论文地址： https://arxiv.org/pdf/2011.08036.pdf
我们看论文时常见的AP50AP50AP^{50}、AP75AP75AP^{75}便是来源于此：
研究者开发了一种增强的数据增强方法来有效抑制训练过程中的过拟合，并设计了一种混合随机损失函数来提高小目标的检测精度。受FCOS的启发，提出了一种更轻、更高效的解耦头，可以在不损失精度的情况下提高推理速度。提出的基线模型在MS COCO2017数据集中可以达到50.6%的AP50:95和69.8%的AP50准确度，在VisDrone2019 DET数据集可以达到26.4%的AP50:95和44.8%的AP50准确度，并且它满足边缘计算设备Nvidia Jetson AGX Xavier的实时性要求（FPS≥30）。
分享一篇新出的重要文章：Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network，作者出自YOLOv4的原班人马，其聚焦于针对YOLOv4的模型缩放（model scale）。
https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3
另一位曾经参与YOLO项目维护的大神Alexey Bochkovskiy，在arXiv上提交了YOLO v4，而且这篇论文已经被拉入原来YOLO之父建立的项目主线。
论文:IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization
新智元编译 作者：Joseph Redmon、Ali Farhadi 翻译：肖琴 【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文，全文像闲聊一样，不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO（You Only Look Once）的两位作者，华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3，一系列设计改进，使得新模型性能更好，速度更快。达到相似的性能时，相比SSD，速度提高3倍；相比RetinaNet，速度提高3.8倍。 代码地址： h
【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文，全文像闲聊一样，不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO（You Only Look Once）的两位作者，华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3，一系列设计改进，使得新模型性能更好，速度更快。达到相似的性能时，相比SSD，速度提高3倍；相比RetinaNet，速度提高3.8倍。 代码地址：https://pjreddie.com/yolo/ 论文地址：https://pjreddie.
由于计算资源有限，开发轻量级目标检测器是必要的。为了降低计算成本，如何生成冗余特征起着至关重要的作用。
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在本文中，我们提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。我们的方法的核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。为了训练我们的网络，我们已经准备了一个新的数据集，它包含1000类具有高质量注释的不同对象。据我们所知，这也是第一个数据集专门设计用于少样本目标检测。一旦我们的网络被训练，我们可以应用对象检测为未见过的类，而无需进一步的训练或微调。我们的方法是通用的，并且具有广泛的应用范围。我们证明了我们的方法在不同的数据集上的定性和定量的有效性。
学习从很少的训练例子中检测图像中的目标是具有挑战性的，因为看到建议框的分类器只有很少的训练数据。当有一个或两个训练例子时，就会出现一个特别具有挑战性的训练方案。在这种情况下，如果区域建议网络(RPN)甚至漏掉一个高相交-联集(IOU)训练框，分类器的目标外观如何变化的模型就会受到严重影响。我们使用多个不同但相互协作的RPN。我们的RPN被训练成不同的，但不是太不同；这样做产生了显著的性能改进的状态的艺术COCO和PASCAL VOC在非常少的样本设置。这种效果似乎独立于分类器或数据集的选择。
Bounding box 回归通过预测目标的bbox来定位图像/视频中的目标，这是目标检测、定位和跟踪的基础。例如，最高级的目标检测器通常由一个bbox回归分支和一个分类分支组成，其中bbox回归分支生成用于定位对象进行分类的bbox。在这项工作中，作者探索了更有效的损失函数。
如图1所示，还为具有较低计算能力的边缘计算设备设计了参数较少的轻量化模型，这也显示了更好的性能。 github：https://github.com/LSH9832/edgeyolo
