对于bb框估计分支，我们利用基于重叠最大化（就是在目标检测网络上增加了一个IoU分支，用于预测bb与gt的IoU，使用最大化IoU来调整bb）的体系结构。...我们采用hinge-like loss，用 将背景区域中的负分数取零。因此，该模型可以自由地为背景中的简单样本预测较大的负值，而不会增加损失。...然后，通过找到使梯度方向上的近似损失最小的步长来进行最陡的下降: 在最速下降时，公式（5）用于计算滤波器更新的每次迭代中的标量步长。 二次模型（4）以及因此得到的步长（5）取决于 的选择。...最终的损失函数为： 3.6 在线追踪 对于给定的第一帧，他们用数据增强方式添加了15个样本，然后用10次梯度下降来学习 f，在模型更新过程中，他们保持最新的50个样本，每20帧更新一次。...在跟踪过程中，我们通过每20帧执行两次优化器递归完成更新，或在检测到干扰波峰时执行一次递归来更新目标模型。 我们的方法是使用PyTorch在Python中实现的。
使用attention机制便于理解在模型输出过程中输入序列中的信息是如何影响最后生成序列的。这有助于我们更好地理解模型的内部运作机制以及对一些特定的输入-输出进行debug。...目标检测方法 第一类：传统目标检测算法： 级联+特征+分类器 第二类：基于候选区域的检测方法： RCNN系列 第三类：基于回归方法的检测： YOLO、SSD等 13....目标窗口一般使用四维向量(x,y,w,h)来表示，分别表示窗口的中心点坐标和宽高。边框回归的目标是使得候选框逼近与真实框。...深度学习中加快训练速度方法 ① 提高学习率 ② 增加batch size ③ 预训练 ④ 动量 ⑤ 增加步长 ⑥ 使用残差 18. 如何使网络跳出局部极小值 调整学习率，使用变化（衰减）的学习率。...在DenseNet中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入。
EA-LSS 可以即插即用到各种 LSS-based 的BEV 3D目标检测模型中，其在几乎不降低推理速度的同时有效提高了基线性能。...在不增加推理时间和推理资源的情况下，EA-LSS 显著提高了在 nuScenes 3D 目标检测基准上的几个最先进的 BEV baselines 。...如图5所示，作为一种即插即用的视图转换范式，EA-LSS 可以在大部分基于 LSS 的 BEV 3D目标检测模型中使用。...表 2 中，我们记录了在 nuScenens 3D 目标检测测试集上的实验结果对比。使用EA-LSS 框架后，mAP 和 NDS 相对于 BEVFusion 分别提高了 0.9% 和 1.1%。...表4 提供了 EADF 模块的分块和填充操作中使用不同大小的步长 k 在 nuScenes 3D 目标检测验证集上的性能。当 k = 7 时，性能达到最优。
语义分割的难点 1）数据问题：分割不像检测等任务，只需要标注边框就可以使用，分割需要精确到像素级标注，包括每一个目标的轮廓等信息； 2）计算资源问题：要想得到较高的精度就需要使用更深的网络、进行更精确的计算...Faster R-CNN是一个优秀的目标检测模型，能较准确地检测图像中的目标物体（检测到实例），其输出数据主要包含两组：一组是图像分类预测，一组是图像边框回归。...Mask R-CNN在此基础上增加了FCN来产生对应的像素分类信息（称为Mask），用来描述检测出的目标物体的范围，所以Mask R-CNN可以理解为Faster R-CNN + FCN。...反卷积是2×2的，步长为2，隐藏层中使用ReLU。左图中，“res5”表示ResNet的第五阶段，为了简单起见，修改了第一个卷积操作，使用7×7，步长为1的RoI代替14×14，步长为2的RoI。...上）和使用不同膨胀率的空洞卷积（下）的差异，通过在Block3后使用不同膨胀率的空洞卷积，保证在扩大视野的情况下，保证特征图的分辨率。
