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教你从零开始检测皮卡丘-CNN目标检测入门教程(上)

本文先为大家介绍目前流行的目标检测算法SSD (Single-Shot MultiBox Object Detection)和实验过程中的数据集。 训练、测试过程及结果参见《从零开始码一个皮卡丘检测器-CNN目标检测入门教程(下)》 目标检测通俗的来说是为了找到图像或者视频里的所有目标物体。 在下面这张图中,两狗一猫的位置,包括它们所属的类(狗/猫),需要被正确的检测到。 ? 所以和图像分类不同的地方在于,目标检测需要找到尽量多的目标物体,而且要准确的定位物体的位置,一般用矩形框来表示。 在接下来的章节里,我们先介绍一个流行的目标检测算法,SSD (Single-Shot MultiBox Object Detection)。 友情提示:本章节特别长,千万不要在蹲坑的时候点开。 zhuanlan.zhihu.com/p/28648399) SSD: Single Shot MultiBox Detector 顾名思义,算法的核心是用卷积神经网络一次前向推导求出大量多尺度(几百到几千)的方框来表示目标检测的结果

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教你从零开始检测皮卡丘-CNN目标检测入门教程(下)

算法和数据集参见《从零开始码一个皮卡丘检测器-CNN目标检测入门教程(上)》 训练 Train 损失函数 Losses 通过定义损失函数,我们可以让网络收敛到我们希望得到的目标检测功能,也就是说,我们希望网络能正确预测物体的类别 首先,对于物体分类的概率,平时我们往往用交叉墒,不过在目标检测中,我们有大量非平衡的负类(背景),那么 Focal Loss会是一个很好的选择(详情见论文 Focal Loss for Dense Object 非极大抑制(Non-Maximum Suppression)也是必要的一步,因为一个物体往往有不只一个检测框。 小结 Conclusion 目标检测不同于分类任务,需要考虑的不只是全图尺度的单一分类,而是需要检测到不同大小,不同位置的物体,难度自然提升了许多,用扫窗之类的传统方法早已不适合神经网络这种需要大量计算需求的新结构

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    目标检测(object detection)系列(一) R-CNNCNN目标检测的开山之作

    目标检测系列: 目标检测(object detection)系列(一) R-CNNCNN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)扩展系列(三) Faster R-CNN,YOLO,SSD,YOLOv2,YOLOv3在损失函数上的区别 简介 :CNN目标检测的开山之作 R-CNN提出于2014年

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    目标检测--Faster R-CNN

    目标检测路线,在 Fast R-CNN 基础上,使用一个网络完成卷积特征提取,候选区域提取,区域分类,坐标回归。 基本满足快速准确的检测物体这个需求。 分析 Fast R-CNN 检测系统,主要问题集中在候选区域提取,这个步骤导致了整个系统的速度比较慢。再就是候选区域提取和后面的分类系统是分离的。 我们观察到在 Fast R-CNN检测器的输入是 卷积特征图,该卷积特征图可以用于产生候选区域。 在卷积特征图上,我们通过加入几个卷积层构建一个 RPN 小网络,在卷积特征图每个位置上用RPN 同时区域边界回归和目标置信度计算。 为了将 RPN 和 Fast R-CNN 统一起来,我们提出了一个交替训练方案,即交替微调候选区域提取和目标检测。 下面来看看网络的具体结构图: ?

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    目标检测分割--Mask R-CNN

    2 Related Work R-CNN: 基于候选区域的物体检测成为目标检测算法中最流行的的,尤其是 Faster R-CNN 效果很好。 3 Mask R-CNN Mask R-CNN在概念上是很简单:对于每一个候选区域 Faster R-CNN 有两个输出,一个类别标签,一个矩形框坐标信息。 Faster R-CNN: 这里简要回顾一下 Faster R-CNN,它有两个步骤组成,Region Proposal Network (RPN) 用于提取候区域,第二个步骤本质上和Fast R-CNN Mask R-CNN: Mask R-CNN 也是采用了两个步骤,第一个步骤就是 RPN 提取候选区域,在第二个步骤,平行于预测类别和坐标信息,对于每个 RoI, Mask R-CNN 输出一个二值 mask 然后对前100个得分最高的检测框进行 mask 分支运算。这样做可以提高速度改善精度。

