要知道衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度，特指 mAP 和 FPS。其实现在很多论文要么强调 mAP 很高，要么就是强调 mAP 和 FPS 之间 Trade-off 有多好。
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。本文主要介绍基于深度学习的两种目标检测算法思路与具体实现细节，分别为One-Stage目标检测算法和Two-Stage目标检测算法。
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
从 2006 年以来，在 Hilton、Bengio、LeChun 等人的引领下，大量深度神经网络的论文被发表，尤其是 2012 年，Hinton课题组首次参加 ImageNet图像识别比赛，其通过构建的 CNN 网络AlexNet[1]一举夺得冠军，从此神经网络开始受到广泛的关注。深度学习利用多层计算模型来学习抽象的数据表示，能够发现大数据中的复杂结构，目前，这项技术已成功地应用在包括计算机视觉领域在内的多种模式分类问题上。计算机视觉对于目标运动的分析可以大致分为三个层次:运动分割，目标检测；目标跟踪；动作识别，行为描述[2]。其中，目标检测既是计算机视觉领域要解决的基础任务之一，同时它也是视频监控技术的基本任务。由于视频中的目标具有不同姿态且经常出现遮挡、其运动具有不规则性，同时考虑到监控视频的景深、分辨率、天气、光照等条件和场景的多样性，而且目标检测算法的结果将直接影响后续的跟踪、动作识别和行为描述的效果。故即使在技术发展的今天，目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。
Logo识别技术是现实生活中应用很广的一个领域，比如一张照片中是否出现了Adidas或者Nike的商标Logo，或者一个杯子上是否出现了星巴克或者可口可乐的商标Logo。学术上早在2013年开始就已经陆续使用深度学习做相关的研究，而业界Logo识别已经开始商业化，包括谷歌，百度，阿里等公司都在AI开放平台开放了API给大家提供Logo识别的使用接口。在安全领域Logo识别技术的应用也很广泛，例如敏感信息挖掘，垃圾邮件过滤等方面都有涉及Logo识别相关的应用。2020年RSA创新沙盒中inky公司在恶意邮件识别系统中也用到了这一关键技术。
http://www.tensorinfinity.com/paper_156.html
目标检测的目的是在给定的图像中分类和定位感兴趣的目标。由于与其他计算机视觉应用的紧密联系，它已经引起了社会各界的极大关注。在深度学习领域取得重大突破之前，已有许多传统的方法被提出来解决目标检测问题。这些方法建立在手工制作的特征表示上。不可避免地依赖于手工制作的特征限制了传统方法的性能。
Li Liu et al.: Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey
上次整理了近期目标检测比较亮眼的论文汇总，详见： 一文看尽8篇目标检测最新论文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix/SCL/EFGRNet等）。很多CVers在后台和微信社群反映：这些都是很新的论文，我刚入门都看不懂怎么办？
一周前 Amusi 整理了 目标检测（Object Detection）较为值得关注的论文：
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目前最先进的目标检测器通常使用预先训练好的分类网络来提取特征，然后利用特征金字塔来检测不同尺度的目标。 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 源码获取｜扫码回复“GWD”获取源码 1 简要 目前最先进的目标检测器通常使用预先训练好的分类网络来提取特征，然后利用特征金字塔来检测不同尺度的目标。然而，分类网络更喜欢平移不变性，而忽略了位置信息，因此直接使用提取的特征进行融合会影响性能。 在今天分享中，研究者提出了一个
翻译|AI科技大本营（rgznai100） 参与 | 周翔，尚岩奇 他可谓神童。 2009年，在 IEEE 举办的 CVPR 大会上，还在微软亚研院(MSRA)实习的何恺明的第一篇论文“Single Image Haze Removal Using Dark Channel Prior”艳惊四座，获最佳论文，这是第一次完全由中国人组成的团队获得该奖项。 2016年，何恺明所在团队的另一篇论文“Deep Residual Learning for Image Recognition”再获 CVPR 最佳论文奖
灭火器摆放识别监测预警系统通过python+yolo网络深度学习技术，灭火器摆放识别监测预警系统自动对指定区域灭火器是否缺失进行识别，如果灭火器摆放识别监测预警系统没有检测到指定区域有灭火器，立即抓拍存档进行告警。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
人类可以在几毫秒内在我们的视线中挑选出物体。事实上，你现在就环顾四周，你将观察到周围环境并快速检测到存在的物体，并且把目光回到我们这篇文章来。大概需要多长时间？
one-stage的目标检测方法因其具有实时性强、检测精度高等特点，近年来受到广泛关注。目标检测包括分类和定位两个子任务，通常来说，one-stage目标检测有通用的策略：利用一个经过ImageNet预训练的backbone完成分类任务，利用一个自上而下的特征金字塔表示形式处理尺度变化问题。