YOLOv4-large在COCO上最高可达55.8 AP！速度也高达15 FPS！YOLOv4-tiny的模型实现了1774 FPS！（在RTX 2080Ti上测试）
传统的目标检测方法通常需要大量的训练数据，并且准备这样高质量的训练数据是劳动密集型的（工作）。在今天分享中，研究者提出了少量样本的目标检测网络，目的是检测只有几个训练实例的未见过的类别对象。新提出的方法核心是注意力RPN和多关系模块，充分利用少量训练样本和测试集之间的相似度来检测新对象，同时抑制背景中的错误检测。
半监督网络的训练分两步进行：a)对标记数据独立训练学生模块，由教师模块生成伪标签；b)结合两个模块的训练，得到最终的预测结果。
路面路缘检测是自动驾驶的重要环节。 它可以用来确定道路边界，约束道路上的车辆，从而避免潜在的事故。 目前的大多数方法都是通过车载传感器在线检测路缘，比如摄像头或3D激光雷达。 然而，这些方法通常会有严重的咬合问题。 特别是在高度动态的交通环境中，大部分视场被动态物体所占据。 为了解决这一问题，本文采用高分辨率航拍图像对道路路缘进行离线检测。 此外，检测到的路缘可以用来为自动驾驶汽车创建高清地图。 具体来说，我们先预测路缘的像素分割图，然后进行一系列的后处理步骤提取路缘的图结构。 为了解决分割图中的不连通性问题，我们提出了一种新颖的保持连接丢失(CP-loss)方法来提高分割性能。 在公共数据集上的实验结果证明了本文提出的损失函数的有效性。
在目标检测中训练模型时，样本间往往有差异性，不能被简单地同等对待。这次介绍的论文提出了一种重要样本的关注机制，在训练过程中帮助模型分辨哪些是重要的样本，从而优化整个训练过程。
相信不少人和文摘菌一样，一旦滑到可爱的狗子视频，都会忍不住多看几秒，然后狠狠地点个赞。
本文是YOLOv4的原班人马（包含CSPNet一作与YOLOv4一作AB大神）在YOLO系列的继续扩展，从影响模型扩展的几个不同因素出发，提出了两种分别适合于低端GPU和高端GPU的YOLO。该文所提出的YOLO-large在MSCOCO取得前所未有的精度(已公开的研究成果中最佳)，且可以保持实时推理；所提出的YOLO-tiny在RTX 2080Ti显卡上结合TensorRT+FP16等技术，可以达到惊人的1774FPS@batch=4.
P-R曲线中，P为图中precision，即精准度，R为图中recall，即召回率。
与传统的计算机视觉技术不同，DETR将目标检测作为一个直接的集合预测问题来处理。它由一个基于集合的全局损失和一个Transformer encoder-decoder 结构组成，该全局损失通过二分匹配强制进行唯一预测。给定固定的学习对象查询集，则DETR会考虑对象与全局图像上下文之间的关系，以直接并行并行输出最终的预测集。由于这种并行性，DETR非常快速和高效。
摘要 我们提出一个概念上简单，灵活，而且通用的对象实例分割框架（object instance segmentation）。我们的方法能有效检测图像中的对象，同时为每个实例生成高质量的分割掩膜（segmentation mask）。我们将该方法称为 Mask R-CNN，是在 Faster R-CNN 上的扩展，即在用于边界框识别的现有分支上添加一个并行的用于预测对象掩膜（object mask）的分支。 Mask R-CNN 的训练简单，仅比 Faster R-CNN 多一点系统开销，运行速度是 5 fps。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如可以用于在同一个框架中判断人的姿势。我们在 COCO 竞赛的3个任务上都得到最佳结果，包括实例分割，边界框对象检测，以及人物关键点检测。没有使用其他技巧，Mask R-CNN 在每个任务上都优于现有的单一模型，包括优于 COCO 2016 竞赛的获胜模型。我们希望这个简单而有效的方法将成为一个可靠的基准，有助于未来的实例层面识别的研究。我们将会公开相关代码。
期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件，现在最重要的应该是把yolov4弄清楚，在目标检测领域中受益匪浅，可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分享yolov4，下一期我们将yolov5好好讲清楚！
YOLO目标检测算法诞生于2015年6月，从出生的那一天起就是“高精度、高效率、高实用性”目标检测算法的代名词。
有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。某些功能只对某些模型进行操作，某些问题只对某些模型进行操作，或只对小规模数据集进行操作；而某些功能（如批处理规范化和剩余连接）则适用于大多数模型、任务和数据集。本文假设这些通用特征包括加权剩余连接（WRC）、跨阶段部分连接（CSP）、跨小批量规范化（CmBN）、自对抗训练（SAT）和Mish激活。本文使用了新功能：WRC、CSP、CmBN、SAT、误激活、马赛克数据增强、CmBN、DropBlock正则化和CIoU丢失，并将其中一些功能结合起来，以达到以下效果：43.5%的AP（65.7%的AP50）用于MS COCO数据集，在Tesla V100上以65 FPS的实时速度。
