，在检测的时候能够同时考虑不同尺度的信息，使得检测更加准确。...YOLO9000: 到了 SSD ，回归方法的目标检测应该一统天下了，但是 YOLO 的作者不服气，升级做了一个 YOLO9000 ——号称可以同时识别 9000 类物体的实时监测算法。...为了加强算法对小目标检测的精确度，YOLO v3中采用类似FPN的upsample和融合做法（最后融合了3个scale，其他两个scale的大小分别是26×26和52×52），在多个scale的feature...参考文献 SIGAI：目标检测最新进展总结与展望（https://zhuanlan.zhihu.com/p/46595846） 小绿叶：一文看懂YOLO v3（https://zhuanlan.zhihu.com.../p/60944510） Dave：基于深度学习的「目标检测」算法综述（https://zhuanlan.zhihu.com/p/33981103）
目前的目标检测论文主要分为两大类：One-stage 和 Two-stage（还有部分是 Multi-stage），其中 One-stage 相对于 Two-stage 在性能方面的表现就是 FPS 会高一点...本文就来盘点一下 One-stage 最强的目标检测算法，Amusi 将在COCO数据集上 mAP 最高的 One-stage 算法认为是"性能最强" One-stage 目标检测算法。...虽然 One-stage 目标检测算法的 mAP 并不是最高的，但因为普遍具有速度优势（个人觉得也就是落地应用价值），所以目前的研究有很多。...时间：2019.08.07 盘点内容：One-stage 目标检测 mAP 最高的算法 说到 One-stage 目标检测算法，大家脑子里最先蹦出来的算法应该是 YOLO系列和 SSD系列。...这么多目标检测算法，究竟哪家最强呢？！ One-stage 性能最强的目标检测算法 这里 Amusi 罗列几个 One-stage mAP很强很强的算法，并以时间线的角度来展示。
Introduction Detection主要分为以下三个支系： - one-stage系 two-stage系 multi-stage系 主要算法 YOLOv1、SSD、YOLOv2、RetinaNet...、YOLOv3 Fast R-CNN、Faster R-CNN R-CNN、SPPNet 检测精度 较低 较高 极低 检测速度 较快 较慢 极慢 鼻祖 YOLOv1 Fast R-CNN R-CNN 状态...multi-stage 算法 最早期的检测算法 (主要为R-CNN、SPPNet) 都属于multi-stage系。...one-stage 算法 在YOLOv1中，“生成RP”这一任务被直接丢弃了。因此，整个算法只剩下了一个stage，故谓之曰“one-stage”： ?...---- [1] 检测任务专题2: two-stage检测 [2] Object Detection–RCNN,SPPNet,Fast RCNN，FasterRCNN论文详解
比如（点击可访问）： 商汤等提出：统一多目标跟踪框架 亚马逊提出：用于人群计数的尺度感知注意力网络 今天头条推送的是目前人脸检测方向的SOTA论文：改进SRN人脸检测算法。...本文要介绍的是目前(2019-01-26) one-stage目标检测中最强算法：ExtremeNet。...We detect four extreme points (top-most, left-most, bottom-most, right-most) and one center point of...aggregation Extreme Instance Segmentation 实验结果 ExtremeNet有多强，看下面的图示就知道了，在COCO test-dev数据集上，mAP为43.2，在one-stage
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享...)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object...之前，目标检测领域一个普遍的现象就是two-stage的方法有更高的准确率，但是耗时也更严重，比如经典的Faster R-CNN，R-FCN，FPN等，而one-stage的方法效率更高，但是准确性要差一些...RetinaNet原理 设计理念 two-stage方法会分两步完成目标检测，首先生产区域建议框，然后在对框做分类判别和回归矫正，而one-stage方法只有一步就完成了分类判别和bbox的回归。...那么造成two-stage效果好，one-stage效果偏差的本质原因是什么呢？
