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如何在更快的RCNN中消除误检测(误报)

在更快的RCNN中消除误检测（误报）的方法有以下几种：

数据增强（Data Augmentation）：通过对训练数据进行一系列的变换和扩充，如旋转、缩放、平移、翻转等，可以增加模型对不同场景的适应能力，减少误报的概率。
引入更多负样本（Negative Samples）：在训练过程中，除了使用正样本（目标物体）进行训练，还需要引入大量的负样本（非目标物体），使模型能够更好地区分目标和背景，从而减少误报的发生。
调整阈值（Threshold）：RCNN模型在进行目标检测时，会根据预测结果与设定的阈值进行判断，决定是否将其作为检测结果输出。通过调整阈值的大小，可以控制误报的数量。较高的阈值可以减少误报，但可能会导致漏报；较低的阈值可以增加检测的敏感性，但可能会增加误报的概率。
多尺度检测（Multi-scale Detection）：在RCNN中，可以通过在不同尺度下进行目标检测，以提高模型对目标的检测能力。通过在不同尺度下对输入图像进行缩放或裁剪，可以检测到不同大小的目标，从而减少误报的发生。
引入更多的上下文信息（Context Information）：除了目标本身的特征，还可以考虑引入目标周围的上下文信息，如背景、周围物体等。通过利用上下文信息，可以提高模型对目标的理解和判断能力，减少误报的概率。
结合其他模型或方法：可以尝试结合其他的目标检测模型或方法，如YOLO、SSD等，通过融合不同模型的优势，提高目标检测的准确性和鲁棒性，从而减少误报的发生。

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数据增强：腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/ti）
引入更多负样本：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tf）
调整阈值：腾讯云人工智能平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
多尺度检测：腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/ti）
引入更多的上下文信息：腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/ti）
结合其他模型或方法：腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tf）

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在前一篇文章中，我们讨论了用于人体检测的早期方法，例如Vila Jones的目标检测框架（Haar级联）和方向梯度直方图（HOG）检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。...3、Tensorflow检测模型ZOO中的不同模型的对比上面我们演示的是Tensorflow检测模型ZOO中的faster_rcnn_inception_v2_coco模型。...我对Tensorflow检测模型Zoo中的下面3个模型更感兴趣： ssd_mobilenet_v1_coco，可运行在android手机上 faster_rcnn_inception_v2_coco ，...Faster RCN Inception V2 COCO Model 币HOG和HAAR检测器要好的多。这些模型可以提供一个紧贴人体边界的包围框。另外，这些模型也极少产生误报。...如果没有GPU的话，最轻量的模型（ssd_mobilenet_v1_coco）可以比早期方法跑的更快些，但是准确率的提高非常有限。

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Real-Time Object Detection-YOLO V1学习笔记

相对于其它state-of-the-art的检测方法，YOLO产生更多的Localization Error，但在背景中预测出不存在的物体的情况会比较少。...同时，YOLO学习到General的Object Representation，因为相对于其它物体检测方法(如DPM和R-CNN)，YOLO从Natural Images泛化到其它领域(如Artwork...来refine bounding box，消除重复检测，并根据场景中的其他物体重新评估Boxes的得分。...在顶级的检测方法Fast RCNN中由于不能看到更大的上下文信息，因而会把背景误识别为物体，YOLO可以背景的的误识别率降低一半。...Fast RCNN的短板。

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华中科大提出YOLOOC | 源于 YOLO又高于YOLO，任何类别都不在话下，误检已是过往

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TSP-Detection：CMU 提出抛弃交叉注意力的 DETR 变体 | ICCV 2021

为了追求更快的收敛速度，论文通过删除交叉注意力模块来进一步测试。论文发现仅包含编码器的DETR对小物体的检测有显着的改进，但对大物体的检测性能不佳。...DETR在CNN主干网络的基础上构建Transformer编码器-解码器，消除了NMS后处理的需要。因为自注意力组件可以学习消除重复检测，以及匈牙利损失可以鼓励二分匹配中每个对象一个目标。 ...教师模型中的所有随机模块（即dropout和批量归一化）都关闭，以确保提供的匹配是确定性的。这消除了二分匹配的随机性和不稳定性，从而保证了匈牙利损失的稳定。 ...Analysis of convergence 图 6 的上半部分比较了更快的集合预测训练和DETR的原始集合预测训练的收敛速度，论文提出的更快的训练技术一致地加速了TSP-FCOS和TSP-RCNN...图 6 的下半部分绘制了TSP-FCOS、TSPRCNN和DETR-DC5的收敛曲线，论文提出的模型不仅收敛得更快，而且实现了更好的检测性能。

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实例分割综述（单阶段两阶段实时分割算法汇总）

掩模建议技术分类的一般框架在深度学习流行之前，之前的技术依赖于自下而上的生成mask proposal。随后，被具有更高效结构的新技术所取代，如RCNN。...基于掩模的技术在这方面最成功的技术之一是Mask RCNN。使用相对简单的Mask predictor扩展了更快的R-CNN检测算法。...Mask RCNN易于训练，具有更好的泛化能力，只会给更快的R-CNN增加很小的计算开销。前者运行速度为5帧/秒。基于Mask R-CNN的实例分割方法在最近的实例分割挑战中显示了良好的结果。...RCNN模型的训练包括以下步骤。第一步涉及计算使用选择性搜索获得的类不可知区域建议。下一步是CNN模型微调，包括使用区域建议微调预先训练的CNN模型，如AlexNet。...RCNN的这些问题激发了其他技术的发展，这导致了改进的检测框架的诞生，例如快速RCNN和更快的RCNN。 Fast RCNN Fast RCNN解决了RCNN的一些问题，从而提高了目标检测能力。

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