目标检测算法主要包括：【两阶段】目标检测算法、【多阶段】目标检测算法、【单阶段】目标检测算法
以下内容节选自我的研究报告。 1. 背景 目标检测（object detection）简单说就是框选出目标，并预测出类别的一个任务。它是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，将目标的分割和识别合二为一
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
来自官方的Mask R-CNN实现终于“又”来了！PyTorch官方Twitter今天公布了一个名为Mask R-CNN Benchmark的项目。
机器视觉领域的核心问题之一就是目标检测（objectdetection），它的任务是找出图像当中所有感兴趣的目标（物体），确定其位置和大小。作为经典的目标检测框架FasterR-CNN，虽然是2015年的论文，但是它至今仍然是许多目标检测算法的基础，这在飞速发展的深度学习领域十分难得。而在FasterR-CNN的基础上改进的MaskR-CNN在2018年被提出，并斩获了ICCV2017年的最佳论文。Mask R-CNN可以应用到人体姿势识别，并且在实例分割、目标检测、人体关键点检测三个任务都取得了很好的效果。因此，百度深度学习框架PaddlePaddle开源了用于目标检测的RCNN模型，从而可以快速构建强大的应用，满足各种场景的应用，包括但不仅限于安防监控、医学图像识别、交通车辆检测、信号灯识别、食品检测等等。
前言：RCNN虽然能进行目标检测，但检测的精确度，尤其是速度方面太慢了，没秒才0.03帧。在RCNN基础上做了改进就有了FAST RCNN和FASTER RCNN
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。这一期我们就来理理 R-CNN 系列的部分知识点，同样，我们会分为 理论、体验和代码实战 三期来进行讲解，今天就是理论部分。
注意,--recursive 一定要有,否则 py-faster-rcnn 目录下没有 caffe-fast-rcnn 文件夹。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch框架现在越来越受到开发者欢迎的深度学习框架，小编也是从tensorflow到pytorch都使用过，让我现在选择我会选择pytorch框架，原因有几下几个： 集合了前面框架的优点，特别是torch与caffe2 学习曲线平缓，特别容易上手 针对计算机视觉提供了专项torchvision框架 模型导出ONNX公开格式，兼容各种推理框架部署，从边缘到云端 最新论文多数都是基于pytorch完成，容易对接开发
本文主要讲一下深度网络时代，目标检测系列的RCNN这个分支，这个分支就是常说的two-step，候选框 + 深度学习分类的模式：RCNN->SPP->Fast RCNN->Faster RCNN
RCNN系列：RCNN，SPPNet，Fast RCNN，Faster RCNN，R-FCN。 作者是何凯明
本文介绍了如何基于PyTorch实现自定义数据集，并使用该数据集进行Faster R-CNN目标检测。主要包括四个步骤：数据集制作、模型训练、模型验证和测试。在模型训练阶段，使用自定义数据集和预训练的VGG16模型进行训练，并采用随机数据增强和叠加训练方法。在模型验证和测试阶段，使用自定义数据集对Faster R-CNN模型进行微调，并使用测试集对模型进行测试。实验结果表明，该方法能够有效提高目标检测的准确率。
1.在安装faster-rcnn事如果报这种错误 In file included from ./include/caffe/util/device_alternate.hpp:40:0, from ./include/caffe/common.hpp:19, from ./include/caffe/blob.hpp:8, from ./include/caffe/net.hpp:10,
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最近总是有很多入门的朋友问我，我进入计算机视觉这个领域难不难？是不是要学习很多知识？到底哪个方向比较好？。。。。。这些问题其实我也不好回答他们，只能衷心告诉他们，如果你对这领域特别感兴趣，那你可以进来试试玩玩，如果试过了玩过了，觉得这不是你喜欢的领域，那你可以立马退出，选择你喜欢的领域方向。我个人一直认为，科研这个东西，真的是要有兴趣爱好，这是你动力和创新的源泉。只有对自己选择的领域有兴趣，有动力深入挖掘，我觉得一定会做得很好，可能还会创造出许多意想不到的结果。 如果现在你们入门的朋友，选择了目标检测类，
pytorch==1.7.0 时多卡训练会发生问题，需参考此 Issue。命令参考：
Faster R-CNN 的 caffe-fast-rcnn 版本没有更新，导致新版的 cudnn 不能使用，Makefile.config 添加 cudnn:=1 时，编译无法通过. 对此，作以下修改： 将 caffe-fast-rcnn 中的以下文件替换为 BAIR(BVLC) 的 caffe 的对应文件：
前言：faster-RCNN是区域卷积神经网络（RCNN系列）的第三篇文章，是为了解决select search方法找寻region proposal速度太慢的问题而提出来的，整个faster-RCNN的大致框架依然是沿袭了fast-RCNN的基本能结构，只不过在region proposal的产生上面应用了专门的技术手段——区域推荐网络（region proposal network，即RPN），这是整个faster最难以理解的地方，本文也将以他为重点进行说明。鉴于篇幅较长，本次系列文章将分为3篇来说明：
