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如何限制每个类别每个图像最多一个实例，以实现更快的RCNN或Yolo对象检测？

要限制每个类别每个图像最多一个实例，以实现更快的RCNN或Yolo对象检测，可以通过以下方法实现：

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）：NMS是一种常用的方法，用于在目标检测中去除重叠的边界框。它通过计算不同边界框之间的重叠程度（如IoU），并选择具有最高置信度的边界框作为最终检测结果。可以使用NMS算法来限制每个类别每个图像最多一个实例。
类别置信度阈值：可以设置一个类别置信度阈值，只保留类别置信度高于该阈值的边界框。这样可以确保每个类别只有一个实例被检测出来。
类别数量限制：可以设置一个类别数量限制，例如每个类别最多只能检测到一个实例。当某个类别的实例数量达到限制时，可以选择忽略该类别的其他检测结果。
后处理策略：可以设计一种后处理策略，例如根据目标的位置、大小、置信度等因素进行筛选和过滤。通过合理的后处理策略，可以限制每个类别每个图像最多一个实例。

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Anchor-free目标检测 | 工业应用更友好的新网络（附大量相关论文下载）

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目标检测（Object Detection）

（4）分割-Segmentation：分为实例的分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。...所以，目标检测是一个分类、回归问题的叠加。 2. 目标检测的核心问题（1）分类问题：即图片（或某个区域）中的图像属于哪个类别。（2）定位问题：目标可能出现在图像的任何位置。...MS COCO COCO数据集是微软团队发布的一个可以用来图像recognition+segmentation+captioning 数据集，该数据集收集了大量包含常见物体的日常场景图片，并提供像素级的实例标注以更精确地评估检测和分割算法的效果...这些边界框大部分都是由专业注释人员手动绘制的，确保了它们的准确性和一致性。另外，这些图像是非常多样化的，并且通常包含有多个对象的复杂场景（平均每个图像 8 个）。 4....具有的功能或特点：可用的组件：矩形框，多边形，三次贝塞尔曲线，直线和点，画笔，超像素可只标记整张图像而不绘制可使用画笔和超像素导出为YOLO，KITTI，COCO JSON和CSV格式以PASCAL

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rcnn fast rcnn faster rcnn_档案整理年终总结

我理解的目标检测是准确地找到给定图片中对象的位置，并标出对象的类别。目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个问题并不是很容易解决。...接下来我将详细的介绍一下每一过程如何实现，及其里面的一些tricks。...然后基于就建议提取的目标图像将其标准化为CNN的标准输入。（2）CNN特征提取：标准卷积神经网络根据输入执行诸如卷积或池化的操作以获得固定维度输出。...之后以最高概率合并这两个区域。重复此步骤，直到所有图像合并为一个区域位置。...其不同之处如下：Fast RCNN在数据的输入上并不对其有什么限制，而实现这一没有限制的关键所在正是ROI Pooling层。

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华中科大提出YOLOOC | 源于 YOLO又高于YOLO，任何类别都不在话下，误检已是过往

先前的方法依赖于强监督或弱监督的新类别数据来进行新类别检测，这并不适用于实际应用。我们构建了一个新的基准，其中新类别仅在推理阶段遇到。...两阶段方法优先考虑检测精度，而单阶段方法优先考虑推断速度 [22, 23, 24, 1, 18, 16]。YOLO [22] 将对象检测视为一个回归问题，它预测网格单元的边界框和相关的类概率。...Han等人[10]提出了一种在潜在空间中区分高/低密度区域的方法，基于一个共识，即新颖对象通常分散在低密度潜在区域，以检测新颖类别。在开放类别环境中的性能下降是由于过度拟合已知类别特征。...首先，尽可能在每个任务中包含更多的训练图像。其次，每个任务的训练图像逐渐减少，以模拟现实世界中的长尾数据分布。第三，所有任务都具有平衡的类别数量。...YOLOv5s仅在每个任务上使用训练图像，而其他模型使用相同的训练和微调图像。为了模拟现实场景中的隐私约束、有限的计算和内存资源，我们将微调的每个已知类别保留最多100个实例。

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YOLO算法最全综述：从YOLOv1到YOLOv5

简单的概括就是： (1) 给个一个输入图像，首先将图像划分成7*7的网格 (2) 对于每个网格，我们都预测2个边框（包括每个边框是目标的置信度以及每个边框区域在多个类别上的概率） (3) 根据上一步可以预测出...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。...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。...当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。这是YOLO方法的一个缺陷。...对象检测面临的一个问题是图像中对象会有大有小，输入图像经过多层网络提取特征，最后输出的特征图中（比如YOLO2中输入416*416经过卷积网络下采样最后输出是13*13），较小的对象可能特征已经不明显甚至被忽略掉了

