论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS,不再需要anchor相关的的超参数,在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测,根据实验结果来看,FCOS能够与主流的检测算法相比较,达到SOTA,为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考   来源:[晓飞的算法工程笔记] 公众号 论文: FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 论文地址:htt…

CVPR目标检测与实例分割算法解析:FCOS(2019),Mask R-CNN(2019),PolarMask(2020)1. 目标检测:FCOS(CVPR 2019)目标检测算法FCOS(FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection),该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法,实现了无锚点(anchor-free).无提议(proposal free)的解决方案,并且提出了中心度(Center-ness)的思想,同时在召回率等方面表…

6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints 论文地址: 6-PACK: Category-level 6D Pose Tracker with Anchor-Based Keypoints​arxiv.org 代码链接: github​sites.google.com 简介 作者提出了一种基于RGB-D的深度学习方法6PACK,能够实时的跟踪已知类别物体.通过学习用少量的三维关键点来简洁地表示一个物体,基于…

论文背景 引言(Introduction) 特征金字塔网络 FPN FPN网络建立 Anchor锚框生成规则 实验 代码解读 参考资料 本篇文章是论文阅读笔记和网络理解心得总结而来,部分资料和图参考论文和网络资料 论文背景 FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法.原来多数的 object detection 算法(比如 faster rcnn)都是只采用顶层特征做预测,但我们知道低层的特征语义信息比较少,但是目标位置准确:高层的特…

ROI Pooling 和 ROI Align 的区别 Mask R-CNN 网络结构 骨干网络 FPN anchor 锚框生成规则 实验 参考资料 Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文 ROI Pooling 和 ROI Align 的区别 Understanding Region of Interest - (RoI Align and RoI Warp) Mask R-CNN 网络结构 Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改…

下面会介绍基于ResNet50的Mask RCNN网络,其中会涉及到RPN.FPN.ROIAlign以及分类.回归使用的损失函数等 介绍时所采用的MaskRCNN源码(python版本)来源于GitHub:https://github.com/matterport/Mask_RCNN 下面的介绍都是基于这部分源码进行的(少数地方会和原始论文中有差别,不过不影响整个网络的理解) 一).整体框架结构 通过对代码的理解,重新绘制出一张MASKRCNN的整体架构图 二).分解各个节点 1)ResNet5…

文章来源 DFann 版权声明:如果你觉得写的还可以,可以考虑打赏一下.转载请联系. https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78483779 简介 论文地址:Mask R-CNN 源代码:matterport - github 代码源于matterport的工作组,可以在github上fork它们组的工作. 软件必备 复现的Mask R-CNN是基于Python3,Keras,TensorFlow. Python 3.4+ Tensor…

1.解决方案 下边缘: a.论文的数据来自kitti,gt数据来自于激光雷达,利用kitti自带的开发包先将激光雷达的数据映射到图片的二维平面,每个x,y会生成对应的d(x,y),即depth.再对每个x,y求倒数,即1/d,即D(x,y).对每个D求y方向的偏导,图像的偏导就是f'y(x,y) = f(x,y+1)-f(x,y).在每个y方向上,找到那个从typical road value to about zero的点,这个点就是障碍物的下边缘点.自己在做的过程中对于typical roa…

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O…

在这篇文章中,作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2,然后提出了一种检测与分类联合训练方法,使用这种联合训练方法在COCO检测数据集(用于检测)和ImageNet分类数据集(用于分类)上训练出了YOLO9000模型,其可以检测超过9000多类物体. 所以,这篇文章其实包含两个模型:YOLOv2和YOLO9000,不过后者是在前者基础上提出的,两者模型主体结构是一致的. YOLOv2相比YOLOv1做了很多方面的改进,这也使得YOLOv2的mAP有显著的提升,并且YOLOv2的速度…