野外相机能够自动收集大量的图像信息，不过不幸的是，收集到的大量图片都是误报，这些错误大多是由非动物引起的，比如草木的晃动。...本次比赛旨在预测白天和晚上从各个地点捕捉到的图像是否包括动物，其主要的挑战是推断出数据集中不存在的野外相机的位置。另一个挑战是某些图像可能包含会触发相机但是对结果毫无用处的信息，比如车辆和人。...本次比赛的图像数据包括总共 150735 张来自 65 个不同位置的相机的图片和 16408 张来自 10 个新位置相机的在训练时没见过的照片。...位置 ID 是针对所有图像给出的，图像子集来自最多 3 张图像的短序列。本次比赛不提供元数据，但是元数据可以在图像中提取。 注意事项 一般来讲，参赛者只能使用提供的图像训练模型来分类图像。...官方不希望参赛者抓取网络上的图像来训练。预训练模型可用于构建算法（例如 ImageNet 预训练模型，或 iNaturalist 2017/2018 预训练模型）。
介绍 回顾 YOLO 之前的目标检测算法，都是基于产生大量可能包含物体的先验框，然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...即在一个栅格包含一个 Object 的前提下，它属于某个类的概率。我们只为每个栅格预测一组（C 个）类概率，而不考虑框 B 的数量。如 Fig2 所示： ?...Fig2 YOLO 将检测模型化为回归问题。它将图像划分为 S× S 网格，并且每个网格单元预测 B 个边界框，对这些框的置信度以及 C 类概率。...因此，若当图像背景（非物体）中的部分数据被包含在候选框中送入检测网络进行检测时，容易被误检测成物体。测试证明，YOLO 对于背景图像的误检率低于 fast rcnn 误检率的一半。 通用性强。...YOLO 对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于 DPM 和 RCNN 系列检测方法。
YOLO使用单个神经网络直接从整幅图像预测Bounding Box和Class Probability，也正因为整个检测过程是单个神经网络组成的，所以YOLO可以直接端到端的优化物体检测表现。...当前目标检测系统主要使用分类器的方法做目标检测。为了检测物体，这些系统使用目标分类器在测试图像的不同位置和不同尺度上进行目标检测和评估。...如下图所示，图像的大小为448 x 448，Grid Cell的大小为149 x 149；待检测的Object的宽度为224，高度为143，中心点为(220,190)；与待检测的Object的IOU最大的...表示第i个Cell是否包含Object； 判断第i个Cell的第j个Bounding Box是否负责预测该Object，与Object的GoundTruth的IOU最大的Bounding Box负责预测该...在Object Detection过程中，不包含Object的Grid Cell往往比包含Object的Grid Cell要多很多，使得它们的Confidence Loss的贡献要大于包含Object的
介绍 回顾YOLO之前的目标检测算法，都是基于产生大量可能包含物体的先验框，然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...b) 如果一些栅格中没有object（一幅图中这种栅格很多），那么就会将这些栅格中的bounding box的confidence 置为0，相比于较少的有object的栅格，这些不包含物体的栅格对梯度更新的贡献会远大于包含物体的栅格对梯度更新的贡献...NMS的过程如下： ? 算法优缺点 优点 就像在训练中一样，图像的检测只需要一个网络评估。在PASCAL VOC上，网络预测每个图像的98个边界框和每个框的类概率。...因此，若当图像背景（非物体）中的部分数据被包含在候选框中送入检测网络进行检测时，容易被误检测成物体。测试证明，YOLO对于背景图像的误检率低于fast rcnn误检率的一半。 通用性强。...YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于DPM和RCNN系列检测方法。
8.3 One Stage 目标检测算法 我们将对单次目标检测器（包括SSD系列和YOLO系列等算法）进行综述。...之前的物体检测方法首先需要产生大量可能包含待检测物体的先验框，然后用分类器判断每个先验框对应的边界框是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...同时每个网格还需要预测 c 个类条件概率（是一个c维向量，表示某个物体 object 在这个网格中，且该object分别属于各个类别的概率，这里的c类物体不包含背景）。...由于一幅图中大部分网络中是没有物体的，这些网格中的边界框的confidence置为0，相比于有物体的网络，这些不包含物体的网格更多，对梯度更新的贡献更大，会导致网络不稳定。...返回步骤2继续处理下一类对象。 YOLO将识别与定位合二为一，结构简便，检测速度快，更快的Fast YOLO可以达到155FPS。
