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…

论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhou_Scale-Transferrable_Object_Detection_CVPR_2018_paper.pdf 概述 STDN是收录于CVPR 2018的一篇目标检测论文,提出STDN网络用于提升多尺度目标的检测效果.要点包括:(1)使用DenseNet-169作为基础网络提取特征:(2)提出Scale-transfer Layer,在几乎不增加参数量和计算量的情况下…

  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…

论文链接: https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 代码下载: https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn Abstract Compared to previous work, Fast R-CNN employs several innovations to improve training and testing speed while also increasing detection accuracy #相比于之前的…

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…

Chenyi Chen--[ACCV2016]R-CNN for Small Object Detection 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 参考文献 作者和相关链接 论文下载 Chenyi Chen , Ming-Yu Liu, Jianxiong Xiao 所有作者的简单信息 方法概括 这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测 文章为了证明:对传统的R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且性能比DPM方法好 整个检测流程:…

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…

前言 本来想按照惯例来一个overview的,结果看到1篇十分不错而且详细的介绍,因此copy过来,自己在前面大体总结一下论文,细节不做赘述,引用文章讲得很详细,另外这篇paper引用十分详细,如果做detection可以从这篇文章去读更多不同类型的文章. 论文概述   卷积网络具有较好的平移不变性,但是对尺度不变性有较差的泛化能力,现在网络具有的一定尺度不变性.平移不变性往往是通过网络很大的capacity来"死记硬背",小目标物体难有效的检测出来,主要原因有:1.物体尺度变化很大,…