今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个优雅的概念 —— Anchors，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。...(a) 的解决方案就是anchors，(b)的答案是肯定的，我们可以用一个单一的网络来执行N-way目标检测，这样的网络就是众所周知的单阶段目标检测器。...解决方案(1) —— 单目标检测：让我们使用最简单的情况，在一个图像中找到一个单一的物体。给定一个图像，神经网络必须输出物体的类以及它的边界框在图像中的坐标。...在输出的特征图中有16个cells，我们可以说，每个cell都有一个接收域(或感受野)，对应到原始图像中的某个点。每个这样的cell都有N个与之相关的数字。...每个filter位置有多个anchors/参考框的意义是什么？ 这使得网络能够在图像的给每个位置上预测多个不同大小的目标。
定义和用法 siblings() 获得匹配集合中每个元素的同胞，通过选择器进行筛选是可选的。...如果给定一个表示 DOM 元素集合的 jQuery 对象，.siblings() 方法允许我们在 DOM 树中搜索这些元素的同胞元素，并用匹配元素构造一个新的 jQuery 对象。...该方法接受可选的选择器表达式，与我们向 $() 函数中传递的参数类型相同。如果应用这个选择器，则将通过检测元素是否匹配该选择器对元素进行筛选。
目标检测和目标跟踪的关键差异在于检测是一个class-level的任务，而跟踪是一个instance-level的任务（即检测只关注类间差异而不重视类内差异，跟踪需要关注每一个实例，同时跟踪的类别是不可知的...本篇笔记关注如何将目标检测框架应用在跟踪中，主要介绍其思想，细节部分不做过多描述，记录论文包含： Bridging the Gap Between Detection and Tracking: A Unified...TGM对目标和搜索区域的特征以及它们在主干中的相互作用进行编码，相当于让网络更关注于与目标相关的instance，后面几篇文章也用了不同的方法来实现这个目的。...6.总结 这几篇文章的一个共同思路都是融合了Siamese架构和目标检测框架，将目标实例信息以各种形式加入待检测图像中，从而将class-level的通用检测转变成instance-level的实例检测...借助目标检测对尺度，形变等复杂条件的优越性来解决跟踪中的问题，同时将跟踪转变成one-shot的检测任务也避免了更新带来的漂移（第一篇里面使用了MAML进行更新，主要原因猜测是单纯往RPN中融合目标信息还不够
论文介绍 众所周知，一般的检测网络并不具备旋转不变性或者旋转等变性，在某些场景如遥感图像中，经常会对训练数据使用“旋转增强”来增强网络的性能。...对于旋转之后的目标的ground truth，通常的做法是对原本的真值框旋转相同的角度，然后对旋转后的框取最大外接水平矩形，如下图红框所示。...然而作者发现，这种最大外接框的取法会得到过于大的真值框，从而产生标签歧义问题，甚至会损害网络的检测性能，特别是AP75的性能。...这种通常的方法我们将它称为最大框法，它假设方框中的物体的形状为占满整个框的方形。...总结 本文针对目标检测中的旋转增强提出两个贡献： 旋转增强后新的标签怎么生成的问题，提出了比最大框法更优的椭圆表示法 提出用于回归损失计算的旋转不确定损失RU Loss，进一步提升了效果
题目描述 给定一字符串，例如AAAABCCDDDDDEFFFFF，统计字符串每个元素出现的次数。
在本项目中，我们将一起探索几个基于深度学习的目标检测模型，以对X射线图像中的违禁物体进行定位和分类为基础，并比较这几个模型在不同指标上的表现。 针对该（目标检测）领域已有的研究，R....在本例中，我们尝试在X射线图像中检测的目标是违禁物品，如刀、枪、扳手、钳子和剪刀。...使用目标检测模型而不是分类模型的好处是我们能够训练足够的正样本，无需将负样本（图像）合并到训练集中，这是因为负样本早就隐式的存在于图像中，图像中与边界框（目标的真实边界框）不相关的所有区域都是负样本。...但通过仔细选择合适的目标检测模型，不仅可以对违禁物品正确分类，还可以确定它们在图像中位置，解决这个具有挑战性的问题。下一节中，我们将介绍项目选择的每个模型背后的目标检测架构。...作者提出了位置敏感得分图，以解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移差异性之间的难题。因此，该方法可以采用全卷积的图像分类器主干（例最新的残差网络Resnet）来进行目标检测。
