相关链接 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.08043 论文代码:https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 概述 ExtremeNet是今年(2019)1月23号挂在arxiv上的目标检测论文,是至今为止检测效果最好的单阶段目标检测算法.思想借鉴CornerNet,使用标准的关键点估计网络检测目标关键点进而构造目标的预测框.ExtremeNet预测四个extreme point(顶.左.底.右)以及目标的中心点,如果这五个点满…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.08043 github: https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 摘要 本文利用一个关键点检测网络来检测目标物的最左边,最右边,顶部,底部及目标物中心五个点.如果这几个点在几何空间上对齐,则生成一个边界框.目标检测进而演变为基于外形的关键点检测问题,不需要进行区域分类及复杂的特征学习. 介绍 Top-Down方法占据目标检测中的主要地位,一些流行的目标检测算法通过直接裁剪区域或者特征,或者…

论文阅读——FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector 概述 这是一篇ArXiv 2019的文章,作者提出了一种新的anchor-free的目标检测框架FoveaBox,直接学习目标存在的可能性(预测类别敏感的语义map)和bbox的坐标(为可能存在目标的每个位置生成无类别的bbox).该算法的单模型(基于ResNeXt-101-FPN )在COCO数据集上的AP达到42.1%.代码尚未开源. 介绍 anchor弊端:额外的超参数设计很复杂:设计的…

  End-to-End Learning of Action Detection from Frame Glimpses in Videos  CVPR 2016  Motivation:    本文主要是想借助空间的 attention model 来去协助进行行人识别的工作.作者认为 long, read-world videos 是一个非常具有挑战的视觉问题.算法必须推理出是否出现了某个 action, 并且还要在时间步骤上推出出现在什么时刻.大部分的工作都是通过构建 frame-lev…

论文地址:https://arxiv.org/abs/1704.05548 项目地址:http://www.cs.toronto.edu/polyrnn 概述 Polygon-RNN是一篇收录于CVPR2017的论文,文中作者基于CNN+RNN提出了一种半自动目标实例标注的算法.当前大多方法都将目标分割视为像素级分类问题,而本文则将其看做多边形预测任务,以裁剪的目标图像作为输入,预测目标的多边形轮廓的顶点(假定使用者已提供目标的bounding box).如下图所示: 其半自动过程体现在,人工标…

原文: A Discriminative Feature Learning Approach for Deep Face Recognition 用于人脸识别的center loss. 1)同时学习每个类的深度特征的中心点 2)对深度特征和其对应的类中心的距离有一定的惩罚 提出的center loss函数在CNN中可以训练并且很容易优化. 联合softmax loss和center loss,可以同时增加类间分散程度(inter-class dispension)与类内紧凑程度(intra-cl…

1.基础 自己对于YOLOV1,2,3都比较熟悉. RCNN也比较熟悉.这个是自己目前掌握的基础2.第一步 看一下2019年的井喷的anchor free的网络3.第二步 看一下以往,引用多的网路4.第三步 看一下,2020最新的,但是在pwcode上面排名靠前的网络 2020优秀论文:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection,57DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Featur…

论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题,提出能根据loss大小自动调节权重的focal loss,使得模型的训练更专注于困难样本.同时,基于FPN设计了RetinaNet,在精度和速度上都有不俗的表现 论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 论文代码:https://github.com/facebookresearch/Detectron Introducti…

论文阅读——FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection 概述 目前anchor-free大热,从DenseBoxes到CornerNet.ExtremeNet,以及最近的FSAF.FoveaBox,避免了复杂的超参数设计,而且具有很好的检测效果.本文作者提出了一种全卷积的单阶段目标检测算法,类似于语义分割的做法使用像素级预测.该检测框架简单有效,而且可以方便地用于其他任务. 简介 再啰嗦一下基于anchor的检测算法的缺陷: 1.检测…

论文阅读:Prominent Object Detection and Recognition: A Saliency-based Pipeline  如上图所示,本文旨在解决一个问题:给定一张图像,我们最应该关注哪些区域?怎么将其分割出来?这是一个什么东东?这三个子问题为一体. Problem formulation: Given an image, determine the most influential item in the scene in terms of region of i…