这里说一下ROI Pool和ROI Align的区别: 一.ROI Pool层: 参考faster rcnn中的ROI Pool层,功能是将不同size的ROI区域映射到固定大小的feature map上,具体可实现可参考:https://www.cnblogs.com/zf-blog/p/7337944.html 它的缺点:由于两次量化带来的误差: (1)将候选框边界量化为整数点坐标值. (2)将量化后的边界区域平均分割成 k x k 个单元(bin),对每一个单元的边界进行量化. 下面我们用…

转自:blog.leanote.com/post/afanti.deng@gmail.com/b5f4f526490b ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题.实验显示,在检测测任务中将 ROI Pooling 替换为 ROI Align 可以提升检测模型的准确性. 1. ROI Pooling 的局限性分析 在常见的两级检测框架(比如Fast-RCNN…

https://yq.aliyun.com/articles/558181 Mask R-CNN与Faster R-CNN相似,Faster R-CNN是two-stage的,其中第一个stage是RPN.添加一个预测分割mask的并行分支——这是一个FCN. ROIlign Layer而不是ROIPool.这就不会像ROIPool那样将(x / spatial_scale)分数舍入为整数,相反,它执行双线性插值来找出那些浮点值处的像素. 它的主干是ResNet-FPN 例如:想象一下,ROI的…

1.roi pooling 将从rpn中得到的不同Proposal大小变为fixed_length output, 也就是将roi区域的卷积特征拆分成为H*W个网格,对每个网格进行maxpooling,然后就能得到固定大小的特征. 2.roi align 从原图的proposal映射回feature map,从原图到特征图直接的ROI映射使用双线性插值 形状不变 3.roi wrap 将fearure map 剪切一块,然后wrap到固定大小,采用长度和宽度两个方向的双线性插值. 形状改变 4.…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要 区域anchor是现阶段目标检测方法的重要基石.大多数好的目标检测算法都依赖于anchors机制,通过预定义好的尺寸及大小在空间位置上进行均匀的采样.本文提出了一个可替换的解决方案-Guided Anchoring,该方法利用语义特征对anchor进行引导.该方法预测感兴趣目标物的中心的同时预测不同位置处的长宽尺寸及比例大小.在得到anchor的形状之后,…

Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection Intro 目标检测领域的问题有很多,本文的作者捕捉到了这样一个问题,就是nms算法根据类别置信度为准则去删掉与他iou大于一定阈值的算法是否合理?事实是,分类置信度没法评估回归框是否回归的准确,这就造成了一种情况,分类置信度高的不一定回归的准,那么回归的准的又因为与之iou更高而被剔除了.为什么回归的准的反而类别置信度可能不高,而类别置信度高的可能回归的不准…

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.11617 代码地址:https://github.com/daodaofr/AlignPS 前言: 本文针对anchor-free模型用于行人搜索中会出现三个不对齐问题:Scale misalignment,Region misalignment,Task misalignment提出了相应的解决方案,进一步提出了一个更简单更有效的anchor-free模型--AlignPS. Introduction 行人重识别的方法分为两个类…

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…

CVPR2020论文解读:3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第一. 摘要 提出了一种新的高性能的三维目标检测框架:点体素RCNN(PV-RCNN),用于从点云中精确检测三维目标.该方…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/271 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…