那么在机器学习中逐步逼近、迭代求解最优化时，经常会使用到梯度，沿着梯度向量的方向是函数增加的最快，更容易找到函数的最大值，反过来，沿着梯度向量相反的地方，梯度减少的最快，更容易找到最小值。...一些重要概念 根据上述梯度下降的求解原理，我们需要了解如下几个梯度下降相关的重要概念： 步长（Learning rate）：每一步梯度下降时向目标方向前行的长度,用上面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度...假设函数（hypothesis function） ：在监督学习中，为了拟合输入样本，而使用的假设函数，常用h()表示，对于线性回归模型，假设函数就是函数 \[Y = W_0 + W_1X1 + W_2X2...每个机器学习模型都有一个损失函数，学习的目的就是将损失函数最小化， 算法详解 梯度下降的具体算法实现过程是： 确定模型的假设函数和损失函数 相关参数的初始化，包括：参数、算法终止距离和步长 确定当前位置损失函数的梯度...所以算法的步长需要多次运行后才能得到一个较为优的值。 初始值：初始值不同，最终得到的最小值有可能不同，可能获得的只是局部最小值；当然如果损失函数是凸函数则一定是最优解。
由论文中图示，在5 FPS 到 160 FPS 范围内，YOLOv7 在 speed 和 accuracy 上都超过了所有已知的目标检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的实时目标检测器中...它共有两点，第一点，模块重参化，在不提高推理成本的情况下提高检测精度。第二点，动态标签分配，这可以加快模型的训练效率，增加正样本的数量。...训练策略 （bag-of-freebies） 模块重参化，不提高推理成本的情况下提高检测精度。 动态标签分配，加快模型的训练效率，增加正样本的数量。...使用无 identity 连接的 RepConv (RepConvN)来设计规划的重参数卷积的架构 动态标签分配 深度监督是一种常用于训练深度网络的技术，是指在模型训练过程中，除了最终的检测头外，再额外增加一些辅助检测头...该向量可以与前一层或后续卷积层的偏差和权值相结合。 EMA模型：EMA是mean teacher中使用的一种技术，在本文的系统中，纯粹使用EMA模型作为最终的推理模型。
相关工作 目标检测经典模型： 两阶段：Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN 单阶段：YOLO，SSD 针对小目标：RP-Faster R-CNN 6....在这里之所以不使用C2，是因为遥感目标检测会设置较多的尺度和比例，那么在C2这个特征图上面的anchor就变得太多了，而且在遥感数据集中最小的目标一般也都在10像素以上（特指DOTA1.0，DOTA1.5...在当前常用的旋转检测框的角度定义下，由于存在旋转角度的边界问题，会产生不必要的损失，如下图所示： 图片 最理想的角度回归路线是由蓝色框逆时针旋转到红色框，但由于角度的周期性，导致按照这个回归方式的损失非常大...此时模型必须以更复杂的形式回归（例如蓝色框顺时针旋转，同时缩放w和h），增加了回归的难度。为了更好地解决这个问题，我们在传统的smooth L1 损失函数中引入了IoU常数因子。...在边界情况下，新的损失函数近似等于0，消除了损失的突增。新的回归损失可分为两部分，smooth L1回归损失函数取单位向量确定梯度传播的方向，而IoU表示梯度的大小，这样loss函数就变得连续。
✒️在梯度下降算法中被称作为 学习率 或者 步长 ，意味着我们可以通过α来控制每一步走的距离，控制参数不要走太快，错过了使损失函数取最小值的点。...2.梯度下降优化原理 2.1相关概念 首先我们回想一下一些概念，步长，步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度；特征，指的是样本中输入部分；假设函数，在监督学习中，为了拟合输入样本...，而使用的假设函数；损失函数，为了评估模型拟合的好坏， 通常用损失函数来度量拟合的程度，损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数。...这个表示可以简化，我们增加一个特征 ，这样： 同样是线性回归，对应于上面的假设函数，损失函数为： 2.算法相关参数的初始化 （θ，步长，终止距离ε） 在没有任何先验知识的时候，可以将所有的θ初始化为...其是在整个训练数据集上计算损失函数关于参数θ的梯度： 图像表达可能会更清晰： 注意，我们在执行时不能在新更新模型，在运行的过程中，不能增加新的样本，且全梯度下降无法处理超出内存容量限制的数据集。
