航空图像中的目标检测是一个具有挑战性且有趣的问题。随着无人机成本的降低，航空影像数据量的激增，拥有能够从航空数据中提取有价值的信息的模型将非常有用。
我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS)，以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN，都依赖于预定义的锚盒。相比之下，我们提出的探测器FCOS是Anchor Free，以及proposal自由。通过消除预定义的锚盒集合，FCOS完全避免了与锚盒相关的复杂计算，例如在训练过程中计算IoU。更重要的是，我们还避免了所有与锚盒相关的超参数，这些超参数通常对最终检测性能非常敏感。通过唯一的后处理非最大抑制(NMS)，使用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在单模型和单尺度测试下，AP达到44.7%，超越了以往单阶段检测器。我们首次演示了一个更简单、更灵活的检测框架，从而提高了检测精度。我们希望所提出的FCOS框架可以作为许多其他实例级任务的简单而强大的替代方案。
提出了一种简单有效的单阶段目标检测模块——特征选择无锚定(FSAF)模块。它可以插入到具有特征金字塔结构的单阶段检测器中。FSAF模块解决了传统基于锚点检测的两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。FSAF模块的总体思想是将在线特征选择应用于多水平无锚分支的训练。具体来说，一个无锚的分支被附加到特征金字塔的每一层，允许在任意一层以无锚的方式进行盒编码和解码。在训练过程中，我们动态地将每个实例分配到最合适的特性级别。在推理时，FSAF模块可以通过并行输出预测与基于锚的分支联合工作。我们用无锚分支的简单实现和在线特性选择策略来实例化这个概念。在COCO检测轨道上的实验结果表明，我们的FSAF模块性能优于基于锚固的同类模块，而且速度更快。当与基于锚点的分支联合工作时，FSAF模块在各种设置下显著地改进了基线视网膜网，同时引入了几乎自由的推理开销。由此产生的最佳模型可以实现最先进的44.6%的映射，超过现有的COCO单单阶段检测器。
研究者在这篇论文中提出了 Matrix Net (xNet)，它是一种用于目标检测的深度架构。研究者利用 xNet 加强基于关键点的目标检测，并且在 MS COCO 数据集上获得了 47.8 的 mAP，这比其它任何一步（single-shot）检测器效果都要好，而且参数量减半。重要的是，相比效果第二好的架构，xNets 在训练上要快了 3 倍。
作者：Abdullah Rashwan、Agastya Kalra、Pascal Poupart
动机 尽管两阶段检测器取得了成功，那么问题就是:一个简单的单阶段能达到类似的精度吗?单阶段应用于目标位置、尺度和纵横比的常规、密集采样。最近在YOLO和SSD等单阶段上的研究显示出了很有前景的结果，与
研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。因此，xNets提供了一种尺寸和纵横比感知结构。
You only look once（你只需看一次），或者YOLO，是目前比较快的目标对象检测算法之一。虽然它不再是最精确的目标对象检测算法，但是当您需要实时检测时，它是一个非常好的选择，不会损失太多精确度。
该论文主要是关于目标检测中的标签分配问题，作者创新性地从全局的角度重新审视了该问题，并提出将标签分配问题看成是一个最优运输问题。要知道最优传输问题是当前最优化理论和GAN理论研究领域中的一个很火的研究课题。论文的实验效果俱佳，而且作者还提供了相应的源码。
通过更好的模型架构、训练和推理方法的结合，目标检测系统的速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样的技术，以理解现代检测系统的大多数改进来自哪里。
任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。
代码地址：https://github.com/tatigabru/kaggle-rsna
之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结合以前的文章加强理解。
选自 Medium 作者：Jonathan Hui 机器之心编译 目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器，它们都是目前最为优秀的方法。 机器之心之前已经讨论过非常多的目标检测算法，对计算机视觉感兴趣的读者也可以结
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，一种用于目标检测的新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横比的目标映射到网络层中，其中目标在层内的大小和纵横比几乎是均匀的。 Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」，它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。 简要介绍 研究作者提出了 Matrix Net (xNet)，
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.02252.pdf
FCOS+DeformConv2+ResNeXt101+BiFPN 在COCO上能刷到50.4 AP！
