configs/apis/pose_estimator.cascade_rcnn+hrnet.yaml:
近日，飞桨开源了比赛中使用的MSF-DET，助力大规模图像目标检测算法的研究探索和落地应用。
通过更好的模型架构、训练和推理方法的结合，目标检测系统的速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样的技术，以理解现代检测系统的大多数改进来自哪里。
随着深度学习的应用场景不断拓展，应用规模的不断扩大，模型推理服务的性能也受到越来越多重视。同样一个模型在同样的硬件上，专业的模型优化在同样的推理精度下可能会带来几倍甚至几十倍的性能提升。一般来说，使用专用推理框架比如TensorRT、OpenVINO等，推理性能会好于Tensorflow，Pytorch等深度学习框架，对模型的定制优化推理性能会好于直接使用专用推理框架。
最近一直在调试目标检测方面的模型，其中mmdetection中就集成了许多的目标检测模型。其中表现比较好的模型中有cascade-rcnn，因此也趁这个机会具体了解一下这个模型的发展脉络。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
最近玩过检测比赛的同学应该都了解Cascade R-CNN这个算法吧，这是CVPR 2018提出的，通过级联多个检测网络达到不断优化预测结果的目的。但是和普通的级联检测器不同，Cascade R-CNN的多个检测网络是基于不同的IOU阈值进而确定不同的正负样本训练出来的，在COCO数据集上Cascade R-CNN取得了非常出色的结果，并且也成为了当前目标检测比赛中的有力Trick。
前天，arxiv上新出一篇论文《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》，目标检测算法Cascade R-CNN 原作者对其进行扩展应用于实例分割。
如今，配备摄像头的无人机或通用无人机已经广泛地应用在农业、航空摄影、快速交付、监视等多个领域。
但在大多数的下游任务中，例如目标检测、语义分割，依旧还是用ResNet或其变体作为骨干网络。
在去年，陆陆续续和队友@willer共同参加了一些计算机视觉竞赛（图像检测、分类竞赛），取得了一些不错的成绩。在年底，偶然得知Kaggle上有一个热度很高的还行检测的比赛，于是简单参考了一下。今天榜单揭晓，非常幸运，在比赛切换到了私榜后，分数大幅度提升，从初赛Public Leaderboard的1100多名直接上分到了Top10，很幸运的荣获了人生中的第一个Kaggle Gold。
作者：李习华 知乎专栏：碧空的cv之旅 量子位 已获授权编辑发布 计算机视觉中目标检测、跟踪、识别是最基本的几个task，尤其又以检测最为重要和基础。同时基本上所有的检测任务都需要在给出物体的bounding box之后，给出物体的类别（也就是给识别物体），所以文章中不区分检测和识别任务。 笔者从事计算机视觉中目标检测相关的工作还比较多，将自己看到的，学到的，以及相关的一些理解总结如下。帮助自己进行梳理，也希望对后来者有帮助。我大致将目前学术及和工业界出现的目标检测算法分成3类： 传统的目标检测算法：Cas
目标检测是自动驾驶技术的重要内容，确保上路安全，需要能够精准地检测出路面上所有目标。
发展论述：对于Overfeat、R-CNN方法，只是利用卷积神经网络进行特征提取，并没有改变搜索框提取目标区域的策略，算法的在速度上仍存在瓶颈。
本文提出了一种名为 ScaleFace 的多尺度人脸检测算法，旨在提高检测速度和准确性。该算法使用深度卷积神经网络来学习不同尺度人脸的通用表示，并使用级联分类器进行检测。实验结果表明，ScaleFace 在多尺度人脸检测任务上优于其他算法，同时比 HR 算法快 6 倍。
1、Cascaded RCNN 论文：Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接：https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 详细内容请移步：Cascade RCNN算法笔记
趁最近目标检测（Object Detection）方向的论文更新较少，Amusi 赶紧做个"最强目标检测算法"大盘点。
CVPR2018上关于目标检测（object detection）的论文比去年要多很多，而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章，特来分享，每篇文章都有详细的博客笔记，可以点击链接阅读。
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 http://cocodataset.org/#detection-leaderboard
最近冒出来很多 Neural Network Search (NAS) + 目标检测的 paper，今天介绍一篇中了 AAAI 2020 的文章：SM-NAS: Structural-to-Modular Neural Architecture Search for Object Detection。
论文:Cascade RPN: Delving into High-Quality Region Proposal Network with Adaptive Convolution
一周前 Amusi 整理了 目标检测（Object Detection）较为值得关注的论文：
目标检测是计算机视觉领域研究最火热的方向，这从计算机视觉顶会CVPR相关论文数量就能看得出来。
“问渠那得清如许，为有源头活水来”，通过前沿领域知识的学习，从其他研究领域得到启发，对研究问题的本质有更清晰的认识和理解，是自我提高的不竭源泉。为此，我们特别精选论文阅读笔记，开辟“源头活水”专栏，帮助你广泛而深入的阅读科研文献，敬请关注。
LGPMA: Complicated Table Structure Recognition with Local and Global Pyramid Mask Alignment (ICDAR 2021).
