篇文章是由德克萨斯大学提出，号称是目前（2019-01-26）One-stage
酸菜霉霉·2020-07-31 17:14

论文阅读 FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detect

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf源码地址：https://github.com/tianzhi0549/FCOSAbstractWeproposeafullyconvolutionalone-stageobjectdetector(FCOS)tosolveobjectdetectioninaper-pixelpredictionfashion,an
ying______·2020-07-30 18:27

【论文笔记】RetinaNet论文最全解析！一文读懂！

FocalLossforDenseObjectDetection文章目录FocalLossforDenseObjectDetection依赖知识简介相关工作典型对象检测器Two-stage检测器One-stage
DrogoZhang·2020-07-30 17:51

Focal Loss损失函数详解

FocalLoss损失函数是何凯明大神在RetinaNet网络中提出的，解决了one-stage目标检测中正负样本极不平衡和难分类样本学习的问题，下面我们来详细理解一下该函数。
追逐AI的蜗牛·2020-07-30 16:49

目标检测之 R-CNN 系列综述

上几期我们讲过目标检测One-Stage的代表YOLOv3本来这一期是打算写SSD（One-Stage的另一个代表）的，发现SSD其中涉及的知识是从R-CNN（Two-Stage）来的，故此。
机器视觉CV_有三言选·2020-07-30 16:07

带你捋一捋anchor-free的检测模型：FCOS

AI编辑：我是小将相比two-stage方法，one-stage的目标检测算法更受追捧。one-stage的模型目前可以分为两大类：anchor-based和anchor-free方法。
l7H9JA4·2020-07-30 15:33

【目标检测】算法梳理

构造检测的特征向量DeformablePart-basedModel(DPM)利用HOG和SVM进行后续的分割、分类候选区域/窗+深度学习分类在深度学习时代，目标检测可以分为两类：two-stage和one-stage
HollrayChan·2020-07-30 13:28

目标检测背景学习

为了解决这一问题，另一类方式出现了，称为one-stage,典型代表是Yolo,SSD,YoloV2等。他们识别速度
李嘉怡_fe6e·2020-07-29 12:25

机器学习面试- Scikit-learn

●FocalLoss介绍一下参考回答：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。
Happy丶lazy·2020-07-29 05:29

【CVPR20超分】Zooming Slow-Mo: Fast and Accurate One-Stage Space-Time Video Super-Resolution

论文：https://arxiv.org/pdf/2002.11616.pdf代码：https://github.com/Mukosame/Zooming-Slow-Mo-CVPR-2020任务简述：时空超分辨率：将低分辨率低帧率的视频重建为高分辨率高帧率(慢动作slowmotion？)视频。（一个联合帧插值和视频超分的任务。）创新点：Weproposeaone-stagespace-timesu
求个offer·2020-07-28 21:21

mmdetection(1) : FCOS 代码解析

从检测方法出来，自我感觉一直不协调，现有的方法如fast系列一直比较复杂，强大的神经网络应该是简单高效的，one-stage从yolo出来后感觉好了很多，但是在最后的map上做roianchor一直感觉特别冗余
冷夏LX·2020-07-28 14:38

初学者复现CornerNet：详细指导零基础在Ubuntu系统运行该代码并完全理解论文思路的教程

CornerNet的学习入门仅此一篇即可——阿波，更新于2020.4.5快速检索写在前面CornerNet简单介绍AdvantageCornerPooling具体介绍思路来源Two-stage目标检测器One-stage
DJ_SIGS·2020-07-27 11:56

CV中的特征融合SFAM、ASFF、BiFPN、Hyper column

1、SFAMSFAM（尺度特征聚合模块）在端到端的one-stage目标检测器M2Det中提出，M2Det利用主干网络和MLFPN进行特征提取，然后与SSD类似，根据学到的特征，产生密集的boundingbox
yx868xy·2020-07-16 17:28

【华为云技术分享】物体检测yolo3算法 学习笔记（1）

【摘要】YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。而YOLOv3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO9000、YOLOv3），检测效果，更准更强。
华为云·2020-07-15 22:14

YOLOv3源码阅读之二：get_kmeans.py

一、YOLO简介  YOLO（YouOnlyLookOnce）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了
子为空·2020-07-15 17:06

【YOLO学习】目标检测中的基础指标和参数以及阶段

目标检测中各阶段的意义文章目录目标检测中各阶段的意义目标检测深度学习中经典的检测方法使用一个阶段（One-Stage）的算法的优缺点使用两个阶段（Two-Stage）的算法优缺点目标检测中的指标MAP指标
Delv_Peter·2020-07-15 16:15

目标检测——YOLOv3（六）

而YOLO——youonlylookone的诞生就是为了解决识别速度的问题，它直接在输出层回归boundingbox的位置和boundingbox所属类别，从而实现one-stage。
Residual NS·2020-07-15 13:11

目标检测算法SSD结构详解

❝上期我们一起学习了FasterRCNN的损失函数以及如何进行模型训练的相关知识，如下：FasterRCNN的损失函数以及模型训练流程❞本文主要学习：One-Stage/Two-StageSSD模型结构我们知道之前学的
左右Shawn·2020-07-15 10:38

YOLOV4模型原理和演化史

的改进四、YOLOV3的网络结构和相对于V2的改进五、YOLOV4相对V3的改进一、YOLOVSfasterR-CNN针对于two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，yolo创造性的提出了one-stage
玩转deeplearning·2020-07-14 22:14
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