提到计算机视觉，自然会提到目标检测（object detection），而谈到目标检测,YOLO系列算法算是目标检测中2016年起燃起的一颗新星，接下来笔者将会挨个介绍YOLO这个家族中各个算法，本文则从...顾名思义，two-stage算法就是把两个步骤分别进行，比如R-CNN方法使用region proposal来生成整张图像中可能包含待检测物体的potential bounding boxes，然后用分类器来评估这些...它将目标检测任务当做回归问题（regression problem）来处理，直接通过整张图片的所有像素得到bounding box的坐标、box中包含物体的置信度和class probabilities...简单流程图 YOLO检测的流程十分简单，如论文中的这张图所示： 1、将图像resize到448×448作为神经网络的输入 2、用卷积神经网络得到一些bounding box坐标、box中包含物体的置信度和...YOLO在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息，因此YOLO在检测物体时能很好的利用上下文信息，从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。
那么，可以 直接利用卷积神经网络对每个滑动窗口产生的候选区进行二分类，判断其是否为待检测目标。本文将这类方法称为基于分 类的卷积神经网络目标检测。...相比于传统目标检测的六个步骤，基于分类的卷积神经网络目标检测只有: 窗口滑动，产生候选区域（region proposals），对候选区域图像分 类，后处理三个步骤，而且窗口滑动和后处理都是固定的方法。...RPN采用的是二分类，仅区分背景与物体，但是不预测物体的类别，即class-agnostic。...2 基于回归的卷积神经网络目标检测 针对目标检测重新设计卷积神经网络的结构，提出了将卷积神经网络作为回归器，把整幅待检测图像看成一个候选区，直接输入卷积神经网络，回归目标在待检测图像中的位置信息。...前者记为Pr(object)，当该边界框是背景时（即不包含目标），此时Pr(object)=0。而当该边界框包含目标时，Pr(object)=1。
计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： （1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。...如下图所示，对同一个物体预测结果包含三个概率0.8/0.9/0.95，经过非极大值抑制后，仅保留概率最大的预测结果。 三、目标检测模型 1....之前的物体检测方法首先需要产生大量可能包含待检测物体的先验框, 然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...YOLO以降低mAP为代价，大幅提升了时间效率。 每个网格单元预测这些框的2个边界框和置信度分数。这些置信度分数反映了该模型对框是否包含目标的可靠程度，以及它预测框的准确程度。...通过图像宽度和高度来规范边界框的宽度和高度，使它们落在0和1之间；边界框 x x x和 y y y坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，边界也在0和1之间； （4）损失函数 损失函数由坐标预测、是否包含目标物体置信度
两者的主要区别在于 two stage 算法需要先生成 proposal（一个有可能包含待检物体的预选框），然后进行细粒度的物体检测。...超类卷积分支用于检测超类物体，包含分类（超类检测）和回归（候选框位置改进）两个子分支；注意上图中没有画出用于候选框位置改进的 bounding-box 回归子分支；回归分支是类别无关的，即只确定是否是物体...具体改进如下： 候选框预测时增加“物体性”的预测，即增加对候选框「是否包含物体」的判断。这条改进借鉴 Faster R-CNN 的做法。...每个候选框可以预测多个分类，使用逻辑归二分类器进行分类。 多尺度预测。借鉴 FPN 思想，在 3 个尺度上进行预测，每个尺度对应 3 个候选框，每个候选框输出“位置偏移”，是否包含物体以及分类结果。...分类任务一般都是 RGB 图像训练的，但检测有可能会使用深度图像、医疗图像等其他类型的图像。导致图像空间不匹配。 为解决以上问题，DSOD 提出从零开始训练检测模型。
1.1 Bounding Box YOLO将输入图像分为SxS个格子（比如7x7），每个格子都可以检测是否包含目标，如果目标的中心位置在格子里，则判断为检出，每个格子可以输出B个（比如2）Bounding...由于YOLO在每个格子预测B个Bounding box时，最终只选择与Ground Truth的IOU最大的Bounding box，当图像中有比较密集的小目标时每个格子只检测出一个目标，是有问题的。...1.3 YOLO的缺点 1） 由于每个格子只预测两个框，并且只属于一个类，对于小目标或者密集的目标检测效果不好 2） 由于每个格子都是正规的矩形，如果遇到不均衡的不常见的长宽比形状目标，泛化能力比较差...3） YOLO采用多个下采样层，学到的目标特征不精细，影响检测效果 4） 大目标和小目标的IOU误差对总损失函数影响接近 5） YOLO的定位准确率较差 下图展示了YOLO与Fast R-CNN的对比：...3.3 损失函数 YOLO V3对图像中的目标检测执行多分类标签，但没有用softmax，因为softmax依赖于目标分类是相互独立的前提，文章采用的是logistic regression来预测每个类别得分并使用一个阈值来对目标进行多标签预测