他的工作就是仔细查看证据（输入图像）并使用敏锐的眼睛和推演能力（特征检测），预测图片中的人物是谁以此来破案（正确分类图像）。...第二步 ▌特征检测：遇见 Sherlock Convolution Holmes Sherlock 使用放大镜，仔仔细细地检查每一张图像，找到该图像的重要特征或“线索”。...元素乘法—用来计算1条线索 ▌步长：移动放大镜 在计算了特征图中的第一个像素后，Sherlock 会怎样移动他的放大镜？ 答案就是步长参数。...2：使用更多的滤波器—通过在卷积层中添加至少 1 个特征图，为 Sherlock提供更多线索 我们模型的特征图或“线索”数量是没有限制，这是一个可以控制的参数。...在典型的CNN中，进入分类器之前，我们一般会有几轮卷积 / ReLU / 池的过程。每一轮，我们都会在增加深度的同时挤压高度/宽度，这样我们就不会丢失一些证据。
在解码器中使用最大池化索引有几个实际优势： 它改善了边界的预测，因为避免了像素位置信息的损失； 它对算力友好，这是由于本身上采样不会参与网络训练； 这种形式的上采样可以合并到任何编码器-解码器结构中。...图5 Unet网络拓扑示意图[6]每个蓝框对应一个多通道特征图 通道的数量在框的顶部表示。每一层的x-y尺寸在框的左下边缘提供。白框表示复制的特征。箭头表示不同的操作。...该模块与上文的金字塔类似，不同在于将普通卷积换成了空洞卷积。空洞卷积设置了采样率，在不增加额外开销的前提下，增强了感受野。...很多工业缺陷检测的评价以计算机视觉领域常用的指标来判别模型的优劣，如mAP（Mean Average Precision，均像素精度）等等，把其看成“目标检测”或者“目标分割”问题，脱离了实际的工业应用...以基于正则化的Lwf（learning without forgetting）学习为例，这一算法的主要思想是来自于知识蒸馏，也就除了分类损失，还有一项蒸馏损失，使新模型在新任务上的预测与旧模型在任务上的预测相近
语义分割能逐像素地定位目标的边界，将检测和分割联合，使用基于区域的分割方法提取特征，自上而下地聚类计算候选区域，能有效改进目标检测的性能。...因此，本文提出一种新的利用语义分割来增强检测效果的行人检测框架，将语义分割掩膜融合到共享层，增强行人特征，解决行人的漏检和误检问题。由于不增加单独的语义分割网络，因此基本不增加模型的计算复杂度。...而且随着卷积网络的加深，图像的尺寸在经过多个池化层后越变越小，对于被严重遮挡的行人和小目标来说，使用物体轮廓和目标框作为边界的逐像素标注的差异已经微乎其微。...其中，漏检率是指正样本被模型预测为负样本的数目与所有正样本数目的比例；每帧图像误检率(FPPI)是指负样本被模型预测为正样本的数目与所有样本的比例；对数平均漏检率是MR-FPPI曲线在对数空间 内均匀分布的九个点的平均值...▲ 表 5 在Caltech测试数据集上融合不同卷积层的性能 为证明模型的有效性，在Caltech数据集上进行消融实验。表6比较了PFEM中每个组件以及添加PSDM后与完整算法的对比结果。
