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【从零学习OpenCV 4】图像金字塔

构建图像的高斯金字塔是解决尺度不确定性的一种常用方法。高斯金字塔是指通过下采样不断的将图像的尺寸缩小,进而在金字塔中包含多个尺度的图像,高斯金字塔的形式如图3-30所示,一般情况下,高斯金字塔的最底层为图像的原图,每上一层就会通过下采样缩小一次图像的尺寸,通常情况尺寸会缩小为原来的一半,但是如果有特殊需求,缩小的尺寸也可以根据实际情况进行调整。由于每次图像的尺寸都缩小为原来的一半,图像尺缩小的速度非常快,因此常见高斯金字塔的层数为3到6层。OpenCV 4中提供了pyrDown()函数专门用于图像的下采样计算,便于构建图像的高斯金字塔,该函数的函数原型在代码清单3-51中给出。

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    「企业级产品设计」金字塔原则在设计提案中的使用

    前言 行业项目设计提案的难点 设计提案是设计稿思维和过程的呈现。在行业的项目中,我们常常通过设计提案,在签单前助力项目达成,或者在签单后说服客户接受设计稿。然而,根据笔者和同组伙伴的经验,输出行业项目设计提案并不容易。它的难点包括: 如何应对这些难点? 采用结构化思维组织提案,可以有效的提高输出效率、稳定输出质量。那么何种结构化思维能应用在设计提案场景中呢? 金字塔原则是一种层次性、结构化的思考和沟通技巧,旨在帮助使用者高效的编写简明扼要的报告。这种技巧由芭芭拉·明托提出,经过多年的发展传播,常出现在各大

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    cvpr目标检测_目标检测指标

    Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.

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    Feature Pyramid Networks for Object Detection

    特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺度金字塔结构构造了具有边际额外成本的特征金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下体系结构,用于在所有尺度上构建高级语义特征图。该体系结构称为特征金字塔网络(FPN),作为一种通用的特征提取器,它在几个应用程序中得到了显著的改进。在一个基本的Fasater R-CNN系统中使用FPN,我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果,没有任何附加条件,超过了所有现有的单模型条目,包括来自COCO 2016挑战赛冠军的条目。此外,我们的方法可以在GPU上以每秒6帧的速度运行,因此是一种实用而准确的多尺度目标检测解决方案。

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    [Intensive Reading]目标检测(object detection)系列(十) FPN:用特征金字塔引入多尺度

    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 目标检测(object detection)系列(三) Fast R-CNN:end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列(四) Faster R-CNN:有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列(五) YOLO:目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列(六) SSD:兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列(七) R-FCN:位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列(八) YOLOv2:更好,更快,更强 目标检测(object detection)系列(九) YOLOv3:取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列(十) FPN:用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)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 detection)系列(十三) CenterNet:no Anchor,no NMS 目标检测(object detection)系列(十四)FCOS:用图像分割处理目标检测

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    Spatial Attention Pyramid Network for Unsupervised Domain Adaptation

    无监督域适配在各种计算机视觉任务重很关键,比如目标检测、实例分割和语义分割。目的是缓解由于域漂移导致的性能下降问题。大多数之前的方法采用对抗学习依赖源域和目标域之间的单模式分布,导致在多种场景中的结果并不理想。为此,在本文中,我们设计了一个新的空口岸注意力金字塔网络来进行无监督域适配。特别的,我们首先构建了空间金字塔表示来获得目标在不同尺度的内容信息。以任务指定的信息为引导,在每个尺度上,我们组合了密集的全局结构表示和局部纹理模式,有效的使用了空间注意力截止。采用这种方式,网络被强迫关注内容信息由区别力的地方来进行域适配。我们在各种由挑战性的数据集上进行了昂贵的实验,对目标检测、实例分割和语义分割进行了域适配,这证明了我们的方法比最佳的方法有了很大的提升。

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    目标检测 | 基于扩展FPN的小目标检测方法

    摘要:小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战,因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。尽管在特征金字塔网络中进行尺度级别的相应检测可以缓解此问题,但各种尺度的特征耦合仍然会损害小目标检测的性能。本文提出了扩展特征金字塔网络(EFPN,extended feature pyramid network),它具有专门用于小目标检测的超高分辨率金字塔层。具体来说,其设计了一个模块,称为特征纹理迁移(FTT,feature texture transfer),该模块用于超分辨率特征并同时提取可信的区域细节。此外,还设计了前景-背景之间平衡(foreground-background-balanced)的损失函数来减轻前景和背景的面积不平衡问题。在实验中,所提出的EFPN在计算和存储上都是高效的,并且在清华-腾讯的小型交通标志数据集Tsinghua-Tencent 100K和微软小型常规目标检测数据集MS COCO上产生了最好的结果。

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    SPPNet(2015)

    RCNN首次将卷积操作引入检测领域用于提取特征,然而现有的深度卷积网络需要输入固定尺寸的图片,这个需求可能会导致对于任意scale/size的图片的识别精确度下降。【深度卷积神经网络由卷积层和全连接层组成,卷积层对于任意大小的图片都可以进行卷积运算提取特征,输出任意大小的特征映射,而全连接层由于本身的性质需要输入固定大小的特征尺度,所以固定尺寸的需求来自于FC层,即使对输入图片进行裁剪、扭曲等变换,调整到统一的size,也会导致原图有不同程度失真、识别精度受到影响】SPPNet提出了**“空间金字塔池化”**消除这种需求,不管图像大小是多大,在整张图片上只需要计算一次,就可以得到整幅图像的特征图,经过池化都会输出一个固定长度的表征。

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    领券