对于这样的情况，就需要目标检测模型，目标检测模型可以识别一张图片的多个物体，并可以定位出不同物体（给出边界框）。目标检测在很多场景有用，如无人驾驶和安防系统。 ?...然后在检测数据集上对CNN模型进行finetuning，其中那些与真实框的IoU大于0.5的候选区域作为正样本，剩余的候选区域是负样本（背景）。...最后，对数据集中的各个类别训练SVM分类器（注意SVM训练样本与CNN模型的funetuning不太一样，只有IoU小于0.3的才被看成负样本）。...Fast R-CNN训练采用mini-batch sampling，每个mini-batch大小为128，从N=2个图片中构建，其中25%来自正样本（IoU>=0.5）,75%从负样本中抽样得到（背景，...R-CNN训练时直接从一个图片中构建batch，这实现起来更容易一些。
与DETR相比，基于区域的方法获得了精确的结果和高数据效率。然而，模型的大小明显大于DETR系列，这不仅限制了它们的应用，还导致了对小规模数据集的降级。...2、相关工作 2.1、基于CNN的检测器 早期基于CNN的目标检测器对密集排列的anchor boxes 或者2D平面上的网格点进行了假设，并且针对每个候选样本计算分类和边界框回归损失。...它与它们都兼容，显著减小了模型的大小，并增加了结果的准确性。 3.2、解码器递归结构 与DETR系列相比，端到端的区域检测器通常有一个较大的解码器，这显然会扩大它们的模型大小。...当使用测试时增强时，它达到55.1的AP。 4.2、消融实验 在本节中，作者使用ResNet-50进行消融研究，以Sparse R-CNN架构为默认。提议特征的数量为100。...当共享不同阶段时，解码器输入很难区分是哪个阶段。 边界框编码通过为解码器提供几何信息来区分阶段，获得44.4 AP的结果，超过递归结构模型0.5 AP。而且时间成本主要来自于此。
（sections 数量与输出的维度相同） 对不同的 section 做 max pooling 操作 这样我们就可以从不同大小的方框得到固定大小的相应 的 feature maps。...SPP 在目标检测上的精度比较 综上可以看出 SPP 的使用虽然在目标检测取得了和 R-CNN 差不多的效果，但是，对于模型来说，使其可以接受更多尺度的输入，其速度也比较 R-CNN 快 24-102...为什么 finetune cnn 和训练 svm 时不同？ rcnn 中候选区与 ground truth 的 iou 大于等于 0.5 为正样本，小于 0.5 为负样本。...svm 中全部包含了目标体为正样本，iou 小于 0.3 为负样本。finetune 时的正负样本定义是为了增加样本数量，因为 cnn 对小样本容易过拟合，所以需要大量样本训练。...Fast-rcnn 中当候选区与一个 gt 的 iou 大于 0.5 时为正样本，与所有的 gt 的 iou 小于 0.5 时为负样本。
由于CNN特征的复杂性，在基于CNN的检测器上实现多尺度策略与上述方法略有不同。如图2 (e)所示，R-CNN只是将目标建议patch扭曲到CNN需要的尺度。...它与图2 (e)和(f)的不同之处在于，它利用几个分辨率的特征图来检测不同尺度的目标。这是通过在中间网络层应用一组模板来实现的。这导致了一组可变的接受域大小，它可以覆盖很大范围的目标大小。...3.3、采样本节描述每个检测层m的训练样本 的装配。为了概念上的简单，下面省略上标m。锚以m层滑动窗口为中心，与滤波器大小对应的宽度和高度相关联。更多细节见表1。...5、实验评估在KITTI和Caltech行人基准上对MS-CNN检测器的性能进行了评估。之所以选择它们，是因为它们与VOC和ImageNet不同，它们包含许多小目标。...当输入没有上采样时，RPN会丢失更多的目标，如图5所示。值得一提的是，MS-CNN生成了高质量的建议(与ground truth高度重叠)，没有任何边缘检测或分割。这证明了边界盒回归网络的有效性。
对于Faster R-CNN这种two stage模型，第一阶段的RPN可以过滤掉很大一部分负样本，最终第二阶段的检测模块只需要处理少量的候选框，而且检测模块还采用正负样本固定比例抽样（比如1:3）或者...（4）回归子网络：回归子网络与分类子网络平行，预测每一个预选框的偏移量，最终输出特征大小为4A×W×W。与当前主流工作不同的是，两个子网络没有权重的共享。...（5）Focal Loss：与OHEM等方法不同，Focal Loss在训练时作用到所有的预选框上。对于两个超参数，通常来讲，当γ增大时，α应当适当减小。实验中γ取2、α取0.25时效果最好。...含FPN特征金字塔的backbone 将深层信息上采样，与浅层信息逐元素地相加，从而构建了尺寸不同的特征金字塔结构，性能优越，现已成为目标检测算法的一个标准组件。FPN的结构如下所示。 ?...C1代表了ResNet的前几个卷积与池化层，而C2至C5分别为不同的ResNet卷积组，这些卷积组包含了多个Bottleneck结构，组内的特征图大小相同，组间大小递减。