操作流程违规作业监测系统通过python+yolov7网络深度学习技术，操作流程违规作业监测系统对高危场景下作业人员未按照操作流程进行正常操作行为进行实时分析识别检测，操作流程违规作业监测系统发现现场人员违规作业操作行为，不需人为干预，立即自动抓拍存档预警。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。
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。
ai安全帽识别检测通过python+yolov5网络模型深度学习AI视频分析技术，ai安全帽识别检测对现场人员是否佩戴安全帽进行识别检测，ai安全帽识别检测一旦发现现场工人员没有按要求佩戴安全帽，自动进行预警并保存图像到本地同步提示后台人员及时处理。我们选择当下YOLOv5来进行安全帽识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
今天来介绍一下目标检测算法中RetinaNet，这篇论文是CVPR2018的作品，Kaiming He大神也是作者之一，同时这篇论文提出的Focal Loss也对工程上训练更好的目标检测模型做出了很大贡献，所以我们尝试理解一下这篇论文的思想。论文地址为：https://arxiv.org/pdf/1708.02002.pdf
---- 新智元推荐 来源：Pascal2 【新智元导读】日前，中星微把实际安防项目经验应用到PASCAL VOC数据集，并成功在一步法（one-stage）算法中取得了第一名的好成绩。中星微人工智能芯片技术公司董事长兼总经理张韵东表示：“中星微首次将安防监控应用经验与国际算法竞赛数据集相结合，使得嵌入式前端设备也能达到与云端智能相媲美的效果，取得了可喜可贺的成绩，但这只是一个的开始，相信未来会带来更多更精彩的内容。” 目标检测是机器视觉中一个最重要和最早研究领域之一，也是一切机器视觉任务基础，因此
抽烟打电话行为识别系统通过yolo深度学习框架模型，对现场画面区域进行7*24小时实时监测，抽烟打电话行为识别系统发现抽烟打电话等违规行为立即抓拍存档预警。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放。
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
本文是目标检测方向的第一篇，目标检测是当前个人最熟悉的任务之一，这是很久之前在知乎专栏写的文章，曾经被多个公众号转载，但是因为一些客观原因，无意中注销了知乎。在分享目标检测相关的总结之前，先介绍一下目标检测任务很有必要，而了解一个任务最简单的方式就是通过综述，所以重新展示一下该篇。
最近准备开始认真的梳理一下目标检测的相关算法，组合成一个目标检测算法系列。之前看到了一张特别好的目标检测算法分类的甘特图，但忘记是哪里的了，要是原始出处请提醒我标注。
Ai检测人员穿衣规范系统通过opencv+yolo深度学习技术对现场画面中人员穿衣自动检测，Ai检测人员穿衣规范系统发现现场人员未正确按要求穿衣进行抓拍留档。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
校园打架行为识别检测系统基于python基于yolov7深度学习框架+边缘分析技术，校园打架行为识别检测系统自动对校园、广场等区域进行实时监测，当监测到有人打架斗殴时，系统立即抓拍存档语音提醒，并将打架行为回传给学校后台，提醒及时处理打架情况。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100 上，30 FPS 的情况下达到实时目标检测器的最高精度 56.8% AP。YOLOv7 是在 MS COCO 数据集上从头开始训练的，不使用任何其他数据集或预训练权重。
人员离岗自动识别系统依据opencv+yolo网络机器学习模型自动识别岗位上是否人员存在。一旦发现人员在作业时间不在位置上，人员离岗自动识别系统会立即抓拍告警，并把报警记录同步到后台，通过现场语音摄像机给出语音提示，让人员及时返回岗位。
【导读】今天分享的技术提出了一种新目标检测方法，用单个卷积网络将目标边界框检测为一对关键点（即边界框的左上角和右下角）。通过将目标检测为成对关键点，消除现有的one stage检测器设计中对一组anchors的需要。除此之外，还引入了corner pooling，一种新型的池化层，可以帮助网络更好的定位边界框的角点。最终CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的one stage检测器。
学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术，学校围墙攀爬识别报警系统能主动识别分析出学生翻墙、打架事件、人群聚集事件、人员倒地倒事件、区域闯入事件、违规攀爬事件，学校围墙攀爬识别报警系统通过python+yolo网络模型深度学习技术提升校园安全监控管控效率。Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
【6】ReBiF：残差双融合特征金字塔网络，用于精确的Single-shot目标检测
目标检测是计算机视觉和模式识别的重要研究方向，主要是确定图像中是否有感兴趣的目标存在，并对其进行探测和精确定位。传统的目标检测流程采用滑动窗口进行区域选择，然后采用 SIFT、HOG 等方法进行特征提取，最后采用 SVM、Adaboost 进行类别判断。但是传统的目标检测方法面临的主要问题有：特征提取鲁棒性差，不能反应光照变化、背景多样等情况；区域选择没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余。基于深度学习的目标检测模型有 Faster RCNN，Yolo 和 Yolo2，SSD 等，对图片中的物体进行目标检测的应用示例如下所示：
