面向任意目标检测的动态锚点学习 摘要:面向任意的目标广泛地出现在自然场景.航空照片.遥感图像等中,因此面向任意的目标检测得到了广泛的关注.目前许多旋转探测器使用大量不同方向的锚点来实现与地面真实框的空间对齐.然后应用交叉-并集(IoU)对正.负候选样本进行训练.但是,我们观察到,选择的正锚点回归后并不能保证检测准确,而部分负样本可以实现准确的定位.这说明通过IoU对锚点进行质量评价是不恰当的,这进一步导致了分类置信度和定位精度之间的不一致.本文提出了一种动态锚点学习(DAL)方法,利用新定义的匹…

一. abstract 这些年来,目标检测取得了令人瞩目的成就.尽管改进很大,但对于小目标和大目标的检测性能差异还是蛮大的.我们在 MS COCO 数据集上分析了如今一个比较先进的算法,Mask-RCNN.我们发现小目标的 GT 和检测框之间 IOU 远小于期望的阈值(比如0.5).我们推测这是由于两个因素: 1) 包含小目标的图片的数量忒少, 2) 即使每张图片里都有小目标,这些小目标在整图中占比也太少了.因此我们建议对这些包含小目标的图像进行 oversample,并通过多次复制粘贴小目标的…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1509.04874 github:https://github.com/CaptainEven/DenseBox 摘要 本文先提出了一个问题:如何将全卷积网络应用到目标检测中去?本文提出DenseBox,一个集成的FCN 框架可以直接在图像的位置上预测出目标物的边框及类别.本文两方面贡献:(1)FCN可以用于检测不同的目标(2)在多任务学习过程中结合landmark定位可以进一步提高对目标的检测的准确性. 介绍 本文只关注一个问题,即如何将…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1904.08900.pdf github:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 摘要 基于关键点模式进行目标检测是一种新的方法,他并不需要依赖于anchor boxes,是一种精简的检测网络,但需要大量的预处理才能得到较高的准确率.本文提出CornerNet-Lite,是CornerNet两种变形的组合,一个是CornerNet-Saccade,基于attention机制,从而并不需要…

论文原址:https://arxiv.org/abs/1903.00621 摘要 本文提出了基于无anchor机制的特征选择模块,是一个简单高效的单阶段组件,其可以结合特征金字塔嵌入到单阶段检测器中.FSAF解决了传统基于anchor机制的两个限制:(1)启发式的特征选择(2)overlap-based anchor采样.FSAF的通用解释是将在线特征选择应用于与anchor无关的分支的训练上.即无anchor的分支添加到特征金字塔的每一层,从而可以以任意层次对box进行编码解码.训练过程中,将…

Focal Loss for Dense Object Detection Intro 这又是一篇与何凯明大神有关的作品,文章主要解决了one-stage网络识别率普遍低于two-stage网络的问题,其指出其根本原因是样本类别不均衡导致,一针见血,通过改变传统的loss(CE)变为focal loss,瞬间提升了one-stage网络的准确率.与此同时,为了测试该loss对网络改进的影响,文章还特地设计了一个网络,retina net,证明了其想法. Problems 为啥one-stage网…

MIL陷入局部最优,检测到局部,无法完整的检测到物体.将instance划分为空间相关和类别相关的子集.在这些子集中定义一系列平滑的损失近似代替原损失函数,优化这些平滑损失. C-MIL learns instance subsets, where the instances are spatially related, i.e., overlapping with each other, and class related, i.e., having similar object class…

中心思想 继Relation Network实现可学习的nms之后,MSRA的大佬们觉得目标检测器依然不够fully learnable,这篇文章类似之前的Deformable ROI Pooling,主要在ROI特征的组织上做文章,文章总结了现有的各种ROI Pooling变体,提出了一个统一的数学表达式,藉由这个表达式,提出完全可学习,无人工设计的Region特征,据Han Hu大佬的讲座所说,这篇文章现在只是提出了一种行得通的方案,还没有研究清楚,性能比Deformable Conv那篇文…

0 - Abstract 深度神经网络(DNNs)最近在图像分类任务上表现出了突出的性能.在这篇文章中,我们进一步深入探究使用DNNs进行目标检测的问题,这个问题不仅需要对物体进行分类,并且还需要对各种各样类别的物体进行精确定位.我们提出了简单但依然有效的将目标检测问题形式化为回归问题从而来对物体边界框进行定位.我们提出了一个多尺度推理程序(模型?),它可以通过应用少量网络层来产生高分辨率的具有小误差的目标检测.并在Pascal VOC上展示了当前最好方法的效果. 1 - Introductio…

0 - 摘要 我们提出了YOLO,一种新的物体检测方法.之前的物体检测工作是通过重新使用分类器来进行检测.相反,我们将对象检测抽象为一个回归问题,描述为以空间分隔的边界框和相关的类别概率.一个简单的神经网络通过对完整图片的一次检验直接预测出边界框和分类类别.因为整个识别的依据是一个单一的网络,所以可以在检测性能上进行端到端优化. 我们整体的框架非常快.我们的基础模型YOLO实时处理图片速度达到45帧/秒.我们网络的一个小规模版本,Fast YOLO,达到了惊人的处理155帧/秒的图片速率,并且仍…