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    基于 CNN 特征区域进行目标检测

    目标检测是目前计算机视觉领域最热门的技术之一,该领域的研究一直在以非常快的速度进行。 ? 但究竟什么是物体检测?对象检测处理通过给定输入(图像或视频)中的边界识别和定位某些类的对象。 截至目前,一些最成功的对象检测算法如下: 1. 基于区域的 CNN:RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 2. YOLO 3. 二、Fast R-CNN : Fast R-CNN 是 R-CNN 算法的继承者。与之前讨论的 R-CNN 相比,Fast R-CNN 多项更改,使其更快、更准确。 R-CNN 的主要问题是它在不共享计算的情况下为每个区域提议执行 CNN 传递。Fast R-CNN 通过通过 CNN 转发整个图像来改进 R-CNN。 它包括以下步骤: 1. Faster R-CNN 是我们在本文中讨论的对象检测算法中最好的,对象检测不仅限于基于区域的 CNN

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    深度学习教程 | CNN应用:目标检测

    ) Inception Neural Network 1x1卷积 迁移学习 数据扩增 手工工程与计算机现状 [目标检测] 本篇主要介绍计算机视觉中最典型的应用之一目标检测目标检测任务是对输入图像进行分类的同时 除了人脸特征点检测之外,可以对其进行拓展,基于特征点连接检测人体姿势动作,如下图所示: [特征点检测] 3.目标检测 [目标检测 Object Detection] 目标检测问题中,我们要对图片中的多个对象进行识别和位置检测 滑动窗口目标检测的缺点 需要人为直观设定滑动窗口的大小和步幅。滑动窗口过小或过大,步幅过大均会降低目标检测的正确率。 每次滑动都要进行一次 CNN 网络计算,如果滑动窗口和步幅较小,计算成本往往很大。 综上,滑动窗口目标检测算法虽然简单,但是性能不佳,效率较低。 [基于卷积的滑动窗口实现] 前面提到的滑动窗口目标检测算法需要反复进行CNN正向计算。

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    重温目标检测--Fast R-CNN

    /rbgirshick/fast-rcnn 本文在目标检测中起到一个承上启下的作用,从 R-CNN 经由 Fast R-CNN 过渡到 完美的 Faster R-CNN, 最大的提升还是速度方面的提升 Fast R-CNN architecture ? Fast R-CNN 的输入时 整个图像 和 一组矩形框,这些矩形框可能包含物体,由 selective search 或其他方法得到。 对于每个候选区域矩形框,使用一个 RoI pooling layer 从特征图中提取一个固定长度的特征向量 RoI pooling layer 是将 Fast R-CNN 过渡到 R-CNN 的关键所在 ,因为 R-CNN将每个候选区域矩形框归一化尺寸,然后再提取卷积特征图,再类别分类和位置回归。

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    重温目标检测--Faster R-CNN

    /ShaoqingRen/faster_rcnn 本文针对目标检测问题,在 Fast R-CNN 的基础上,提出 RPN 来改进候选区域提取,较大提升检测速度 Faster R-CNN = RPN+ Fast R-CNN, 而 RPN 中则相当于嵌套了一个小的 Fast R-CNN ? 因为我们的最终目标是 和 目标检测网络 Fast R-CNN 共享计算,我们假定 RPN 和 Fast R-CNN 这两个网络是可以共享一组卷积层的。 简单的来说 RPN 就是在最后一层共享卷积层特征图上 使用 k个模板进行滑动窗口式物体检测,包括物体类别预测及矩形框位置回归。 也可以看做将检测问题变为分类问题。 RPN 里面嵌套了一个 Fast R-CNN,将每个滑动窗口看做一个候选矩形框,对该矩形框进行 CNN 分类操作。