在目标检测时，由于每张图像中物体的数量、大小及姿态各有不同，也就是非结构化的输出，这是与图像分类非常不同的一点，并且物体时常会有遮挡截断，所以物体检测技术也极富挑战性，从诞生以来始终是研究学者最为关注的焦点领域之一...最直接的方法便是构建一个深度神经网络，将图像和标注位置作为样本输入，然后经过CNN网络，再通过一个分类头（Classification head）的全连接层识别是什么物体，通过一个回归头（Regression...3.2 R-CNN与传统目标检测 R-CNN与传统目标检测比较，R-CNN使用了CNN网络来提取特征。 ...这样做最大的好处是可以在小样本上得到较好的模型。因为样本数据很少，如果模型的初值随机化，那么很大可能得不到理想的模型。...注意SVM的训练是单独的，因为需要和CNN训练时不一样的样本，而且需要先训练好CNN来提取特征。 当上述的完成了，我们就得到了R-CNN模型（应该还要加上NMS步骤）。
而目标检测（object detection）模型可以识别一张图片的多个物体，并可以给出不同物体的具体位置（边界框）。目标检测在很多场景有用，如无人驾驶和安防系统。 2....3.两阶段目标检测算法发展史 图片 4.两阶段目标检测典型算法 4.1 R-CNN 如何将深度学习分类算法应用到目标检测？ 用深度学习分类模型提取特征方法代替传统图像特征提取算法。...每个region proposal的大小都不一样，而全连接层输入必须是固定的长度，因此不能将proposal的特征直接输入全连接层，后续改进向R-CNN模型引入了SPP-Net（也因此诞生了Fast R-CNN...在 R-CNN中，因为不同的 proposal 大小不同，所以需要先 resize 成相同大小再输入到 CNN 中。...图片 7) BBox Head 下面是分类与回归的 BBox 头部分，它的处理流程展开后如下图所示： 图片 而BBox训练阶段的样本构建方式如下，我们对比RPN阶段的样本构建方式： 图片 ① BBox
8.4 人脸检测 在目标检测领域可以划分为了人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸和其他属性的识别等等），并且可以和通用目标检测（识别）有一定的差别，这主要来源于人脸的特性...8.4.2 如何检测图片中不同大小的人脸 传统人脸检测算法中针对不同大小人脸主要有两个策略： （1）缩放图片的大小（图像金字塔如图8.4.1所示）； （2）缩放滑动窗口的大小（如图8.4.2所示）。...(2,3)的点，可粗略计算缩放比例为8倍，原图中的点应该是 (16, 24)；如果训练的FCN为 12*12的输入，对于原图框位置应该是 (16, 24, 12, 12)，当然这只是估计位置，具体的再构建网络时要加入回归框的预测...剩余的窗口输入到12-calibration-net中调整大小和位置，以接近真实目标。接着输入到NMS中，消除高度重叠窗口。下面网络与上面类似。...8.4.7 基于多任务卷积神经网络的人脸检测（MTCNN） 为了检测不同大小的人脸，开始需要构建图像金字塔，先经过pNet模型，输出人脸类别和边界框（边界框的预测为了对特征图映射到原图的框平移和缩放得到更准确的框
作者 | 梁志成、刘鹏、陈方杰 责编 | 唐小引 转载自CSDN（ID:csdnnews） 在目标检测领域，可以划分为人脸检测与通用目标检测，往往人脸这方面会有专门的算法（包括人脸检测、人脸识别、人脸其他属性的识别等...当然，像 Faster RCNN、YOLO、SSD 等通用目标检测算法也有用在人脸检测领域，也可以实现比较不错的结果，但是和专门人脸检测算法比还是有差别。 如何检测图片中不同大小的人脸？...当然这只是估计位置，具体的在构建网络时要加入回归框的预测，主要是相对于原图框的一个平移与缩放。...剩余的窗口输入到 12-calibration-net 中调整大小和位置，以接近真实目标。接着输入到 NMS 中，消除高度重叠窗口。下面网络与上面类似。...为了检测不同大小的人脸，开始需要构建图像金字塔，先经过 PNet 模型，输出人脸类别和边界框（边界框的预测为了对特征图映射到原图的框平移和缩放得到更准确的框），将识别为人脸的框映射到原图框位置可以获取