当前随着深度学习算法的的快速发展，出现了很多特征提取网络结构，可以提高算法的精度。但是需要在大数据集上对这些特征组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。有些特征专门针对某些模型和某些问题，或者只针对小规模数据集;而一些其他的模型，如批处理标准化和剩余连接，适用于大多数模型、任务和数据集等。本文假设这些通用的模型包括：Weighted-Residual-Connections (WRC),Cross-Stage-Partial-connections(CSP), Cross mini-Batch Normalization (CmBN), Self-adversarial-training (SAT) andMish-activation。本文使用的一些新的网络结构包括：WRC，CSP，CmBN，SAT，Mish激活，马赛克数据增强，CmBN，DropBlock正则化和CIoU损失，并结合其中的几项来达到SOTA的表现结果。经过测试在MS COCO数据集上使用Tesla V100 GPU实时处理速度达到65FPS，精度为43.5％AP（65.7％AP50）。
实际上，YOLOv4-Tiny 在大前天（2020.06.25）的晚上就正式发布了，但鉴于当时处于端午假期，Amusi 特意没有更新，希望各位CVers过个好节，科研缓一缓，哈哈。
目标检测(Intance Detection) 和图像分割(Image Segmantation) 算是深度学习中两个个比较热门的项目了，单级式检测(YOLO、SSD)和双级式检测(Fast R-Cnn)代表了如今大多数的目标检测方法，而FCN、U-net、Deeplab则引领了图像分割的潮流，为此，我们也应该知道如果去评价我们的检测准确度：
ICLR 全称为国际学习表征会议（International Conference on Learning Representations），今年将举办的是第 11 届，预计将于 5 月 1 日至 5 日在卢旺达首都基加利线下举办。今年 ICLR 共接收近 5000 篇投稿，整体接收率为 31.8%，接近于去年的 32.26%。今年还有一个变化是接收论文的 tag 会有两个，一个是论文类型（oral、spotlight、poster），另一个是 presentation 的方式。
点击蓝字关注我们 扫码关注我们 公众号 : 计算机视觉战队 扫码回复：YoloV4，获取下载链接 期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件，现在最重要的应该是把yolov4弄清楚，在目标检测领域中受益匪浅，可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分享yolov4，下一期我们将yolov5好好讲清楚！ 背景&简述 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。某些功能只对
近年来，目标检测在人脸检测、视频目标检测、视频监控、自动驾驶汽车等不同应用领域得到了广泛的研究。在这一领域，深度学习架构的采用导致产生了高度精确的方法，如Faster R-CNN、RetinaNet，进一步发展为Cascade R-CNN、VarifocalNet和变体。
Shoufa Chen1, Peize Sun1, Yibing Song2, Ping Luo1 1The University of Hong Kong 2Tencent AI Lab {sfchen, pzsun, pluo}@cs.hku.hk yibingsong.cv@gmail.com
近几年目标检测的落地越发成熟，新的sota网络同样层出不穷，不断刷新着coco的记录。本文盘点截止2019-2021年，在coco test-dev上霸榜，且知名度较广的目标检测网络（未完全开源不加入讨论）。
由于目标检测(Object Detection)主要需要解决“是什么？和 在哪里？”这两大问题，即对给定图像中的所有存在的目标，每个目标都要给出类别信息（是什么？）和位置信息（在哪里？）。这个位置信息通常用一个外接矩形框（俗称bounding box）来表示。因此，目标检测的性能度量方法要比图像分类任务复杂得多。本文我们来为大家介绍一下目标检测算法里常用的一些评价指标。
本文提出了一个用于遥感图像的简单半监督目标检测框架，该框架被命名为SSOD-RS。SSOD-RS包含两个部分，即改进的自我训练和基于强数据增强的一致性正则化，以及改进的混合。首先，作为一种增强算法，提出了Object First mixup（OF-mixup）来调整物体和背景的权重，扩大了训练样本的分布，同时减少了遥感复杂背景对物体特征的干扰。其次，在自训练中引入了集合损失和微调的训练策略，使模型在学习了伪标签的特征后，适应真实标签的特征分布。实验结果表明，利用无标签图像的SSOD-RS可以极大地提高模型的准确性。