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    Faster R-CNN 目标检测体验篇

    上次我们分享了目标检测 One-Stage 的代表 YOLO,从体验、理论到代码实战。 其实 One-Stage 还有一个代表是 SSD ,这个等到下一次我们再讲解,因为 SSD 涉及到部分 Two-Stage 目标检测的知识。 本期我们分享的是 Two-Stage 的代表作 Fater R-CNN ,这是属于 R-CNN 系列中比较经典的一个,目前比较流行。 今天我们就带大家体验一把 Faster R-CNN检测,代码不多。 代码说明 我们代码使用的是 Pytorch 提供的目标检测模型 fasterrcnn_resnet50_fpn model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50

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    目标检测之R-CNN系列综述

    本文建议阅读时间 30 min 上几期我们讲过目标检测 One-Stage 的代表 YOLOv3 本来这一期是打算写 SSD(One-Stage 的另一个代表) 的,发现 SSD 其中涉及的知识是从 R-CNN 下图就是上述过程的可视化,难怪有大佬会说,学目标检测,应该先学分割,哈哈哈~ ? SPP 的理念不仅可以用在目标检测上面,同时也能用在图像分类上面,当然我们这里只讲目标检测方面的应用,不过设计理念是相通的,具体思路可以看原始论文。 是否使用 SPP 在分类上的精度比较 SPP 用在目标检测上的精度比较如下所示: ? SPP 在目标检测上的精度比较 综上可以看出 SPP 的使用虽然在目标检测取得了和 R-CNN 差不多的效果,但是,对于模型来说,使其可以接受更多尺度的输入,其速度也比较 R-CNN 快 24-102

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    目标检测系列】CNN中的目标多尺度处理方法

    【导读】本篇博文我们一起来讨论总结一下目标检测任务中用来处理目标多尺度的一些算法。 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。 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。 、Mask R-CNN)还是four-stage(Cascade R-CNN)都可用; 如下图所示,FPN把低分辨率、高语义信息的高层特征和高分辨率、低语义信息的低层特征进行自上而下的侧边连接,使得所有尺度下的特征都有丰富的语义信息

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    R-CNN目标检测第三弹(Faster R-CNN

    先说一个学术趣事吧,R-CNN 的 一作是RGB大神,大神的导师也是DPM检测方法的作者;受到微软亚研院 Kaiming HeRGB博士SPP-Net工作的启发,RGB大神博士毕业后在微软 redmond 该网络和fast r-cnn中的检测网络共享 conv layer的参数,通过anchor box来生成多个 region proposal,并给出每个proposal的object-ness score A Region Proposal Network(RPN)(也是CNN model)的以任意size的图像作为输入,输出一系列矩形目标proposals,每个proposal都自带一个object-ness 但是proposal的size和aspect ratio 可能存在多种情况,例如目标人的height一般就是width的两倍以上,车辆则反过来。 对于正样本某anchor,其回归层的回归目标就是那个和它IOU最大的gt bbox的位置信息。

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    目标检测算法Fast R-CNN详解

    前面我们一起学了SPP-Net和R-CNN的相关知识,如下: 目标检测算法SPP-Net详解 目标检测R-CNN通俗详解 由于每期都是逐步改进,重复的不在赘述,所以建议先阅读前面的,这期我们继续改进,学习一下 从上面的步骤,我们可以看出,Fast RCNN算法通过将softmax分类器替换掉svm,以及利用神经网络代替之前的边框回归,实现了目标检测端到端的操作。 上表中的S,M,L分别表示网络的大小,以大的网络为例,可以看到R-CNN的training时间为84小时,SPP-Net为25小时,而Fast RCNN训练时间为9.5小时,总体速度与R-CNN相比提高了 测试速度在利用SVD降维的情况下与R-CNN相比更是提高了213倍。而在mAP指标上Fast RCNN和R-CNN相差不大。 总体来说,Fast RCNN和R-CNN相比在mAP指标上相差不大,但是在检测速度和训练速度上都有了大幅度的提升。虽然速度提升了不少,但是还是无法达到实时检测的需求,那么要如何改进?