Anchor-point 检测器通过预测目标中心点，边框距中心点的距离或目标宽高来检测目标，本质上和anchor-based算法相似，此类算法有FCOS，CenterNet等；而key-point方法是通过检测目标的边界点...（如：角点），再将边界点组合成目标的检测框，典型的此类算法包括CornerNet, RepPoints等。...在目标检测中，中心点附近的点其实都非常相似，如果直接将这些点标为负样本，会给网络的训练带来困扰；如果将其用高斯函数做一个“软化”，网络就会更好收敛。...2.4 offset回归 Offset回归和ROIAlign的出发点是相似的，图像下采样的时候，ground truth会因数据的取整而产生偏差，因此，需要对每个中心点预测偏移量，所有类别共享这个偏移预测分支...，提出了一种使用representative points表示图像中的目标的方法，相比于CenterNet(Objects as Points)这篇文章，虽然都是用points表示目标，但其实原理大相径庭
接下来是anchor的窗口尺寸，这个不难理解，三个面积尺寸（128^2，256^2，512^2），然后在每个面积尺寸下，取三种不同的长宽比例（1:1,1:2,2:1）.这样一来，我们得到了一共9种面积尺寸各异的...对于每个3x3的窗口，作者就计算这个滑动窗口的中心点所对应的原始图片的中心点。...换句话说，对于每个3x3窗口，作者假定它来自9种不同原始区域的池化，但是这些池化在原始图片中的中心点，都完全一样。这个中心点，就是刚才提到的，3x3窗口中心点所对应的原始图片中的中心点。...如此一来，在每个窗口位置，我们都可以根据9个不同长宽比例、不同面积的anchor，逆向推导出它所对应的原始图片中的一个区域，这个区域的尺寸以及坐标，都是已知的。...接下来，每个proposal我们只输出6个参数：每个 proposal 和 ground truth 进行比较得到的前景概率和背景概率(2个参数）（对应图上的 cls_score）；由于每个 proposal
转载自：我爱计算机视觉 1 引言 该论文主要是关于目标检测中的标签分配问题，作者创新性地从全局的角度重新审视了该问题，并提出将标签分配问题看成是一个最优运输问题。...动态分配策略中每个锚点的预测置信度是一个动态分配的指标，高置信度的锚点可以容易地被网络学习，从而被分配给相关的目标对象，但是动态分配策略依然会有因为不能利用全局信息而会导致锚点分配模糊的问题。...一个更好的分配策略应该是摆脱传统的为每一个目标对象单独寻求最优分配的做法，由此启发，作者转向全局最优的思想，并将最优传输理论应用到目标检测中的标签分类问题中，目的是为图像中的所有目标找到全局高置信度分配方式...在目标检测中，这个线性规划问题的规模很大，作者通过采用Sinkhorn-Knopp快速迭代法求解这个线性规划问题。...3.3 最优传输理论中的标签分配 在目标检测中，假定有个目标和个锚框。给定一张图片，将每个看作是一个有正标签的个单元的供应者（），将每个锚框看成是一个需要一个标签单元的需求者（）。
对抗的目标是生成难以被目标检测器分类的样本检测网络和对抗网络通过联合训练得到。实验结果表明，与Fast-RCNN方法相比，VOC07的mAP提升了2.3％，VOC2012的mAP提升了2.6％。 ?...在标准的Fast-RCNN中，RoI池层之后获得每个前景对象的卷积特征；使用这些特征作为对抗网络的输入，ASDN以此生成一个掩码，指示要删除的特征部分（分配0），以使检测网络无法识别该对象。 ?...4，2018-ECCV：SOD-MTGAN: Small Object Detection via Multi-Task Generative Adversarial Network 目标检测是计算机视觉中的一个基本而重要的问题...此外，为了使生成器恢复更多细节以便于检测，在训练过程中，将判别器中的分类和回归损失反向传播到生成器中。...（B）基线检测器可以是任何类型的检测器（例如Faster RCNN 、FPN或SSD），用于从输入图像中裁剪正（即目标对象）和负（即背景）例，以训练生成器和判别器网络，或生成ROIs进行测试。