目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它不仅需要识别图像中的物体类别，还需要确定它们的位置。与分类任务只关注对象是什么不同，目标检测需要同时处理离散的类别数据和连续的位置数据。...Yolo模型的训练 在进行模型训练时，需要构造训练样本和设计损失函数，才能利用梯度下降对网络进行训练。...将一幅图片输入到yolo模型中，对应的输出是一个7x7x30张量，构建标签label时对于原图像中的每一个网格grid都需要构建一个30维的向量。...Mosaic增强方式使得模型能够学习如何识别尺寸小的物体，还能够帮助模型在图像的不同部分定位不同类型的目标。...模型训练 yoloV4中的模型训练与预测和YoloV3几乎是一样的，包括正负样本的设置方式，损失函数的构成及训练过程。唯一不同是在计算回归值得损失时，V4中采用了IOU的损失。
one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快...，但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡（参见Focal Loss），导致模型准确度稍低。...对于Faster R-CNN，其先通过CNN得到候选框，然后再进行分类与回归，而Yolo与SSD可以一步到位完成检测。...1）采用多尺度特征图用于检测 所谓多尺度采用大小不同的特征图，CNN网络一般前面的特征图比较大，后面会逐渐采用stride=2的卷积或者pool来降低特征图大小，这正如图3所示，一个比较大的特征图和一个比较小的特征图...上面是SSD模型，下面是Yolo模型，可以明显看到SSD利用了多尺度的特征图做检测。模型的输入图片大小是 300 * 300。
而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。...表示的两个框中心距离的偏移量 当输入的anchor A与G相差较小时，可以认为这种变换是一种线性变换， 那么就可以用线性回归来建模对目标框进行微调（注意，只有当anchors A和G比较接近时，才能使用线性回归模型...表示的两个框中心距离的偏移量 当输入的anchor A与G相差较小时，可以认为这种变换是一种线性变换， 那么就可以用线性回归来建模对目标框进行微调（注意，只有当anchors A和G比较接近时，才能使用线性回归模型...表示的两个框中心距离的偏移量 当输入的anchor A与G相差较小时，可以认为这种变换是一种线性变换， 那么就可以用线性回归来建模对目标框进行微调（注意，只有当anchors A和G比较接近时，才能使用线性回归模型...所谓置信度其实包含两个方面，一是这个边界框含有目标的可能性大小，二是这个边界框的准确度。前者记为 ? ，当该边界框是背景时（即不包含目标），此时 ? 。而当该边界框包含目标时， ? 。
接下来，需要把所有的ROI都pooling成相同大小的feature map后，才能将它reshape 成一个一维的向量，从而完成后面的分类与回归任务。...与Faster RCNN中的ROI pooling不同，使用ROI pooling会造成较大的量化误差，这对于分割任务来说会造成较大的误差，因此Mask R-CNN中对ROI pooling进行了改进，...，SSD （Single Shot MultiBox Detector）算法结构模型就是将 YOLO 的回归方法和 Faster R-CNN 的 anchor box思想结合起来，并对整个图片的不同位置的不同尺度的区域特征进行回归操作...Default boxes生成器：来自网络内不同层次的特征图具有不同的（经验）感受野大小。...为了解决这个问题，作者引入了 "先验 "的概念，即在训练开始时由模型对稀有类（前景）估计的p值。用π表示先验，并将其设置为：模型对稀有类别样本的估计P很低，例如0.01。
训练CNN模型时，对训练数据标定要求比较宽松，即SS方法提取的proposal只包含部分目标区域时，我们也将该proposal标定为特定物体类别。...5%时认为该候选框标定结果为目标，否则位背景），然后将所有proposal经过CNN处理得到的特征和SVM新标定结果输入到SVMs分类器进行训练得到分类器预测模型。...训练RPN时，与VGG共有的层参数可以直接拷贝经ImageNet训练得到的模型中的参数；剩下没有的层参数用标准差=0.01的高斯分布初始化。...Fast-R-CNN的最高准确率可以达到71.8%,采用Fast-R-CNN+YOLO可以将准确率提升至75.0%。这种准确率的提升是基于YOLO在测试端出错的情况不同于Fast-R-CNN。...对于不同大小图像的测试效果进行研究，作者发现：YOLO在检测小目标时准确率比R-CNN低大约8~10%，在检测大目标是准确率高于R-CNN。