RCNN全称为Regions with CNN Features，是将深度学习应用到物体检测领域的经典之作，并凭借卷积网络出色的特征提取能力，大幅度提升了物体检测的效果。而随后基于RCNN的Fast RCNN及Faster RCNN将物体检测问题进一步优化，在实现方式、速度、精度上均有了大幅度提升。
首先，本文并不是利用Pytorch从头去实现Faster RCNN、Mask RCNN这两个结构的文章。如果有意向去从头实现并了解每一步细节可以看看下面这些视频和博客：
检测资源合集http://objectdetection.cn/2018/05/14/awesome-object-detection/
AI科技评论按：虽然CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是Momenta高级研发工程师李俊对此次大会收录的Speed/Accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 一文进行的解读。 如何选择物体检测器 ——对当下主流CNN物体检测器的评测 自2014年RCNN被提出以来，基于卷积神经网络的物体检测已经成为主流。Faster RCNN、SSD、YOLO、 R-FCN等诸多检测算法百花齐放，每种方法都在各自
由于每期都是逐步改进，重复的不在赘述，所以建议先阅读前面的，这期我们继续改进，学习一下Faster RCNN都做了哪些改进？
今天是中国传统节日——端午节！在此，祝大家节日快乐！ 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 最近总是有很多入门的朋友问我们，进入计算机视觉这个领域难不难？是不是要学习很多知识？到底哪个方向比较好？ 对于这些问题其实我们也不好回答他们，只能衷心告诉他们，如果你对这领域特别感兴趣，那你可以进来试试玩玩，如果试过了玩过了，觉得这不是你喜欢的领域，那你可以立马退出，选择你喜欢的
本文主要参考自文献[1]：Zhengxia Zou, Zhenwei Shi, Member, IEEE, Yuhong Guo, and Jieping Ye, Object Detection in 20 Years: A Survey Senior Member, IEEE
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
fast-RCNN是建立在前面的RCNN和SPPNet的基础之上的，虽然RCNN和SPPNet使得深度神经网络在目标检测领域有了一些新的技术突破，但是还远远没有达到真正的实时检测、端到端的出结果的程度，于是诞生了fast-RCNN，虽然在目前，已经明确有说明fast-RCNN是deprecate（贬低，贬损）的，但是从它里面所诞生的一些创新方法为后面的目标检测算法建立了一个很好的基础。小草收集了大量文献，整理了fast-RCNN的四大核心点。
在前面已经测试过 YOLOV3 和 SSD 基于 OpenCV DNN 的目标检测实现，这里再简单实现下 Faster RCNN 基于 DNN 的实现.
在 OpenCV4.X 版本(OpenCV3.4.1之后版本) 可以采用 cv2.dnn.readNetFromTensorflow(pbmodel, pbtxt) 函数直接调用 TensorFlow 训练的目标检测模型.
今天要为大家介绍一个RCNN系列的一篇文章，这也是COCO 2017挑战赛上获得冠军的方案。之前我们讲过了很多RCNN系列的检测论文了，例如Faster RCNN（请看公众号的Faster RCNN电子书）以及R-FCN 目标检测算法之NIPS 2016 R-FCN（来自微软何凯明团队） 。然后R-FCN是对Faster RCNN网络进行了改进，去掉了全连接层使得网络成为了全卷积网络，从而提升了检测速度，那么还能不能继续对R-FCN进行改进呢？Light-Head RCNN就实现了这一改进，我们先看一下Light-Head RCNN和一些主流的检测算法在精度和速度上的比较，如Figure1所示。
从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RPN网络，一个是最后检测目标的分类回归网络。通过学习，我们知道RPN网络在提取候选框的时候有两个任务，一个是判断该anchor产生的候选框是否是目标的二分类任务，另一个是对该候选框进行边框回归的回归任务。 而Faster RCNN最后的目标检测网络同样也有两个任务，跟RPN网络类似，一个是判断RPN网络产生的候选框框住的物体是具体哪一类物体的分类任务，另一个是对该候选框进行回归的回归任务。 既然两个网络都是多任务网络，那么，我们先看看RPN网络的损失函数是怎么样的？先上RPN网络的总体损失函数，接下来分析，如下（公式可左右滑动）：
本文介绍了一种用于目标检测的Faster R-CNN网络及其训练方法。该网络由Region Proposal Network（RPN）和Fast R-CNN两部分组成，旨在提高目标检测的速度和准确性。RPN用于生成候选区域，而Fast R-CNN则用于分类和边界框回归。通过交替训练和联合训练，该网络能够快速准确地检测出图像中的目标。