简介：one-stage检测器巅峰之作 在RetinaNet之前，目标检测领域一个普遍的现象就是two-stage的方法有更高的准确率，但是耗时也更严重，比如经典的Faster R-CNN，R-FCN，...RetinaNet原理 设计理念 two-stage方法会分两步完成目标检测，首先生产区域建议框，然后在对框做分类判别和回归矫正，而one-stage方法只有一步就完成了分类判别和bbox的回归。...）有比较大的意义，但是一张正常的自然图像上，不会有这么多的目标的，这就势必会造成后续任务中的样本不平衡问题，而且由于是one-stage的，更多的anchor带来的好处和更严重的样本不平衡的矛盾没办法在结构上解决...所以RetinaNet提出了Focal loss，解决了正负样本区域极不平衡时目标检测loss易被大批量负样本所左右的问题。...在YOLO的文章中，我们就说起过RPN和YOLO的区别，当RPN不再只做有没有物体的分类，而是做是什么物体的类别判断，那一个RPN就能完成整套目标检测任务。
本文来源于 ICCV-19 上发表的一种新的目标检测技术 FCOS ：全卷积 One-Stage 目标检测算法。该算法提出了一种非常直观和简单的方法来解决目标检测问题,本篇文章是对该算法的总结。...本文内容框架 基于锚框的检测器(Anchor-Based Detectors) 全卷积 One-Stage 目标检测算法(FCOS)的提出 多级检测(Multi-level detection) Centre-Ness...多级检测(Multi-level detection) 多级预测是指利用不同层次的特征图进行目标检测。...而如果进一步对这些超参数进行调整，将可能获得更好的目标检测效果。 总结 FCOS 这一算法能够使得目标检测更加简单化、快速化。...这一方法的提出，将引导更多研究者摒弃基于锚框的目标检测算法，有可能成为解决目标检测这一难题更有效的方案。 DeepHub
近日，奇点云算法工程师三角肌在目标检测算法领域又有新突破。 摘要 卷积神经网络对目标检测的精度有着显著的提升，并且随着卷积神经网络的深度加深，对目标检测精度提升也越大，但是也需要更多的浮点计算。...而大部分知识蒸馏的方法都需要设计复杂的代价函数，并且多数针对两步目标检测算法，本文针对一步目标检测算法提出一个干净有效的知识蒸馏方案。...1 Introduction 近些年来，随着目标检测算法的发展，研究者们发现利用更深更大的卷积神经网络作为骨架，对目标检测算法的精度提升越大。...但是大部分这些方法都需要设计非常复杂的代价函数和训练方式，并且这些方法多用于图像分类和两步目标检测等，极少用于一步目标检测。因此，我们需要一个更加简单而有效，并且可以适用于一步目标检测的知识蒸馏方式。...3 Method 在本文中，我们采用一步目标检测算法SSD[15]作为我们的目标检测算法,SSD目标检测算法结构主要分成两部分，1）骨架网络,作为特征提取器。
Accurate Single Stage Detector Using Recurrent Rolling Convolution CVPR 2017 商汤科技关于目标检测的文献 Code:...https://github.com/xiaohaoChen/rrc_detection 本文直观的理解就是对SSD 自动寻找合适 contextual information 来提升目标检测性能。...这里 single stage detectors 就是一个过程就搞定了检测，相对于 R-CNN 系列的 two stage： 候选区域提取+分类 ?...对于检测目标是足够复杂的 ，包含的信息是够用的。...KITTI 测试数据检测结果： ? 虽然是 single stage detector, 但是这个网络的速度应该不是很快。做不到实时检测
并设计了一个基于可学习度量和two-stages检测模型的通用one-shot条件目标检测框架(OSCD)，如上图(c)。 条件目标检测与目标检测之间存在一些区别。 首先，他们有不同的目标。...所有这些问题都使得目标检测任务对传统方法来说极其困难。因此，提出了one-shot的条件目标检测方法来解决上述问题。 如下图所示。...One-shot条件检测的目标是根据查询图像中的给定条件（目标对象的单个支持图像）来检测对象。在one-shot条件检测的情况下，在许多支持查询的可见类图像对上训练一个模型，以获得强先验。...在两个数据集上的实验证明了新方法在one-shot条件目标检测方面取得了最先进的性能。...在未来，可以把新方法与更多的one-shot目标检测方法进行比较。 计算机视觉研究院学习群等你加入！
Improving Object Detection With One Line of Code https://arxiv.org/abs/1704.04503 Code: https://github.com.../bharatsingh430/soft-nms 本文针对目标检测，对非极大值抑制这个环节进行了改善，可以检测出两个相邻的相同物体。...对于目标检测问题，我们目前主流的方法过程如下： ? 如果两个相似物体是相邻的话，以前的非极大值抑制就会只检测出一个目标。 ?