两者的主要区别在于 two stage 算法需要先生成 proposal（一个有可能包含待检物体的预选框），然后进行细粒度的物体检测。...超类卷积分支用于检测超类物体，包含分类（超类检测）和回归（候选框位置改进）两个子分支；注意上图中没有画出用于候选框位置改进的 bounding-box 回归子分支；回归分支是类别无关的，即只确定是否是物体.../zhreshold/mxnet-yolo（MXNet实现） 录用信息：CVPR2017 论文目标 论文目标是要解决包含大规模物体类别的实际应用场景中的实时目标检测。...候选框预测时增加“物体性”的预测，即增加对候选框「是否包含物体」的判断。这条改进借鉴 Faster R-CNN 的做法。...分类任务一般都是RGB图像训练的，但检测有可能会使用深度图像、医疗图像等其他类型的图像。导致图像空间不匹配。 为解决以上问题，DSOD提出从零开始训练检测模型。
"YOLOv3: An Incremental Improvement.概述YOLO把目标检测问题转化为空间分隔的边界框和相关类概率的回归问题。...单个神经网络在一次评估中直接从完整的图像中预测边界框和类概率。整个检测流水线是单个网络，因此可以直接对检测性能进行端到端优化。...(2)YOLO在整幅图像上对图像进行预测：(3)YOLO学习目标通用的表示：与DPM、R-CNN相比YOLO的泛化能力更强，比如在自然图像上训练在艺术品上测试，当应用到新的领域或未知的输入时。...这些使得类别的概率出现在盒子中，并且很好的预测了盒子是否为目标。?网络设计首先网络的卷积层从图像中提取特征，全连接层预测输出的概率和坐标。网络模型来源于GoogLeNet图像分类的思想。...使用和平方误差的原因是它很好优化，这与我们最大化平均精度的目标并不完全一致。它对定位误差等权重，分类误差可能不理想。然而，每个图像中许多单元格不包含目标。
两者的主要区别在于 two stage 算法需要先生成 proposal（一个有可能包含待检物体的预选框），然后进行细粒度的物体检测。...超类卷积分支用于检测超类物体，包含分类（超类检测）和回归（候选框位置改进）两个子分支；注意上图中没有画出用于候选框位置改进的 bounding-box 回归子分支；回归分支是类别无关的，即只确定是否是物体...候选框预测时增加“物体性”的预测，即增加对候选框「是否包含物体」的判断。这条改进借鉴 Faster R-CNN 的做法。...借鉴 FPN 思想，在 3 个尺度上进行预测，每个尺度对应 3 个候选框，每个候选框输出“位置偏移”，是否包含物体以及分类结果。...分类任务一般都是RGB图像训练的，但检测有可能会使用深度图像、医疗图像等其他类型的图像。导致图像空间不匹配。 为解决以上问题，DSOD提出从零开始训练检测模型。
计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： （1）分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。...对每个目标（类别）训练一SVM分类器，识别该区域是否包含目标。 训练一个回归器，修正候选区域中目标的位置：对于每个类，训练一个线性回归模型判断当前框定位是否准确。...之前的物体检测方法首先需要产生大量可能包含待检测物体的先验框, 然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...YOLO以降低mAP为代价，大幅提升了时间效率。 每个网格单元预测这些框的2个边界框和置信度分数。这些置信度分数反映了该模型对框是否包含目标的可靠程度，以及它预测框的准确程度。...通过图像宽度和高度来规范边界框的宽度和高度，使它们落在0和1之间；边界框xxx和yyy坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，边界也在0和1之间； （4）损失函数 损失函数由坐标预测、是否包含目标物体置信度
今天，聊一聊人工智能，计算机视觉方向的重头戏。 我们都知道，CV 领域最常规的三大任务是：图像分类、目标检测、图像分割。 图像的分类和分割算法实战教程，我在2019年就出过了，想看可以往前翻一翻。...Two Stage 算法是先进行区域生成，该区域称之为 region proposal（简称RP，一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。...为了照顾新人，这里解释下 bounding box ，即检测框，就是目标外围带颜色的框框，一般简称 bbox。 YOLO v1 的实现，是将一幅图像分成 SxS 个网格(grid cell)。...哪个目标物体的中心落在这个网格中，则这个网格负责预测这个目标。 论文中，是将图像分为 7x7 的网格，即上文中的 S=7。如上图所示，红色的点，就是负责检测狗的。...也就是只对那些有真实物体所属的格点进行损失计算，若该格点不包含物体，那么预测数值不对损失函数造成影响。 数值与标签用简单的平方和误差。 预测框的宽高 。造成的损失是图五的第二行。