R-FCN全称为Region-based Fully Convolutional Networks，是由微软的何凯明团队在NIPS 2016上提出来的，仍然是双阶段的目标检检测算法。论文地址和官方开源代码见文后。
Mask RCNN是实现物体实例分割(Object Instance Segmentation)的通用框架。它在Faster RCNN的基础上增加了一个预测物体Mask的分支，所以Mask RCNN不仅可以预测输入图像物体的Class、Bounding Box，而且还可以生成每个物体的Mask。
当运行 demo.py 有如上输出时, 说明我们已经可以通过之前别人训练好的模型进行测试, 下面我们将自己动手训练一个模型。该模型数据采用 voc2007 数据。训练时采用 ZF 模型。
本文适合刚入门物体检测的人群学习，不涉及公式推理。 目录 *摘要 *相关物体检测数据集介绍 *现有的主流物体检测算法 *物体检测的难点与挑战 *相关术语介绍 *物体检测的传统算法概述 *基于深度学习的物体检测算法 R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN YOLO *物体检测动手实践 *参考文献 摘要 相比于图像分类，图像中物体检测是计算机视觉中一个更加复杂的问题，因为图像分类只需要判断出图像属于哪一类就行，而在物体检测中，图像里可能有多个物体，我们需要对所有
本文介绍了Faster R-CNN目标检测算法及其在COCO数据集上的实验结果。文章首先介绍了Faster R-CNN的背景知识，包括其检测速度、精度等方面的优势。然后详细介绍了Faster R-CNN的网络结构，包括Region Proposal Network（RPN）、Convolutional Layer等关键组件。接着，文章分析了RPN的两种训练方式：联合训练和交替训练。最后，文章给出了Faster R-CNN在COCO数据集上的实验结果，并与Selective Search方法进行了对比，结果表明，Faster R-CNN在物体检测任务上具有显著的优势。"，"query": "介绍了哪些内容
本文介绍了如何通过修改配置文件、更换依赖库等方法解决在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.5.12后，在Caffe中无法使用‘imencode’和‘imread’函数的问题。首先，介绍了问题的具体表现；然后，分析了问题原因，并给出了在Ubuntu系统中安装OpenCV 4.5.12的正确方法；最后，分享了如何解决与依赖关系相关的问题。
经过前面三节，我们已经大概上讲清楚了如何构造一个完整的Faster RCNN模型以及里面的代码实现细节，这一节呢主要来解析一下工程中更外围一点的东西，即train.py和trainer.py，这将教会我们如何使用已经搭建好的Faster RCNN网络。解析代码地址为：https://github.com/BBuf/simple-faster-rcnn-explain 。
传统的detection主流方法： DPM(Deformable parts models)， 在VOC2007上能到43%的mAP，虽然DPM和CNN看起来差别很大，但依旧属于CNN。 CNN流行之后，Szegedy做过将detection问题作为回归问题的尝试（Deep Neural Networks for Object Detection），但是效果差强人意，在VOC2007上mAP只有30.5%。
目标检测（物体检测, Object Detection) 专知荟萃 入门学习 进阶文章 综述 Tutorial 视频教程 代码 领域专家 入门学习 图像目标检测（Object Detection）原理与实现 （1-6） [http://www.voidcn.com/article/p-xnjyqlkj-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-ypylfzuk-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-pfihszbt-
目标检测模型相比于分类模型的研究相比，更缺少普遍性，并且网络结构和优化目标更加复杂。
https://blog.csdn.net/t5131828/article/details/53302503
前面已经讲解完了RCNN系列的三篇论文，目标检测项目也基本可以跑起来了。今天要讲的FPN也是Two Stage目标检测算法中非常值得推敲的论文，它进一步优化了Faster-RCNN，使得对小目标的检测效果更好，所以一起来看看吧。
本文介绍了如何利用Python和C++在Ubuntu系统上实现Faster R-CNN的物体检测，并分享了在Eclipse上安装PyDev并导入Faster R-CNN Python代码的步骤。同时，本文还解决了在PyDev中导入cv2模块的问题，并提供了跟踪调试Python代码的方法。
最近在做一个目标检测项目，用到了Mask RCNN。我仅仅用了50张训练照片，训练了1000步之后进行测试，发现效果好得令人称奇。就这个任务，很久之前用yolo v1训练则很难收敛。不过把它们拿来比当然不公平，但我更想说的是，mask RCNN效果真的很好。
针对上述这些问题，本篇论文作者提出了fast rcnn网络，可以解决R-CNN和SPPnet的缺点，同时提高其速度和准确性。fast rcnn具有以下优点：
看了pascal_voc.py代码,可以把代码的jpg拼接改成png,这样可以不做上一步.
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