视觉任务中处理目标多尺度主要分为两大类： 图像金字塔：经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN...目标识别框架同样采用该方式，在image pyramid中，我们直接对图像进行不同尺度的缩放，然后将这些图像直接输入到detector中去进行检测。...目标检测中存在不同目标实例之间的尺度跨度非常大,在多尺度的物体中，大尺度的物体由于面积大、特征丰富，通常来讲较为容易检测。难度较大的主要是小尺度的物体，而这部分小物体在实际工程中却占据了较大的比例。...然而作者通过实验发现，在MST中，对于极大目标和过小目标的检测效果并不好，但是MST也有一些优点，比如对一张图片会有几种不同分辨率，每个目标在训练时都会有几个不同的尺寸，那么总有一个尺寸在指定的尺寸范围内...第二点是对于trident block中每一个branch的weight是share的。这样既充分利用了样本信息，学习到更本质的目标检测信息，也减少了参数量与过拟合的风险。
本篇文章来介绍一下 AAAI 2021 会议录取的目标检测相关论文，主要包含：一般的 2D 目标检测、旋转目标检测、视频目标检测、弱监督、域自适应等方向。...但在实际设置中，对于大宽高比，密集分布和类别不平衡的旋转目标检测仍然存在困难。 提出了一种快速，准确且端到端的的旋转目标检测器。...在单阶段旋转目标检测任务中，对预测边界框进行连续的精炼可以提高回归精度，因此特征精炼是必要的。应该注意的是，FRM也可以在其他单级检测器如SSD中使用。...RetinaNet提出了Focal Loss来解决类别不平衡引起的问题，大大的提高了单级目标检测器的精度。 x，y,w,h, θ中， θ表示高w对x的锐角角度， θ在负二分之派（-90度）到0之间。...此外，旋转anchor角度稍微偏离gt会导致IoU急剧下降，所以预设的角度参数很多。（例如旋转文本检测RRD设置13个角度，RRPN每个位置54个anchor）。 分类回归的不一致。
例如，在 EfficientDet 中，小物体的 AP 仅为 12%，而大物体的 AP 为 51%，这几乎是五倍的差距！ 那么为什么检测小物体这么难呢？...这一切都取决于模型，目标检测模型通过聚合卷积层中的像素来形成特征。...PP-YOLO中目标检测的特征聚合 并且在网络的末端，基于损失函数进行预测，该损失函数基于预测和地面真实情况之间的差异对像素进行汇总。...提高图像捕获分辨率 非常小的物体在边界框中可能只包含几个像素——这意味着提高图像的分辨率以增加检测器可以从该小框中形成的特征的丰富度非常重要。因此，如果可能，我们建议尽可能捕获高分辨率的图像。...在这篇文章中，我们讨论了一些改进小物体检测器的策略，即： 提高图像捕获分辨率 提高模型的输入分辨率 平铺图像 通过扩充生成更多数据 自动学习模型锚 过滤掉多余的类
今天跟大家推荐一篇前几天新出的投向TPAMI的论文：Imbalance Problems in Object Detection: A Review，作者详细考察了目标检测中的不平衡问题（注意不仅仅是样本中的不平衡问题...）及其解决方案，是目标检测领域目前最新的也是非常独特的综述。...弄清这个问题，非常重要，作者让我们重新审视目标检测的数据和算法流程，对于任何输入的特性的分布，如果它影响到了最终精度，都是不平衡问题。 一个我们最常想到的不平衡问题是：目标类别的不平衡。...空间不平衡：不同样本对回归损失的贡献不平衡、正样本IoU分布不平衡、目标在图像中的位置不平衡； 4. 目标函数不平衡：不同任务（比如回归和分类）对全局损失的贡献不平衡。...主流目标检测算法的训练大致流程，与四种不平衡问题的示例： ? 作者将目前上述不平衡问题及相应目前学术界提出的解决方案，融合进了下面这张超有信息量的图（请点击查看大图）： ?