作为国内CV领域的明星公司，商汤科技及联合实验室共有62篇论文被接收，其中口头报告（Oral）论文18篇，相比2018 CVPR共44篇论文入选，增幅超40%。
目标的多尺度变化在目标检测中是一个很重要的问题，利用特征层多尺度(或anchor多尺度)是一种有效的解决方案。Anchor box用于将所有可能的Instance box离散为有限数量的具有预先定义的位置、尺度和纵横比的box。Instance box和Anchor box基于IOU重叠率来匹配。当这种方法集成到特征金字塔的时候，大的anchor通常和上部的特征相映射，小的anchor通常和下部的特征相映射，如下图所示。这是基于启发式的，即上层特征图有更多的语义信息适合于检测大的目标，而下层特征图有更多的细粒度细节适合于检测小目标。然而，这种设计有两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。在训练过程中，每个实例总是根据IoU重叠匹配到最近的锚盒。而锚框则通过人类定义的规则(如框的大小)与特定级别的功能映射相关联。因此，为每个实例选择的特性级别完全基于自组织启发式。例如,一个汽车实例大小50×50像素和另一个类似的汽车实例规模60×60像素可能分配到两个不同的特征层,而另一个40×40像素大小的实例可能被分配到和50x50相同的特征层,如下图所示。
尽管R-CNN是物体检测的鼻祖，但其实最成熟投入使用的是faster-RCNN，而且在pytorch的torchvision内置了faster-RCNN模型，当然还内置了mask-RCNN，ssd等。既然已经内置了模型，而且考虑到代码的复杂度，我们也无需再重复制造轮子，但对模型本身还是需要了解一下其原理和过程。
作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，去年在腾讯优图暑期实习，七月份将入职百度cv算法工程师。在去年灰飞烟灭的算法求职季中，经过30+场不同公司以及不同部门的面试中积累出了CV总复习系列，此为目标检测篇。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题，在近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置，并为每个对象实例分配对应的类别标签。
作者：Xiongwei Wu, Doyen Sahoo, Steven C.H. Hoi
今天我们从录用的CVPR2020文章中选了一篇目标检测的优秀文章：ATSS：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection。
为解决目标实例尺度变化带来的问题，特征金字塔广泛用在一阶段目标检测器(比如，DSSD，RetinaNet，RefineDet)和两阶段目标检测器(比如Mask R-CNN， DetNet)。尽管这些使用特征金子塔的目标检测器具有很好的结果，但是由于仅仅根据固有的多尺度(为目标分类任务而设计的骨干的金字塔结构)。最新的，在这个工作中，作者提出了一个方法称为多级金字塔网络(Multi-Level Feature Pyramid Network, MLFPN)来构建检测不同尺度目标更有效的金子塔。
半监督目标检测（SSOD）已经成功地提高了R-CNN系列和无锚检测器的性能。然而，一级基于锚的检测器缺乏生成高质量或灵活伪标签的结构，导致SSOD中存在严重的不一致性问题。在今天分享中，提出了一个高效的教师框架，用于可扩展和有效的基于单阶段锚的SSOD训练，该框架由密集检测器、伪标签分配器和Epoch适配器组成。Dense Detector是一个基线模型，它以YOLOv5为灵感，使用密集采样技术扩展了RetinaNet。高效教师框架引入了一种新的伪标签分配机制，称为伪标签分配器，它更精细地利用了密集检测器中的伪标签。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.02424.pdf
目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力，这些模型由基于IoU度量的精心设计的分配方法支持。
对于目标检测，两阶段方法(如Faster R-CNN)的准确率最高，而单阶段方法(如SSD)的效率较高。为了在继承两种方法优点的同时克服它们的缺点，本文提出了一种新的单阶段检测器，称为RefineDet，它比两阶段方法具有更好的精度，并保持了与单阶段方法相当的效率。RefineDet由两个相互连接的模块组成，即锚点细化模块和目标检测模块。具体来说，前者的目的是(1)过滤掉负锚点，减少分类器的搜索空间，(2)粗调锚点的位置和大小，为后续回归器提供更好的初始化。后一个模块以改进后的锚为输入，进一步改进回归，预测多类标签。同时，我们设计了一个传输连接块来传输锚点细化模块中的特征，以预测目标检测模块中目标的位置、大小和类标签。多任务丢失功能使我们能够以端到端方式训练整个网络。在PASCAL VOC 2007、PASCAL VOC 2012和MS COCO上的大量实验表明，RefineDet能够以高效的方式实现最先进的检测精度。
翻译|AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔，尚岩奇 他可谓神童。 2009年，在 IEEE 举办的 CVPR 大会上，还在微软亚研院(MSRA)实习的何恺明的第一篇论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”艳惊四座，获最佳论文，这是第一次完全由中国人组成的团队获得该奖项。 2016年，何恺明所在团队的另一篇论文“Deep Residual Learning for Image Recognition”再获 CVPR 最佳论文奖