这个置信度并不只是该边界框是待检测目标的概率，而是该边界框是待检测目标的概率乘上该边界框和真实位置的 IoU（框之间的交集除以并集）的积。通过乘上这个交并比，反映出该边界框预测位置的精度。...注意，我们不管 B 的大小，每个单元格只产生一组这样的概率。 ? 图一：YOLO预测图示 在 test 的非极大值抑制阶段，对于每个边界框，按照下式衡量该框是否应该予以保留。 ?...在计算 IoU 误差时，包含物体的格子与不包含物体的格子，二者的 IOU 误差对网络 loss 的贡献值是不同的。...若采用相同的权值，那么不包含物体的格子的置信度值近似为 0，变相放大了包含物体的格子的置信度误差，在计算网络参数梯度时的影响。...在 YOLO v3 中，每个框使用多标签分类来预测边界框可能包含的类。该算法不使用 softmax，因为它对于高性能没有必要，因此 YOLO v3 使用独立的逻辑分类器。
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， ? 。...很多人可能将Yolo的置信度看成边界框是否含有目标的概率，但是其实它是两个因子的乘积，预测框的准确度也反映在里面。边界框的大小与位置可以用4个值来表征： ? ，其中 ?...而confidence则是针对bounding box的，它只表示box内是否有物体，而不需要预测物体是20分类中的哪一个，故只需要2个参数。...由于我们不是特别关心不包含物体的bounding box，故赋予不包含物体的box的置信度confidence误差的权重为0.5，包含物体的权重则为1。...每个anchor对应4个位置参数(x,y,w,h)和21个类别概率（voc训练集为20分类问题，在加上anchor是否为背景，共21分类）。 ? SSD的检测值也与Yolo不太一样。
YOLOv4 四、总结 一、任务描述 目标检测是为了解决图像里的物体是什么，在哪里的问题。输入一幅图像，输出的是图像里每个物体的类别和位置，其中位置用一个包含物体的框表示。...需要注意，我们的目标，同时也是论文中常说的感兴趣的物体，指我们关心的类别（行人检测只检测人，交通检测只关心交通工具等），或者数据集包含的类别，并不是图像里所有的物体都是目标，比如建筑，草坪也是物体，但他们常常是背景...类 竞赛数据集上对卷积层进行预训练 然后再把网络根据检测任务微调 检测流程 a) 输入一幅多目标图像 b) 将图像划分成多个网格 c) 通过网络得到每个网格的分类概率，以及各网格预测的框+置信度 d)...与基于滑动窗口和区域提议的技术不同，YOLO在训练和测试期间会看到整个图像，因此它隐式地编码有关类及其外观的上下文信息。...很多分类方法都用一个 softmax layer ，但它的前提是假设所有类互斥，但我们的数据集类别是不都是互斥的（有可能是包含关系，例如狗和金毛犬），所以我们使用了一个多标签模型来组合数据集（无互斥的要求
占比较小的目标检测效果不好.虽然每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择只选择IOU最高的bounding box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。...设置权重\(λ_{coord=5}\).在计算IOU误差时，包含物体的格子与不包含物体的格子，二者的IOU误差对网络loss的贡献值是不同的。...若采用相同的权值，那么不包含物体的格子的confidence值近似为0，变相放大了包含物体的格子的confidence误差在计算网络参数梯度时的影响。...对比这两组bounding box是否基本一致，如果一致就用YOLO计算得到的概率对目标分类，最终的bouding box的区域选取二者的相交区域。这种组合方式将准确率提高了3个百分点。...YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于DPM和RCNN系列检测方法。 但相比RCNN系列物体检测方法，YOLO具有以下缺点： 识别物体位置精准性差。 召回率低。
我们将目标检测重新看作单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类概率。使用我们的系统，您只需要在图像上看一次（YOLO），以预测出现的目标和位置。...YOLO很简单：参见图1。单个卷积网络同时预测这些盒子的多个边界框和类概率。YOLO在全图像上训练并直接优化检测性能。这种统一的模型比传统的目标检测方法有一些好处。 ? 图1：YOLO检测系统。...每个网格单元预测这些盒子的BB个边界框和置信度分数。这些置信度分数反映了该模型对盒子是否包含目标的信心，以及它预测盒子的准确程度。...另外，在每张图像中，许多网格单元不包含任何对象。这将这些单元格的“置信度”分数推向零，通常压倒了包含目标的单元格的梯度。这可能导致模型不稳定，从而导致训练早期发散。...为了改善这一点，我们增加了边界框坐标预测损失，并减少了不包含目标边界框的置信度预测损失。
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