场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。 与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. 概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。 PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。
作者提出了一种通过从压缩、编译两个角度，在保证模型准确率的基础上，减小模型的大小，并提升模型在移动设备端的运行速度。 Motivation 基于目前SOTA的目标检测算法，精度高的，模型比较大，在移动设备上会有很高的时延；而那些在移动设备端可以快速运行的轻量级算法又牺牲了算法精度。 这里作者给出了两个建议： 对于block中channel的数量：与设备中CPU/GPU的vector registers的长度一致 对于block中的filter的数量：在保证目标推理速度的前提下，选择最少的 **假设是i-th卷积层的参数，于是该问题可以有以下的目标函数来解决： 从公式可以看出，利用参数F范数（Lasso一般采用L1范数）的平方的倒数作为加权值，权值越大，惩罚项的加权值越小。 目前的一些推理加速框架如TFLite和MNN只能支持在移动GPU或CPU上顺序执行DNN推理，这可能造成计算资源的浪费。
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特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。 此外，我们的方法可以在 GPU 上以 6 FPS 的速度运行，因此是一种实用且准确的多尺度目标检测解决方案。代码将公开发布。 1. 他们的目标是生成一个高分辨率的单一高级特征图，在其上进行预测（图 2 顶部）。相反，我们的方法利用架构作为特征金字塔，其中预测（例如，目标检测）在每个层级上独立进行（图 2 底部）。 在 HOG 和 SIFT 之前，使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络，以跨尺度检测人脸。 深度卷积网络目标检测器。 Feature Pyramid Networks for RPN RPN [29] 是一种与类无关的滑动窗口目标检测器。
今天的这篇是对吴恩达的深度学习微专业的第四节课卷积神经网络的第三周的目标检测的总结。 普通的卷积神经网络我们用来识别一张图片是什么东西。 衡量一个目标检测是否符合标准，就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比，也就是两者框的交集除以两者框的并集。 这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来 ，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。 不同类别的目标检测，如车和人，抑制分别跑，一共跑两次。 ?
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1.
Network for Fast Object Detection ECCV2016 https://github.com/zhaoweicai/mscnn 本文首先指出 Faster RCNN 在小目标检测存在的问题 随后提出本文的解决思路：1）在不同尺度特征图上进行候选区域提取，2）放大特征图用于检测 the MS-CNN achieves speeds of 10 fps on KITTI (1250×375) 导致小目标的检测效果尤其的差 This creates an inconsistency between the sizes of objects, which are variable, and 我们针对目标检测提出了一个 unified multi-scale deep CNN, denoted the multi-scale CNN (MS-CNN)， 主要包括两个部分： an object 这么做的目的就是靠前的特征图可以检测小目标，靠后的特征图可以检测大目标 4 Object Detection Network 检测网络，这里用了一个反卷积的特征图放大 To the best of
的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决“是什么？在哪里？” 目标检测算法分类 Two stage目标检测算法 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。 常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 arXiv:http://arxiv.org/abs/1311.2524 github(caffe):https://github.com/rbgirshick/rcnn 2.One stage目标检测算法 常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。
今天说的是《Soft Anchor-Point Object Detection》，其也是最近关于anchor free的目标检测的论文，作者来自于CMU，一作同样也是FSAF（2019 CVPR）的作者 背景 _ Anchor free是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在一个高分辨率的特征图上进行检测，其优点是准确率高，但是计算量大。 而anchor-point的方法往往在多个分辨率上进行检测，结构简单，速度更快。 整体框架其实和FSAF是类似 ●Soft-Weighted Anchor Points ● 清晰的目标更容易获得关注和更高的分数，而边缘或者被遮挡的目标比较难检测。具体的问题如下： ? ●Soft-Selected Pyramid Levels ● 该问题实际上在FSAF中也研究过，即如何选择合适的分辨率（尺度）来进行目标的检测。FSAF是通过loss来选择合适的分辨率。
TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors 原文作者：Daniel Bolya 内容提要 本文介绍了TIDE，一个用于分析目标检测和实例分割算法中的误差来源的框架和关联的工具盒
》这篇文章主要是用来解决Faster RCNN物体检测算法在处理多尺度变化问题时的不足。 本文方法通过构造一种独特的特征金字塔来避免图像金字塔的计算量过高的问题，同时能较好的处理物体检测中的多尺度变化问题。 摘要 特征金字塔是处理多尺度物体检测问题的一个基础组成部分。 然而，最近的ImageNet和COCO物体检测比赛结果表明，通过采用测试时多尺度的图像金字塔仍然可以提升最终的性能。这说明当前基于单层特征的检测系统还是具有一定的局限性。 FPN算法 FPN的目标是利用卷积网络本身带有的层次性语义特征，来构建特征金字塔。这篇文章以Faster-RCNN为例，来说明FPN如何应用到RPN和Fast RCNN中。 FPN本身不是检测算法，只是一个特征提取器。它需要和其他检测算法结合才能使用。下面介绍FPN如何应用于区域选择网络（RPN）和物体检测网络（Fast RCNN）。