上期我们一起学习了全卷积神经网络FCN，今天我们看下目标检测中的评价指标都有哪些？...今天我们从交并比，准确率，精度，召回率，FPR, F1-Score, PR曲线，ROC曲线，AP的值，AUC的值以及很重要的mAP指标，模型的检测速度和非极大值抑制的相关方面来学习下目标检测中的评价指标...然而，在目标检测中，一个模型通常会检测很多种物体，那么每一类都能绘制一个PR曲线，进而计算出一个AP值。那么多个类别的AP值的平均就是mAP....[qxkmkjjloa.png] 图5 AP的值 mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏，是目标检测中一个最为重要的指标，一般看论文或者评估一个目标检测模型，都会看这个值，这个值是在0-1直接，越大越好...不同的目标检测技术往往会有不同的mAP和检测速度，如下图（后面我们将逐一学习）： [m4cx9p41yr.png] 图6 不同模型的准确率与检测速度 目标检测技术的很多实际应用在准确度和速度上都有很高的要求
参考链接： Python中的命名元组Namedtuple 为什么要给元组中的每个元素命名 给每个元组中的元素命名，我们就可以使用名字去访问对应元素，相对于索引访问，这样可以大大提高程序的可读性。 ...使用元组赋值法 在c语言中，我们可以定义常量来命令，或者使用枚举变量来完成，而在python中，可以使用元组赋值法进行。...是collections模块中的一个工厂函数，使用此函数可以创建一个可读性更强的元组。...在使用普通的元组时，我们只能通过索引下标去访问对应元素，而namedtuple，我们既可以使用索引下标去访问，也可以通过名字去访问，增加了代码的可读性。 ...field_names： 参数类型为字符串序列，用于为创建的元组的每个元素命名，可以传入像[‘a’, ‘b’]这样的序列，也可以传入'a b'或'a, b'这种被分割字符分割的单字符串，但必须是合法标识符
这篇文章收录于BMVC2020，主要的思想是减少anchor-free目标检测中的label噪声，在COCO小目标检测上表现SOTA！性能优于FreeAnchor、CenterNet和FCOS等网络。...在本文中，提出了一种新的标记策略，旨在减少anchor-free目标检测器中的标记噪声。...与其他anchor-free方法相似，在本文的模型中，会对分配给目标对象的每个前景特征进行训练以预测其目标的GT框的坐标。 2、 Inference推理 PPDet的推理流程如图3所示。...在这些检测中，将消除使用背景类标记的检测，并将在此阶段剩余的每个检测都视为对其所属目标类别的投票，其中方框是目标位置的假设，置信度得分是投票的强度。...如果属于同一目标类别的两个检测重叠超过一定量（即交并比（IoU）> 0.6），则将它们视为对同一目标的投票，并且每个检测的得分相比于其他检测的分数增加k的（IoU-1.0）次方倍，其中K为常数。
特征融合分类 在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。...FPN将深层信息上采样，与浅层信息逐元素地相加，从而构建了尺寸不同的特征金字塔结构，性能优越，现已成为目标检测算法的一个标准组件。FPN的结构如下所示。 ?...ROI需要经过ROI Pooling或ROI Align提取ROI特征，这一步操作中每个ROI所基于的特征都是单层特征，FPN同样也是基于单层特征，因为检测头是分别接在每个尺度上的。...： 1、原本 backbone 是用于目标分类的网络，导致用于目标检测的语义特征不足； 2、每个用于目标检测的特征层主要或者仅仅是由单级特征层（single-level layers）构成，也就是仅仅包含了单级信息...此外，底层特征更适合描述具有简单外观的目标，而高层特征更适合描述具有复杂外观的目标。在实际中，具有相似大小目标实例的外观可能非常不同。
它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。 YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。...从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。...如何把握检测类算法的设计思路？如何找到目标检测模型速度与精度的最优结合？在业务和面试中怎样脱颖而出？ 其实，YOLO也不是很难学。...为了让大家对计算机视觉中的这一要领学习的更好，给大家推荐一门【图像目标检测训练营】，由人工智能实战专家的唐宇迪博士带你从深度学习到YOLO系列版本分析与应用。...目标检测是计算机视觉的基本任务，要想成为优秀的CV工程师，YOLO是你必须要掌握的技能。本次训练营将从YOLO算法原理开始讲起，让你了解到YOLO的整个发展历程。
Detection Neural Networks中，提到了一些在不牺牲模型性能的前提下提升目标检测模型的tricks。...这篇论文我读完之后觉得CNN训练分类任务中可以执行的优化策略有不少重叠的地方，包括学习率热身、Label smoothing、 Cosine learning rate decay等都是可以在目标检测中使用的...tricks，实验证明这些在分类上的tricks在目标检测领域也非常有效。...对于目标检测来说，基于faster rcnn这种基于ROI的检测方法，因为本身检测的第一阶段已经生成了许多重复的候选区域，所以在数据增量时并不需要再去做几何变换。...BN是基于单GPU的，也就是说每个GPU上的样本进行了归一化，实际上的bathc-size变小了。
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