这篇综述是我统计信号处理的作业，在这里分享一下，将介绍计算机视觉中的目标检测任务，论述自深度学习以来目标检测的常见方法，着重讲yolo算法，并且将yolo算法与其他的one-stage以及two-stage方法进行比较。
------------------------------------分割线----------------------------------
【新智元导读】近日，在国际计算机视觉竞赛PASCAL VOC，中星微以89.0分的总成绩位列第一，获得目标检测单模型第一名。获胜的模型是一步法的目标检测模型，本文带来技术详解。
今天为大家介绍一篇CVPR 2018的一篇目标检测论文《Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection》，简称为RefineDet。RefineDet从网络结构入手，结合了one-stage目标检测算法和two-stage目标检测算法的优点重新设计了一个在精度和速度均为SOTA的目标检测网络。论文的思想值得仔细推敲，我们下面来一起看看。论文源码和一作开源的代码链接见附录。
目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代大多数目标检测器的框架是 two-stage，其中目标检测被定义为一个多任务学习问题：1）区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签；2）回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比（IoU）或其它指标。最后，通过一个 NMS 过程移除冗余的边界框（对同一目标的重复检测）。本文首先综述近年来二维目标检测的优化方向，之后介绍CVPR2019目标检测最新进展，包括优化IoU的GIoU，优化anchor设计的GA-RPN，以及single-stage detection的FSAF。
员工工作服穿戴AI识别算法是基于yolov5+python网络模型人工智能技术，yolov5+python网络模型算法对现场人员的工作服穿戴情况进行实时监控，并对违规情况将自动发出警报。我们选择当下YOLO卷积神经网络YOLOv5来进行火焰识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
最近目标检测相关的论文非常多，可见Object Detection还是有很多工作(坑)可以做(填)的。上次 Amusi 就整理了近期值得关注的目标检测论文，详见：一文看尽8篇目标检测最新论文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix/SCL/EFGRNet等）
四期飞跃计划还剩最后一个名额，联系小编，获取你的专属算法工程师学习计划（联系小编SIGAI_NO2）
目标检测是计算机视觉领域的基础性任务之一，并且赋能大量的下游应用。当前目标检测器存在的一大挑战是标签分配问题。特别地，如何定义每个目标的正样本和背景的负样本始终是一个悬而未决的难题。数十年来，目标检测中的正样本一直是候选框，它与真值框的 IoU 大于阈值。现代检测器在图像网格上预定义数千个锚框，并在这些候选框上执行分类和回归任务。这种基于框的标签分配方法被称为「框分配」。
昨天(2019-04-03) arXiv上放出了很多优质论文：各种顶会paper和顶会“种子”paper。这里为了节省篇幅，放大重点，Amusi做了论文精选。本文要速递介绍的这三篇论文，我觉得都是相当具有影响力的paper，相信对你当前的研究会有很大帮助。大家一定要耐心看完，放心点赞！
好在，文章质量都还不错，虽然硬核了点，但从各方面的反馈来看，还是有不少朋友喜欢看的。
这篇文章为大家解读由密歇根大学 Hei Law 团队在 ECCV 2018发布的论文，一种新的目标检测算法。
Two Stage：先预设一个区域，改区域称为region proposal，即一个可能包含待检测物体的预选框（简称RP），再通过卷积神经网络进行样本分类计算。流程是：特征提取 -> 生成RP -> 分类/回归定位。常见的Two Stage算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN等。
最近anchor free的目标检测方法很多，尤其是centernet，在我心中是真正的anchor free + nms free方法，这篇centernet对应的是"Objects as Points"，不是另外一篇"CenterNet- Keypoint Triplets for Object Detection"。作者xinyi zhou也是之前ExtremeNet的作者。
计算机视觉技术是实现自动驾驶的重要部分，美团无人配送团队长期在该领域进行着积极的探索。不久前，高精地图组提出的CenterMask图像实例分割算法被CVPR2020收录，本文将对该方法进行介绍。CVPR的全称是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议，它和ICCV、ECCV并称为计算机视觉领域三大顶会。本届CVPR大会共收到6656篇投稿，接收1470篇，录用率为22%。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