之所以出现这种问题，是因为目标物和背景不能很好的区分开。 一般图像预处理，都会有以下一些过程： 转换成灰度图。 检测物体边缘 阈值处理 纯色背景一般到这里就可以了，目标物和背景以及能够很好的区分出来了。 最后通过查找物体的轮廓数量，计算出对应的物体数量。 mask) # 膨胀和腐蚀 mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=1) mask = cv2.erode(mask, None, iterations=1) # 检测边缘
COLOR_BGR2RGB) pylab.imshow(imgWithRawBboxes,aspect='auto') pylab.axis('off') pylab.show() 11 算法：HOG目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个 由于HOG计算不包含尺度的内在意义，且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中，因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。 如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标，则返回相应的边界框。这种技术比Viola-Jones目标检测更精确，但计算上更复杂。
归纳总结 Name Value 标签 #多尺度 目的 针对目标检测任务中，目标尺度变化的问题，设计了特征金字塔网络 方法 构建多层特征图之间的联系，合理利用高层语义信息和底层位置信息 总结 是目标检测模型的标配 ，较好地解决了多尺度检测问题 2. 问题背景 作者提到，在2017年以前，目标检测中的一个基本挑战就是目标检测模型在处理目标多尺度变化问题的不足，因为在当时很多网络都使用了利用单个高层特征，(比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层 所示的是经典的图像金字塔结构，其通过对不同尺度的图像提取特征，来构建特征金字塔，因此其需要对不同尺度图像分别提取特征，计算量大且消耗内存多； 图（b）所示的是2017年常见的利用最后一层（高层）特征图检测目标的模型结构 ，其对于多尺度目标的检测能力不足； 图（c）是一种利用卷积神经网络固有的多尺度特征图构建的多尺度检测模型（如SSD），但是其没有结合高层语义信息和底层位置信息，因此检测精度一般； 图（d）即FPN结构，
前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。 基于单帧图像的目标检测 ---- 在静态图像上实现目标检测，本身是一个滑窗＋分类的过程，前者是帮助锁定目标可能存在的局部区域，后者则是通过分类器打分，判断锁定的区域是否有（是）我们要寻找的目标。 基于视频的目标检测 ---- 单帧不够，多帧来凑。在视频中目标往往具有运动特性，这些特性来源有目标本身的形变，目标本身的运动，以及相机的运动。 第三种：频域特征的利用 在基于视频的目标检测中，除了可以对目标空间和时间信息进行分析外，目标的频域信息在检测过程中也能发挥巨大的作用。比如，在鸟种检测中，我们可以通过分析翅膀扇动频率实现鸟种的判别。 首先，从概念上来讲，视频目标检测要解决的问题是对于视频中每一帧目标的正确识别和定位。那么和其他领域如图像目标检测、目标跟踪有什么区别呢？
摘自COCO dataset (https://arxiv.org/pdf/1405.0312.pdf) 图像分类的任务是给图像分类，打标签，让机器明白图片是什么(what)，通常一张图片对应一个类别 目标检测的任务是检测物体的位置 语义分割的任务是实现像素级别的分类，同一类用一种颜色表示 实例分割的任务是不但要进行分类，还要区别开不同的实例（这里的实例指的是具体的单个对象） 基于深度学习的目标检测算法 基于深度学习的目标检测模型主要可以分为两大类 代表算法是R-CNN系列算法，如R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN等 目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度，对于准确度，目标检测要考虑物体的定位准确性，而不单单是分类准确度 是利用卷积神经网络来做「目标检测」的开山之作，其意义深远不言而喻。R-CNN的主要模型结构如下 ? Fast-RCNN Reference 动手学深度学习 基于深度学习的目标检测
车辆是视频场景中最关键的对象之一，车辆 和 人 是视频检测永恒的话题。 车辆检测 是车辆分析中关键的一步，是后续进行 车型识别、车标识别、车牌识别、车辆特征 的基础。 ： 关于目标检测的框架及代码非常多，这里列出来几个： 名声在外的 DPM Deformable Part Models，专业做行人检测，对于车辆检测等刚体目标 并无太多优势 数据集主要拍摄于北京和天津的道路过街天桥（京津冀场景有福了），并 手动标注了 8250 个车辆 和 121万目标对象外框。 detrac-db.rit.albany.edu/ • ACF 算法 ACF 是指 Aggregate Channel Features，包含在 Piotr Dollar 工具箱内（目前更新至3.50），作为目标检测算法 数据训练： 作者采用 Detrac 数据进行训练，具体训练过程按住不表，直接看 检测效果（近端检测还是很不错的）： ?
[66, 25, 398, 413] person : 98.65948557853699 : [28, 120, 377, 488] ----------------------- 算法：目标检测是首先初始化一个类的实例 ，然后设置模型类型并载入相关模型文件作为检测器，最后通过detectObjectsFromImage()函数对图像进行目标检测。
动机 在FPN检测算法中，目标实例根据公式k=\lfloor k_0+\log_2(\sqrt{wh}/224) \rfloor分配到对应的level中。 回归损失使用IoU loss，只有有效框会计算回归损失，回归目标设为有效框中的每个点到 b_p^l 上、左、下、右的距离除以一个归一化参数S=4。 消融实验结果表明，在线特征选择是有效的，它可以使检测精度提升1.1~1.2%。
从图中可以看出，本文的亮点在于在每次迭代中，较少训练样本下，如何hard negative mining，来提升效果。
/train 注：上编的路径尽量使用绝对路径，不要使用相对路径和～符号 可能报错 生成frozen_inference_graph.pb文件 及其他文件 7，使用pd文件检测图片 import cv2 TEST_IMAGE_PATHS: show_inference(detection_model, image_path) # 本例中在原始模型训练的基础上的训练一定次数 生成model.ckpt 之后转为pb文件 进行目标检测 没有检测框 # 若使用原始模型的pb文件 faster_rcnn_inception_resnet_v2_atrous_coco_2018_1_29/frozen_interence_inception.pb 可以显示检测框，至于什么原因还没有找到 # 对于上面所述的现象，我重新搭建了一次环境，上面的train，export 等过程，我都是将py文件复制都单独文件夹 进行操作， # 本次搜有的操作都位于models 但还是会出现某些图片不能检测的问题，也可能是由于训练测试过少的原因。 # 使用model_main.py 预测时可能效果较好
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