IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization
网络的结构如下：
采用FPN结构,Backbone是RetinalNet,分成了P3~P7共5个Layer,分别训练不同尺寸的Box.每个Layer对应的Head有2个分支,包括一个单独的分支用来预测分类,另一个分支用来预测两部分,一部分是Box坐标的回归,另一部分是GT Box和Anchor之间的IOU,这也是这篇论文的主要创新点,Faster RCNN等方法是对Anchor进行分类,与GT Box的IOU高于0.7的是正例,低于0.3的是负例,而这篇论文直接预测GT Box和Anchor之间的IOU.
Loss Function包括3个部分:分类损失,包括正例和负例,采用Focal Loss作为损失函数;回归损失,采用Smooth L1作为损失函数;IOU由于在0~1之间,采用Binary cross-entropy作为损失函数.
推理时采用分类值和IOU的值的乘积作为预测框的置信度,也就是排序的依据,其中α用来调整两者的权重.
IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization的更多相关文章
- 新文预览 | IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization
论文基于RetinaNet提出了IoU-aware sinage-stage目标检测算法,该算法在regression branch接入IoU predictor head并通过加权分类置信度和IoU ...
- 【计算机视觉】目标检测之ECCV2016 - SSD Single Shot MultiBox Detector
本文转载自: http://www.cnblogs.com/lillylin/p/6207292.html SSD论文阅读(Wei Liu--[ECCV2016]SSD Single Shot Mul ...
- SSD: Single Shot MultiBox Detector论文阅读摘要
论文链接: https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf 代码下载: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd Abstract ...
- SSD: Single Shot MultiBox Detector
By Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexande ...
- 机器视觉：SSD Single Shot MultiBox Detector
今天介绍目标检测中非常著名的一个框架 SSD,与之前的 R-CNN 系列的不同,而且速度比 YOLO 更快. SSD 的核心思想是将不同尺度的 feature map 分成很多固定大小的 box,然后 ...
- 论文笔记 SSD: Single Shot MultiBox Detector
转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 前言 目标检测近年来已经取得了很重要的进展,主流的算法主要分为两个类型(参考RefineDet):(1)two-st ...
- SSD（single shot multibox detector）算法及Caffe代码详解[转]
转自:AI之路 这篇博客主要介绍SSD算法,该算法是最近一年比较优秀的object detection算法,主要特点在于采用了特征融合. 论文:SSD single shot multibox det ...
- SSD: Single Shot MultiBox Detector 编译方法总结
SSD是一个基于单网络的目标检测框架,它是基于caffe实现的,所以下面的教程是基于已经编译好的caffe进行编译的. caffe的编译可以参考官网 caffe Installation Instal ...
- [论文理解]SSD:Single Shot MultiBox Detector
SSD:Single Shot MultiBox Detector Intro SSD是一套one-stage算法实现目标检测的框架,速度很快,在当时速度超过了yolo,精度也可以达到two-stag ...
随机推荐
- 看透Spring MVC：源代码分析与实践 (Web开发技术丛书)
第一篇 网站基础知识 第1章 网站架构及其演变过程2 1.1 软件的三大类型2 1.2 基础的结构并不简单3 1.3 架构演变的起点5 1.4 海量数据的解决方案5 1.4.1 缓存和页面静态化5 1 ...
- mongo 查询 距离 某个点 多少 米距离 感谢 提供的数据。 感谢 mvc的 demo 。反正 就是各种感谢 文档之类的。
昨天 去面试来着, 问了一下mong . 我记得mong支持 地理位置索引的,说了一下. 然后 面试官说 查询某个点 的 多少米范围, 这个该怎么实现? 我懵逼了.... 回去 查询了一下. 发现有 ...
- 基于bootstrap和knockoutjs使用 mvc 查询
这是我摘抄的码 http://pan.baidu.com/s/1nvKWdsd
- JS基础——ATM机终端程序编写（3.0）
利用函数进行代码实现,要点:将每一项操作单独写成一个函数,在需要时进行调用,弄清参数的传递. 创建模拟账户 使用数组创建账户 let user = ["xiaohei", 1234 ...
- 光流法draw_flow()函数报错
光流法draw_flow()函数报错 import cv2 from scipy import * def draw_flow(im, flow, step=16): ""&quo ...
- 一个基于RabbitMQ的可复用的事务消息方案
前提 分布式事务是微服务实践中一个比较棘手的问题,在笔者所实施的微服务实践方案中,都采用了折中或者规避强一致性的方案.参考Ebay多年前提出的本地消息表方案,基于RabbitMQ和MySQL(JDBC ...
- docker启动redis端口映射错误问题解决
今天使用docker安装redis,使用的时候出现了一些问题.第一次安装好后,在虚拟机后台启动了redis,然后在连接虚拟机的redis的时候怎么也连不上.出现这种情况我第一反应是防火墙没有开启所以我 ...
- Redis 面试题汇总
Redis 面试题汇总 1.Redis 使用场景有哪些? 答:Redis 使用场景如下: 记录帖子点赞数.点击数.评论数 缓存近期热帖 缓存文章详情信息 记录用户会话信息 2.Redis 有哪些功能? ...
- HanLP《自然语言处理入门》笔记--5.感知机模型与序列标注
笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP 5. 感知机分类与序列标注 第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的 ...
- JAVA&&JAVA WEB开发包U盘封装版
难以忍受机房的开发环境,就简单实现了将所有的开发文件封装进了U盘. 基于wmic的强大功能,实现了机房变态环境下的设置环境变量OS不用重新启动OS! install.bat @echo off mod ...