：衡量目标的类别 定位误差比分类误差更大，所以增加对定位损失的惩罚，使 \lambda_{coord}=5 在每个图像中，许多网格单元不包含任何目标。...这里的9000指YOLO9000可以同时在COCO和ImageNet数据集中进行训练，训练后的模型可以实现多达9000种物体的实时检测。...所以YOLOv1在采用224x224分类模型预训练后，将分辨率增加至448x448，并使用这个高分辨率在检测数据集上finetune。但是直接切换分辨率，检测模型可能难以快速适应高分辨率。...所以YOLOv2增加了在ImageNet数据集上使用448x448输入来finetune分类网络这一中间过程（10 epochs），这可以使得模型在检测数据集上finetune之前已经适用高分辨率输入。...但是YOLOX却要取消锚框，作者认为使用锚框存在两个问题：其一，锚框尺寸根据特定的数据集进行计算，并不通用；其二，使用锚框会在模型检测头那里增加很多额外的计算量。
在图片边缘周围填入适当的0以保持卷积后图片尺寸不变，这称为 same填充。如果不填充，称为valid填充。 ? 步长stride是卷积运算的另外一个参数。步长是卷积核在图片中每次滑动的长度。...卷积神经通常具有以下经典模式： 卷积层和池化层交替排列，然后展开后连接几个全连接层，最后连接softmax分类器。 随着网络的深入，特征图大小将会逐渐减小，但特征图数量(通道数量)逐渐增加。...这种模型架构的信息密度更大了，这就带来了一个突出的问题：计算成本大大增加。不仅大型（比如5×5）卷积过滤器的固有计算成本高，并排堆叠多个不同的过滤器更会极大增加每一层的特征映射的数量。...3，风格损失 我们定义图片的风格为图片通过卷积层后不同通道之间的相关性。可以定义如下风格矩阵。 ? 风格损失可以定义为G和S之间风格矩阵的差的范数。 ? 如果对各层都使用风格损失，那么效果会更好。...3，同时检测多个目标 为了在一张图片中同时检测多个目标，我们一般可以使用滑动窗口的方法，在一个一个的小窗口中分别运行算法检测是否包含特定目标，然后将滑动窗口变大，在更大的一个一个的窗口中分别运行算法检测是否包含特定目标
alpha在梯度下降算法中被称作为 学习率 或者 步长 ，意味着我们可以通过α来控制每一步走的距离，控制参数不要走太快，错过了使损失函数取最小值的点。...步长(Learning rate)： 步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。 用前面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度。...假设函数(hypothesis function)： 在监督学习中，为了拟合输入样本，而使用的假设函数，记为h_\theta (x)。...损失函数(loss function)： 为了评估模型拟合的好坏， 通常用损失函数来度量拟合的程度。 损失函数极小化，意味着拟合程度最好，对应的模型参数即为最优参数。...,\theta _n,算法终止距离ε以及步长/alpha 。在没有任何先验知识的时候，可以将所有的\theta 初始化为0， 将步长初始化为1。在调优的时候再 优化。
他们的主要想法是通过选择那些检测器触发错误警报的例子，逐步增加或引导背景示例集。这种策略会导致迭代训练算法之间的交替更新检测模型在当前设置的例子,使用更新后的模型,然后寻找新的假正性的引导训练集。...他们的算法通常被称为难负挖掘，在训练SVM进行目标检测时经常使用。Bootstrapping还成功地应用于其他各种学习模型，包括浅神经网络和增强决策树。...为了实现这一目标，我们每20k优化步骤就从每个方法中获取模型快照，并在整个VOC07训练集上运行它们，以计算所有RoI的平均损失。这以不依赖于示例抽样方案的方式度量训练集损失。...图3显示了VGG16在各种超参数设置下的平均每RoI损失，如表1所示。我们发现bg_lo =0导致的训练损失最高，而使用启发式bg_lo =0.1则导致的训练损失要低得多。...在本节中，我们将展示这些改进与最近提高目标检测精度的一些附加功能是正交的。给OHEM加入以下两项后在PASCAL VOC上产生最佳精度，在MS COCO上达到了很高的精度。