对于目标检测，从滑动窗口时代开始，我们已经习惯了候选区域特征提取然后分类的套路，深度学习时代强大的特征表示能力让我们能够探索不一样的道路，比如：
文章提出two-stage、real-time的instance segmentation方法：1、得到初始的目标轮廓；2、轮廓迭代变形，以得到最终精准的目标边界；
不论你需要通用目标检测、实例分割、旋转框检测，还是行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类算法；
分享一篇前几天新出的论文CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection，文中提出一种新型特征融合算法，有效提升了目标检测和实例分割精度，CBNet配以Cascade RCNN取得了COCO 数据集 mAP 53.3 的新高度！
刚刚全面升级的PaddleDetection2.0，它全面兼顾高性能算法、便捷开发、高效训练及完备部署，也因此受到广大开发者的喜爱，连续登录Github全球趋势榜多次，高精尖算法PPYOLO、AnchorFree论文也接连登录全球技术趋势榜PaperWithCode。
打算每周整理下这周看过觉得不错的文章，主要是机器学习、深度学习、Python编程方向的，包括但不局限于论文、综述、有趣的项目以及工具教程推荐，目前这个系列的名字还没想好，就先这样命名吧
阿里天池布匹疵点智能检测大赛正如火如荼进行，本次大赛目前共计有2415支队伍参赛，成为今年天池上最受关注最热门的算法大赛！
这个目标检测神器简直香炸了！它不仅连续登录Github全球趋势榜，拥有的全球尖端算法论文也接连登录全球技术趋势榜PaperWithCode。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.15507.pdf
本文来自52CV群友Spytensor参加Kaggle目标检测比赛的总结，作者是位数据竞赛爱好者，文章非常具有实战意义。欢迎收藏～
目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系架构，同时了解目标检测相关的技术栈及其未来的发展趋势。由于编者水平有限，本文若有不当之处还请指出与纠正，欢迎大家评论交流！
---- 新智元报道 作者：朱小佩 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，打印一张图揣身上就能骗过图像识别，那你知道如何才能骗过红外识别么？ 在疫情期间，红外行人识别系统被广泛应用。 这得益于热红外识别的系统的两个重要的优势： 1. 对于温度敏感，红外图像的成像利用了物体的热辐射，所以可以反映出物体的温度，这一特性对于人体的非接触式测温具有重要的应用。 2. 红外成像具有一定的「透视」特性，即使人体被一些衣物遮挡，但是热辐射依然可以透过衣物被接收器感知到，所以可以透过遮挡进行成像。 尽管目前红外行
RCNN全称为Regions with CNN Features，是将深度学习应用到物体检测领域的经典之作，并凭借卷积网络出色的特征提取能力，大幅度提升了物体检测的效果。而随后基于RCNN的Fast RCNN及Faster RCNN将物体检测问题进一步优化，在实现方式、速度、精度上均有了大幅度提升。
在 CVPR 2020 Workshop 举办的 NightOwls Detection Challenge 中，来自国内团队深兰科技的 DeepBlueAI 团队斩获了“单帧行人检测”和“多帧行人检测”两个赛道的冠军，以及“检测单帧中所有物体”赛道的亚军。
目标检测是机器视觉领域的核心问题之一。7 月 3 日百度 AI 开发者大会，飞桨核心框架 Paddle Fluid v1.5 宣布开源了 PaddleDetection 物体检测统一框架，用户可以非常方便、快速的搭建出各种检测框架，构建强大的各类应用。
比起图像分类任务的数据扩增，目标检测的难点在于，要保持边界框和发生形变的图像之间的一致性 (Consistency) 。
论文: Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection
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