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    CNN调参】目标检测算法优化技巧

    先来看看效果,在使用了trick后,Faster R-CNN能提高1-2个百分点,而YOLOv3则提高了5个百分点。 ? trick的提升效果 1. 简介 目标检测模型相比于分类模型的研究相比,更缺少普遍性,并且网络结构和优化目标更加复杂。 本文主要是基于Faster R-CNN和YOLOv3来探索目标检测网络的调整策略。 faster rcnn nas coco对大象在不同位置下的检测结果 可以看到使用SOTA(faster rcnn nas coco)检测大象的效果并不是很好,而且大象位置不同,也会给其他目标检测的效果带来影响 上图是一个猫在不同的背景下的检测结果,可以看到虽然ROI中内容大体不变,但是结果却有比较大的变化,这叫做特征干扰,同一个目标在不同背景被检测为不同的物体,在ROI之外的特征对最终结果会产生影响,这代表特征干扰对检测过程产生干扰 也是上一篇分类中使用到的trick, 在目标检测问题中也一样适用。

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    目标检测 - Faster R-CNN 中 RPN 原理

    Faster R-CNN 中 RPN 原理 1.RPN 原理 RPN 的用途在于, 判断需要处理的图片区域(where), 以降低推断时的计算量. Faster R-CNN 采用了 k=9 个 anchors, 分别为 3 aspect ratios 和 3 scales.

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    Mask R-CNN目标检测,语义分割)测试

    图像目标检测是图像识别的核心任务之一,之前就对这以方面进行总结和测试(http://blog.csdn.net/sparkexpert/article/details/71642431)。 从上面的图可以看出,Mask R-CNN与是在Faster R-CNN之上的扩展,在每个兴趣点(Region of Interest,RoI)上加一个用于预测分割掩码的分层,称为掩码层(mask branch ), 能够有效地检测图像中的目标,同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码(segmentation mask)。 就相当于多任务学习,掩码层只给整个系统增加一小部分计算量,所以该方法运行起来非常高效,重要的是能够同时得到目标检测和实例分割的结果。         在COCO测试中可以看到,Mask R-CNN 在实例分割、边界框目标检测和人物关键点检测这三个难点上都获得了较好的实验效果,并且比每个现有的独立模型,包括 COCO 2016 挑战赛的获胜模型,表现都要好

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    目标检测 | Faster R-CNN,经典两阶段检测模型

    Faster R-CNN: Towards Real-Time ObjectDetection with Region Proposal Networks 论文发表:2015 论文链接:https:/ 论文代码:https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn image.png @article{ren2015faster, title={Faster r-cnn pages={91--99}, year={2015} } 归纳总结 标签 目的 方法 总结 #Anchor #两阶段 - RPN 首次提出RPN和Anchor 主要工作 Faster R-CNN 是在R-CNN和Fast R-CNN的基础上提出的一种两阶段目标检测算法,其主要包括: 特征提取网络(Backbone) RPN(Region Proposal Networks) RoI Pooling RPN,即区域推荐网络,对于目标检测任务而言,不仅需要对目标分类还需要对目标定位,因此Faster RCNN模型提出了Anchor机制,其中的做法是,在特征图的每个像素位置预设一组多尺度的先验框,即Anchor

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    首个基于Transformer的目标检测模型上线,大目标检测超越Faster R-CNN

    研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建,并减少了对手工组件的需求。 重构目标检测任务 DETR将目标检测任务视为一个图像到集的问题。给定一个图像,模型必须预测出一个无序的集合(或列表),每个对象都由其类别表示,并在每个对象的周围有一个紧密的边界框。 ? 相比之下,其他检测模型则是孤立地预测每个物体。 向NLP和计算机视觉任务的统一方法推进 FAIR称,DETR是第一个成功地将Transformer架构,作为检测管道中的核心构件集成的目标检测框架。 当应用于物体检测时,Transformer能够省去构建模型的步骤,比如需要创建空间锚和自定义层等。 根据arXiv上论文结果显示,DETR所取得的结果可以与Faster R-CNN相媲美。 ? Faster R-CNN主要由微软研究公司创建的目标检测模型,自2015年推出以来,该模型已经获得了近1万次引用。

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