选自arXiv 作者：Zeming Li、Chao Peng、Gang Yu、Xiangyu Zhang、Yangdong Deng、Jian Sun 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 基于当前用预训练分类器开发目标检测器的方法的固有缺陷，来自清华大学和旷视的研究者提出了专用于目标检测的骨干网络 DetNet。DetNet 可在保持高分辨率特征图和大感受野的同时，高效地执行目标检测任务，并可以自然地扩展到实例分割任务上。在 MSCOCO 数据集的目标检测和实例分割任务上，DetNet 都取得了当前最佳的结果
今天将分享全景 X 线牙科计数和诊断完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
YOLOv4是YOLO之父Joseph Redmon宣布退出计算机视觉的研究之后推出的YOLO系列算法，其作者Alexey Bochkovskiy也参与了YOLO之前系列算法，《YOLOV4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，其主要贡献在于对近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，组合出一个精度与速度兼备的结构。
我们提出了一个概念简单、灵活和通用的目标实例分割框架。我们的方法有效地检测图像中的目标，同时为每个实例生成高质量的分割掩码。该方法称为Mask R-CNN，通过添加一个分支来预测一个目标掩码，与现有的用于边界框识别的分支并行，从而扩展了Faster R-CNN。Mask R-CNN训练简单，只增加了一个小开销到Faster R-CNN，运行在5帧每秒。此外，Mask R-CNN很容易推广到其他任务，例如，允许我们在相同的框架下估计人类的姿态。我们展示了COCO套件中所有三个方面的顶级结果，包括实例分割、边界框目标检测和人员关键点检测。没有花哨的修饰，Mask R-CNN在每个任务上都比所有现有的单模型条目表现得更好，包括COCO 2016挑战赛冠军。我们希望我们的简单而有效的方法将作为一个坚实的baseline，并有助于简化未来在实例级识别方面的研究。
哈喽，大家好，今天我们一起学习一下CV(Computer Vision)领域中，最牛目标检测与识别算法之一：YOLO_v4论文中的精髓部分，论文名称：《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，感兴趣的同学可以自行下载阅读，文末会贴上下载链接。
YOLO-Pose与其他Bottom-up的方法一样，也是一种Single Shot的方法。然而，它并不使用 Heatmaps。相反，YOLO-Pose将一个人的所有关键点与Anchor联系起来。
选自arXiv 作者：Ronghang Hu 等 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 伯克利和 FAIR 研究人员提出一种新型实例分割模型，该模型能利用目标检测边界框学习对应的分割掩码，因此大大加强了实例分割的目标数量。这种将目标检测的知识迁移到实例分割任务的方法可能是我们以后需要关注的优秀方法，机器之心对这篇论文进行了简要地介绍，更详细的内容请查看原论文。 近来目标检测器准确度显著提升，获得了很多重要的新能力。其中最令人兴奋的一项是为每个检测目标预测前景分割掩码，即实例分割（instance segment
github地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
论文：RepPoints: Point Set Representation for Object Detection
两个月前，YOLO 之父 Joseph Redmon 表示，由于无法忍受自己工作所带来的的负面影响，决定退出计算机视觉领域。此事引发了极大的热议，其中一个悬念就是：我们还能等到 YOLO v4 面世吗？
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf
之前简单介绍过目标检测算法的一些评价标准，地址为目标检测算法之评价标准和常见数据集盘点。然而这篇文章仅仅只是从概念性的角度来阐述了常见的评价标准如Acc，Precision，Recall，AP等。并没有从源码的角度来分析具体的计算过程，这一篇推文的目的就是结合代码再次详细的解释目标检测算法中的常见评价标准如Precision，Recall，AP，mAP的具体计算过程。
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