损失函数:L=(L1+L2+L3)/3 当所有的分数几乎相同时:L=分类数-1 (就是max中的那个1.共有类数-1个) 为什么使用平均值?...卷积神经网络 卷积 图片:32*32*3 卷积核:3*3*3 前两个 3是卷积核大小,后一个是图片通道数,指定步长后滑动一次生成 一个[x,y,1] 假设有n个卷积核,这样就生成[x,y,n] 缩小图片大小...2*2 每次滑动步长为2 意思就是不重叠 池化方法通常是最大池化法:在2*2的4个值中选取最大的作为结果 没有参数,64的深度不变 通常使用最大池化,不是均值池化:因为它表示的是神经元在某一区域的感知...分类定位 知道物体数量 对象识别：目标检测 使用框框框主一类事物 1，框框大小变化位置移动，以此寻找目标位置 计算量大 2，寻找点状n个点状候选区（1000-2000），经过卷积计算RCNN...3，fast-rcnn 4，ssd 图片分为nxn的网格，检测每个格中概率 5，mask rcnn PCA:主成分分析 降维方法 生成式模型：无监督学习的一种 pixelRNNs pixelCNNs
3.使用CenterNet做3D目标检测 2D目标检测只需要网络输出目标的位置和尺寸即可，而3D目标检测还需要网络输出目标的深度、（长、宽、高）、目标的角度这3个额外的信息。...3.1 深度 在backbone后面增加一个head用于预测深度信息，网络的输出并不是最终的深度。对于目标，网络输出的深度信息记作，则目标的真正深度为，表示sigmoid函数。...对于每一组，用于使用softmax函数进行分类，从而决定目标的预测角度是由第1组的信息表示还是由第2组的信息表示；分别用于预测“目标角度与该组内角度范围的中心角度”差值的值和值。...可以看到使用Hourglass-104结构精度可以达到45.1% AP，超越了其他单阶段检测器。 4.2 3D目标检测 在KITTI数据集上训练3D目标检测算法，训练时没有使用数据增强技术。...框架下，可以通过增加网络的head预测目标的其他属性，比如3D目标检测中的目标深度、角度等信息，可扩展性强。
两个分支的数据在处理完毕后通过通道拼接方式合并。单个张量经过多次卷积步骤以收集大量的特征数据用于训练。由于这种特征学习的多样性，模型能够适应包括复杂背景或遮挡在内的各种目标检测情况。...利用这些层在抽象的不同层次提取特征的能力，模型可以获得对目标检测至关重要的高级语义信息和基本细节。输入张量通过 Backbone 层时，对其应用层次化特征提取。每一层捕获不同抽象层次的特征。...通过将上采样的特征图与早期层的特征图连接，促进了多尺度数据集成。这使得模型能够保留细粒度特征和空间联系，从而改善了目标定位和识别。 在评估特征图后，检测Head生成目标检测的预测。...它接收一个输入张量x，在一半上进行平均池化，在另一半上进行最大池化，对每个池化后的张量应用卷积操作，并将结果连接起来后返回。这个块对于使用不同操作对每半部分进行下采样特征图很有用。...它使用预定义的 Anchor 框和步长进行推理。检测Head中的偏差根据名义类别频率和图像大小进行初始化。偏差初始化有助于确保检测Head在训练开始时具有合理的预测[8, 14]。
如下图例子所示，滤波器在图像上的卷积是每次卷积计算后平移一定距离再次计算。这个距离就是通过步长stride来进行控制的。在这个例子中，步长stride设为1。...随着网络层数深入，使用的滤波器数量同样增加。...（论文第10页很好地说明了） 用Caffe工具箱进行建模 在训练中使用了尺寸抖动技术scale jittering进行数据扩容data augmentation 每卷积层后紧跟一个线性整流层ReLU并使用批量梯度下降法...如同标题所说的，Fast R-CNN以及Faster R-CNN方法使我们的模型能够更好更快地解决机器视觉中的目标检测问题。...文章重要性 首先它能检测图像中的特定物体；更重要的是它能够找到这个物体在图像中的具体位置，这是机器学习的一个重要进步。目前，Faster R-CNN已经成为目标检测算法的标杆。
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