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本文首先介绍目标检测的任务，然后介绍主流的目标检测算法或框架，重点为Faster R-CNN，SSD，YOLO三个检测框架。本文内容主要整理自网络博客，用于普及性了解。...而目标识别类似于图像分类，用于判决当前找到得图像块得目标具体是什么类别。 c)语义分割：按对象得内容进行图像得分割，分割的依据是内容，即对象类别。...d)实例分割：按对象个体进行分割，分割的依据是单个目标。 ? ?...Proposal问题，以实现Real-Time检测。...这个预测是通过全连接层来完成的，YOLO会预测每个矩形框的4个参数和其包含物体的信度，以及其属于每个物体类别的概率。YOLO的速度很快，在GPU上可以达到45fps。

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YOLO系列：V1,V2,V3,V4简介

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。...当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。这是YOLO方法的一个缺陷。...简而言之，YOLOv3 的先验检测（Prior detection）系统将分类器或定位器重新用于执行检测任务。他们将模型应用于图像的多个位置和尺度。而那些评分较高的区域就可以视为检测结果。...darknet-53 仿ResNet, 与ResNet-101或ResNet-152准确率接近,但速度更快.对比如下: ? 主干架构的性能对比检测结构如下： ? ?...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。

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目标检测入门最终篇：拾遗及总结

文章结构本篇为读者展现检测领域多样性的一个视角，跟其他任务联合，有YOLO9000、Mask R-CNN；改进损失函数，有Focal Loss；利用GAN提升检测模型的鲁棒性，有A-Fast-RCNN...YOLO9000为我们提供了一种泛化检测模型的训练方式，文章的结果显示YOLO9000在没有COCO标注的类别上有约20的mAP表现，能够检测的物体类别超过9000种。...FAIR团队在COCO Chanllege 2017上基于Mask R-CNN也取得了前列的成绩，但在实践领域，实例分割的标注相比检测标注要更加昂贵，而且按照最初我们对图像理解的三个层次划分，中层次的检测任务借用深层次的分割信息训练...CGBN（Cross GPU Batch Normalization） MegDet: A Large Mini-Batch Object Detector 这篇文章提出了多卡BN的实现思路，使得检测模型能够以较大的...在介绍对象的选择和章节的划分上，都带有笔者自己的偏见，本文仅仅可作为一个导读，更多的细节应参考实现的代码，更多的讨论应参考文章作者的扩展实验。

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收藏 | YOLO系列综述：从V1到V4

*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。...当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。这是YOLO方法的一个缺陷。...3.YOLO的实现细节每个grid有30维，这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。...使用联合训练法，YOLO9000使用COCO检测数据集学习检测图片中的物体的位置，使用ImageNet分类数据集学习如何从大量的类别中进行分类。...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。

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一位算法工程师从30+场秋招面试中总结出的超强面经——目标检测篇（含答案）

RPN网络的实现细节：一个特征图（Faster RCNN的公共Feature Map）经过sliding window处理，得到256维特征，对每个特征向量做两次全连接操作，一个得到2个分数，一个得到4...写一下RPN的损失函数(多任务损失:二分类损失+SmoothL1损失) 训练RPN网络时，对于每个锚点我们定义了一个二分类标签（是该物体或不是）。...首先，每个单元格只预测2个bbox，然后每个单元格最后只取与gt_bbox的IOU高的那个最为最后的检测框，也只是说每个单元格最多只预测一个目标。2....①此处实现方式与yolo类似；②与Faster R-CNN类似，在特征图中每个点新建若干固定尺寸的anchor。检测信息包括每个anchor的信息。...阐述一下如何进行多尺度训练多尺度训练可以分为两个方面:一个是图像金字塔，一个是特征金字塔 1、人脸检测的MTCNN就是图像金字塔，使用多种分辨率的图像送到网络中识别，时间复杂度高，因为每幅图都要用多种

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Yolo目标检测算法综述

YOLO 特点 yolo 其他 YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。 RCNN采用分离模块。...包括之后的 Faster RCNN YOLO将物体检测作为一个回归问题进行求解，输入图像经过一次inference，便能得到图像中所有物体的位置和其所属类别及相应的置信概率。...TODO 怎样检测落物体落入格子？ TODO 怎样计算confidence？ YOLO 模型的缺陷当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。...设计进步：引入了faster rcnn中 anchor box（使用先验框），在每个grid预先设定一组不同大小和宽高比的边框，来覆盖整个图像的不同位置和多种尺度，这些先验框作为预定义的候选区在神经网络中将检测其中是否存在对象...使得每个框分配一个类别（score最大的一个），而对于Open Images这种数据集，目标可能有重叠的类别标签，因此Softmax不适用于多标签分类。

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