论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，...Convolutional One-Stage Object Detection [1240] 论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.01355 Introduction *...NMS Our Approach *** [1240] Fully Convolutional One-Stage Object Detector 让$F_i\in \mathbb{R}^{H\times...*** [1240] Visualization for Center-ness **** [1240] CONCLUSION *** 论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage...的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，根据实验结果来看，FCOS能够与主流的检测算法相比较，达到SOTA，为后面的大热的
作者：段凯文（论文一作） 本文是CVer读者投稿 我们介绍一篇很好的 one-stage 目标检测论文：CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection...截至目前，据我们所知，CenterNet 应该是 one-stage 目标检测方法中性能最好的方法。 ?...我们方法的名字叫 CenterNet，是一种 one-stage 的方法，在最具挑战性之一的数据集 MS COCO [2] 上，获得了47% AP，超过了所有已知的 one-stage 检测方 法，并大幅度领先...但这样做开销很大，因此我们提出了用关键点三元组来检测目标，这样使得我们的方法在 one-stage 的前提下就能获得感知物体内部信息的能力。...实验结果表明 CenterNet 获得了47%的AP，超过了所有已知的 one-stage 检测方法，并大幅度领先，其领先幅度至少达4.9%。
摘要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。...利用主流的目标检测方法(如Faster-RCNN[33]、YOLO[32]、SSD[24])，航空图像中的目标检测也取得了显著进展。...然而，在航空影像中，目标是向下捕捉的，而且目标的方向往往是任意的，因此很难对遥感和航空影像中的目标进行标准的检测方法。...两阶段检测器通过对图像进行两次观察来解决目标检测问题，第一次观察是生成一个区域建议集，该区域建议集检测出目标的可能区域。...实现高性能的单级定向目标检测器大多是文本场景检测器[，[38]使用mask形成OBB。该方法可直接应用于用OBB标记目标的航空影像数据集。
摘要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。...预定义的锚盒还会妨碍检测器的泛化能力，因为它们需要在具有不同目标大小或高宽比的新检测任务上重新设计。...此外，更重要的是，这些方法主要用于特殊领域的目标检测，如场景文本检测或人脸检测，因为人们认为，这些方法不能很好地应用于具有高度重叠边界框的一般目标检测。...结果表明，该方法与传统的基于锚点的检测方法具有相当的检测精度。此外，我们注意到我们的方法可能会在远离目标目标中心的位置产生大量低质量的预测边界框。...与基于锚点的检测器不同，基于锚点的检测器将输入图像上的位置作为(多个)锚点盒的中心，并将这些锚点盒作为参考对目标边界盒进行回退，而我们则直接对该位置的目标边界盒进行回退。
locations_to_gt_area[is_cared_in_the_level == 0] = INF # if there are still more than one...objects for a location, # we choose the one with minimal area # shape (N) locations_to_min_area...result) return resultsselect_over_all_levels对刚才的所有level的结果做nms（C++实现），然后取得分最高的fpn_post_nms_top_n个检测结果
前言 和二维图像目标检测一样，3D点云目标检测除了按照输入模态划分为基于点云、基于单目、基于双目或者是多模态融合的方法。...也可以按照对proposal的提出和优化分为one-stage、two-stage甚至three-stage的方法。...下图表示了目前的一些近两年的文章，包括了室内和室外的点云目标检测算法。 ? 这一篇文章核心介绍一些two-sgate的方法中的refine阶段怎么做的。 1....为啥要做两阶段方法 当然在工业界目前为了能够实时都是以one-stage的方法居多，两阶段的方法优点是精度高，回归准但是缺点是速度慢，所以在很多刷榜的任务中，在不考虑精度的前提下都是采用two-stage...的方法为主，two-stage方法在学术界可以将精度推进一部分，而目前点云目标检测的方法中两阶段方法由最初的尝试（19年下半段）到现在发展成存在一定的套路。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 与基线FCOS（一种单阶段和无锚目标象检测模型）相比，新提出的模型在不同的主干上始终获得大约3 个AP的改进，证明了新方法的简单性和效率。...一、前言 Non keypoint-based的目标检测模型由分类和回归分支组成，由于不同的任务驱动因素，这两个分支对来自相同尺度级别和相同空间位置的特征具有不同的敏感性。...实验表明，与基线FCOS（一种单阶段和无锚目标象检测模型）相比，新提出的模型在不同的主干上始终获得大约3 个AP的改进，证明了新方法的简单性和效率。...二、背景 目标检测是深度学习时代比较发达的研究领域。通常考虑两种不同的任务，分类旨在研究跨多类的不同特征，回归旨在绘制准确的边界框。...三、新框架 dynamic receptive filed adaptor 在现代one-stage检测器的head，为了在两个分支上获得相同大小的特征图，来自两个分支的四个卷积操作的每一步共享完全相同的内核大小
Two-Stage Object Detector 进行改进，主要侧重的是网络结构的简化速度的提升，性能稍有提升。...首先说说什么是 Two-Stage Object Detector ，就是将目标检测分为两个步骤：候选区域提取+候选区域分类，代表性的方法有 Faster R-CNN [28] and R-FCN [...17] 相对于 Two-Stage Object Detector，就有 One-Stage Object Detector，没有候选区域提取这个步骤，直接检测分类，代表性的方法有YOLO [26...Two-Stage Object Detector 能否在速度和精度上都超越 One-Stage Object Detector 了？...prediction，使用一个 computation-free R-CNN subnet， R-FCN 通过将计算量前移至 RoI shared score maps generation 得到相当检测结果
与轻量级one-stage检测器相比，ThunderNet在Pascal、VOC和COCO基准上仅占计算量的40%，实现了更好的性能。...近年来，轻量级图像分类网络在GPU上实现了实时目标检测。然而，在图像分类和目标检测之间存在若干差异。...另一方面，one-stage检测器直接预测边界框和类的概率。该类别的检测部分由用于预测的附加层组成，这通常需要很少的计算。因此one-stage检测器被广泛认为是实时检测的关键。...然而，由于one-stage检测器不进行ROI方向的特征提取和识别，其结果比two-stage检测器的结果要低的多。对于轻量级检测器来说，这一问题更加严重。...以前的轻量级one-stage检测器没有达到理想的精度/速度折衷：它们与大型检测器之间存在巨大的交流差距，而它们却无法在移动设备上实现实时检测。
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