LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices 摘要 从微信推文中得知此人脸识别算法可以在跑2K图片90fps,仔细一看是在RTX2070下使用tensorrt下才能达到.最近刚好有个目标检测的任务,检测的目的其实差不多,我们篮球组比赛中需要检测篮球和排球,传统方法的鲁棒性不好,因此拟打算用自己写个神经网络结构在nuc x86 cpu下能够取得不错的推理速度和准确率.所以准备参考这篇论文复现并修改实现篮球.排球的实时目标检测任务. 本文…

XiangBai——[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予 代码下载 方法概括 文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题 端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…

[论文理解]关于ResNet的理解 这两天回忆起resnet,感觉残差结构还是不怎么理解(可能当时理解了,时间长了忘了吧),重新梳理一下两点,关于resnet结构的思考. 要解决什么问题 论文的一大贡献就是,证明了即使是深度网络,也可以通过训练达到很好的效果,这跟以往的经验不同,以往由于网络层数的加深,会出现梯度消失的现象.这是因为,在梯度反传的时候,由于层数太深,传递过程又是乘法传递,所以梯度值会越乘越小,梯度消失在所难免.那么怎么才能解决这个问题呢?resnet提供了很好的思路. 怎么解决…

[论文理解] CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 简介 首先这是一篇anchor free的文章,看了之后觉得方法挺好的,预测左上角和右下角,这样不需要去管anchor了,理论上也就w*h个点,这总比好几万甚至好几十万的anchor容易吧.文章灵感来源于Newell et al. (2017) on Associative Embedding in the context of multi-person pose estimation…

XiangBai--[AAAI2017]TextBoxes:A Fast Text Detector with a Single Deep Neural Network 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 作者和相关链接 作者 论文下载 廖明辉,石葆光, 白翔, 王兴刚 ,刘文予 代码下载 方法概括 文章核心: 改进版的SSD用来解决文字检测问题 端到端识别的pipeline: Step 1: 图像输入到修改版SSD网络中 + 非极大值抑制(NMS)→…

Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection 简介 本文在SSD基础上提出了RFB Module,利用神经科学的先验知识来解释这种效果提升.本质上是设计一种新的结构来提升感受野,并表明了人类视网膜的感受野有一个特点,离视线中心越远,其感受野是越大的,越靠近视线中间,感受野越小.基于此,本文提出的RFB Module就是来模拟人类这种视觉特点的. RFB Module 结构如下图所示. 为什么要用空洞卷积呢? 首先…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 翻译请移步:https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/79549500 背景问题: 1.R-CNN网络训练.测试速度都很慢:R-CNN网络中,一张图经由selective search算法提取约2k个建议框[这2k个建议框大量重叠],而所有建议框变形后都要输入AlexNet CNN网络提取特征[即约2k次特征提取],会出现上述重叠区域多次重复提取特征…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 简介 Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法,前面看了Selective Search以为在这里可以用到,但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框,而是采用了Edge Boxes方法得到的候选框,好吧,再去看看这个方法到底快在哪里.Faster R-CNN分为两个过程,第一个过…

Selective Search for Object Recognition 简介 Selective Search是现在目标检测里面非常常用的方法,rcnn.frcnn等就是通过selective search方法得到候选框,然后进行分类,也就是传统的two stage方法.本篇也是我看到frcnn之后不得不看的一篇论文,大致将自己的理解记录下来,方便以后指正. Selective Search 算法目的 能够得到各种大小的框 由于图像中的物体可以有任意大小,所以selective sear…

一.R-FCN初探 1. R-FCN贡献 提出Position-sensitive score maps来解决目标检测的位置敏感性问题: 区域为基础的,全卷积网络的二阶段目标检测框架: 比Faster-RCNN快2.5-20倍(在K40GPU上面使用ResNet-101网络可以达到 0.17 sec/image); 2. R-FCN与传统二阶段网络的异同点 图1 R-FCN与传统二阶段网络的异同点相同点:首先,两者二阶段的检测框架(全卷积子网络+RoI-wise subnetwork); 其次两…