A: 论文通过以下几个关键步骤来解决时间序列分析中的小样本性能瓶颈问题： 构建统一时间序列数据集（Unified Time Series Dataset，UTSD）：为了支持大型时间序列模型（LTSM）...的研究，论文首先从公开可用的时间序列数据集中筛选和构建了一个具有层次化能力的统一时间序列数据集（UTSD）。...同时，论文还分析了模型的可扩展性，包括模型大小和数据规模对性能的影响，以及不同架构对LTSMs的适用性。...也不错)，而基于MLP（TiDE）和基于CNN(TCN)的架构在适应不同的时间序列数据方面可能会遇到瓶颈。...不同层次的UTSD复杂度 难易程度根据ADF检验值来区分 UTSD可视化 进行了时间序列分解：趋势性，周期性以及残余 完整实验结果和具体细节 模型大小 模型参数设置和参数量大小，多头注意力头数为8 预测
为了检测不同大小的对象，方向梯度直方图检测器在保持检测窗口大小不变的情况下，对输入图像进行多次缩放，通过对行人目标区域提取方向梯度直方图特征，然后借助支持向量机进行分类。...、Conv11作为新的检测层添加，构建六个尺度的目标检测模型，对应的特征图大小依次为3838，1919，1010，55，33，11，每个尺度上分别放置4或6个锚框，以尽可能覆盖全图的目标。...单阶段检测器效果比两阶段检测器差，主要问题在于检测器训练时正负样本的极度不平衡，严重限制着目标检测的性能。...Focal loss考虑了所有训练样本，对不同的正负样本采用不同的参数来加权训练，取得了更好的效果。...训练时的数据增强对模型的性能至关重要，且不影响推理时间，所以有必要专门研究各种不同的数据增强以及其组合方式对目标检测性能的影响，并探讨每种数据增强的实现细节是否可以有对应的优化。 2.
one-stage方法：如YOLO和SSD，其主要思路是均匀地在图片多个层数的特征图上进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，...但是均匀的密集采样的一个重要缺点 是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡，导致模型准确度稍低。 不同算法的性能如图1所示，可以看到两类方法在准确度和速度上的差异。...究其原因，正是因为每一个特征图中都只能用尺度相同的选框（应称为Default boxes，后文会介绍），导致目标尺寸与选框尺寸差距过大时，无法完成理想检测。...主要的目的是为了使得该算法对输入的不同大小和不同形状的目标具有更好的鲁棒性。...直观的理解是通过这个数据增强操作可以增加训练样本的个数，同时构造出更多的不同形状和大小的目标，将其输入到网络中，可以使得网络学习到更加鲁棒的特征。
作者的评估指标使得可以直接在不完备的3D标注下进行性能评估，这对于在实际场景中高效评估检测系统特别有用，因为在标注每个目标时既不切实际又容易出错。...每个解耦损失通过在构建预测3D边界框时，用真实值替代其他预测变量，将特定组的错误与其他预测变量的预测值分离。...由于其卓越的性能和强大的零样本泛化能力，作者将预训练的地平线DINO作为作者方法中的默认OV 2D检测模型。在5.2节中，作者将提供关于不同基础2D检测模型对作者方法的影响的消融研究。...与[5]不同，作者的属性预测头是无类的，而他们的方法使用特定类别的层和每类平均大小统计，这限制了一般化到开放词汇。训练目标与Cube R-CNN相同，如第4.1节所述。 Baseline 方法。...模型在116k步长下进行训练，批量大小为64。作者使用0.012的初始学习率，在训练时间的60%和80%时，学习率衰减为原来的十分之一。在训练期间，应用包括随机水平翻转和缩放在内的图像增强。
而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。...而另一类是Yolo，SSD这类one-stage算法，其仅仅使用一个卷积神经网络CNN直接预测不同目标的类别与位置。第一类方法是准确度高一些，但是速度慢，但是第二类算法是速度快，但是准确性要低一些。...由于SVM是二分类器，需要为每个类别训练单独的SVM； SVM训练时，输入正负样本是在AlexNet CNN网络输出的4096维特征向量，输出为该类的得分 由于负样本太多，采用hard negative...表示的两个框中心距离的偏移量 当输入的anchor A与G相差较小时，可以认为这种变换是一种线性变换， 那么就可以用线性回归来建模对目标框进行微调（注意，只有当anchors A和G比较接近时，才能使用线性回归模型...所谓置信度其实包含两个方面，一是这个边界框含有目标的可能性大小，二是这个边界框的准确度。前者记为 ? ，当该边界框是背景时（即不包含目标），此时 ? 。而当该边界框包含目标时， ? 。
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