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第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的,原因可能在于:创新的点跟普通的也不太一样:文章里面比较多公式.但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss.aLRPLoss 等.它们都是为了解决一个问题:单阶段目标检测器分类和回归在训练和预测不一致的问题.那么 Rank & Sort Loss 又在以上的工作进行了什么改进呢?又解决了什么问题…

前言 事实上,Sparse R-CNN 很多地方是借鉴了去年 Facebook 发布的 DETR,当时应该也算是惊艳众人.其有两点: 无需 nms 进行端到端的目标检测 将 NLP 中的 Transformer 引入到了 CV 领域(关于 Transformer 我在这里有提到.) 然而 DETR 需要每个目标的 query 和全局语义信息进行 interact (这里可以理解为进行相关性的计算), DETR 这种密集(dense)计算的性质使得其训练时间长,而且限制了它成为一个彻底的稀疏(sp…

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度…

开始预测 一.训练结果 From: Testing Custom Object Detector - TensorFlow Object Detection API Tutorial p.6 训练结果 生成frozen的模型 export PYTHONPATH=/home/unsw/Dropbox/Programmer/1-python/Tensorflow/ssd_proj/models/research/slim::pwd:pwd/slim:$PYTHONPATH python object…

DECOLOR: Moving Object Detection by Detecting Contiguous Outliers in the Low-Rank Representation Xiaowei Zhou et al. Abstract—Object detection is a fundamental step for automated video analysis in many vision applications. Object detection in a video…

上次使用Google ML Engine跑了一下TensorFlow Object Detection API中的Quick Start(http://www.cnblogs.com/take-fetter/p/8384564.html),但是遇到了很多错误,索性放弃了 这两天索性从自己的数据集开始制作手掌识别器.先放运行结果吧 所有代码文件可在https://github.com/takefetter/hand-detection查看 使用前所需要的准备:1.clone tensorflow…

cloud执行:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md 本地执行:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_locally.md 1. 获取数据Oxford-IIIT Pets Dataset # From t…

To perform object detection using ImageAI, all you need to do is Install Python on your computer system Install ImageAI and its dependencies 3. Download the Object Detection model file 4. Run the sample codes (which is as few as 10 lines) Now let’s g…