航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而，单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征，从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换，使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估，结果表明，与最先进的检测器相比，我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。
目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。
大规模预训练后再进行下游微调的方法已经被广泛地应用于各种目标检测算法中。在本文中，我们揭示了目前实践中预训练和微调过程之间存在的数据、模型和任务方面的差异，这些差异隐式地限制了检测器的性能、泛化能力和收敛速度。为此，我们提出了AlignDet方法，这是一个通用的预训练框架，可以适配各种现有检测器，以减轻这些差异。AlignDet将预训练过程分解为两个阶段，即图像域预训练阶段和框域预训练阶段。图像域预训练优化检测骨干网络以捕获整体的视觉抽象，框域预训练学习实例级语义和任务感知概念以初始化骨干网络之外的部分。通过融合自监督预训练的骨干网络，可以实现在各种检测器中所有模块进行无监督预训练。如图1所示，大量实验表明，AlignDet可以实现对各种协议进行显著改进，如检测算法、模型骨干网络、数据设置和训练计划。例如，在更少的训练轮数下，AlignDet分别为FCOS提高了5.3 mAP，RetinaNet提高了2.1 mAP，Faster R-CNN提高了3.3 mAP，DETR提高了2.3 mAP。
RetinaNet 是通过对单目标检测模型 (如 YOLO 和 SSD) 进行两次改进而形成的：
通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。
早在2018年底，FAIR的研究人员就发布了一篇名为《Rethinking ImageNet Pre-training》的论文 ，这篇论文随后发表在ICCV2019。该论文提出了一些关于预训练的非常有趣的结论。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 1 简要 目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力，这些模型由基于IoU度量的精心设计的分配方法支持。 今天分享中，研究者提出了伪IoU：一个简单的度量
亲测以上模型除了SSD导出ONNX格式无法被ONNXRUNTIME、OpenVINO2022解析之外，其他模型导出均可正常加载部署并推理使用。SSD导出无法使用Pytorch官方已经说了，是因为torchvision的Bug，但是好像还一直没有解决。RetinaNet支持自定义模型训练，这个我已经集成到OpenMV工具软件中，准备好数据集支持一键零代码训练自定义数据，导出ONNX模型。单独导出RetinaNet模型为ONNX的脚本如下：
人脸检测是自动人脸识别系统中的一个关键环节。早期的人脸识别研究主要针对具有较强约束条件的人脸图象（如无背景的图象），往往假设人脸位置一直或者容易获得，因此人脸检测问题并未受到重视。
代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2
近五十年来，基于卷积神经网络的目标检测方法得到了广泛的研究，并成功地应用于许多计算机视觉应用中。然而，由于能见度低，在恶劣天气条件下检测物体仍然是一项重大挑战。在本文中，我们通过引入一种新型的双子网(DSNet)来解决雾环境下的目标检测问题。该双子网可以端到端训练并共同学习三个任务：能见度增强、目标分类和目标定位。通过包含检测子网和恢复子网两个子网，DSNet的性能得到了完全的提高。我们采用RetinaNet作为骨干网络(也称为检测子网)，负责学习分类和定位目标。恢复子网通过与检测子网共享特征提取层，采用特征恢复模块增强可见性来设计。实验结果表明我们的DSNet在合成的有雾数据集上达到了50.84%的mAP，在公开的有雾自然图像数据集上达到了41.91%的精度。性能优于许多最先进的目标检测器和除雾和检测方法之间的组合模型，同时保持高速。
作者：Golnaz Ghaisi、Tsung-Yi Lin、Ruoming Pang、Quoc V. Le
目前state-of-the-art的目标检测算法大都是two-stage、proposal-driven的网络，如R-CNN架构。而one-stage检测器一直以速度为特色，在精度上始终不及two-stage检测器。因此，论文希望研究出一个精度能与two-stage检测器媲美的one-stage检测器
目标检测是深度学习中应用比较多的领域。近年来，人们开发了许多用于对象检测的算法，其中包括YOLO，SSD，Mask RCNN和RetinaNet。
作者：Bowen Xu, Mingtao Chen, Wenlong Guan, Lulu Hu
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
