发现: 本论文主要有两大亮点.第一个亮点是发现了在固定窗口的大小下,物体与背景的梯度模式有所不同.如图1所示.图1(a)中绿框代表背景,红框代表物体.如果把这些框都resize成固定大小,比如8X8,然后求出8X8这些块中每个点的梯度(Normed Gradient,本文的结果为[0,255],之前看错成Normalized...估计这里的normed就是指窗口都resize成8X8),可以明显看到物体与背景的梯度模式的差别,如图1(c)所示,物体的梯度分布呈现出较为杂乱的模式,而背景的较为单一…

本文是对 BING 算法的升级,主要是在快的同时保持定位精度  两个 + 分别对应: edge-based recursive boxes as one "+", and MTSE-based superpixel merging as the other "+" Object Detection Recall (DR):which is the ratio of the number of correctly detected objects and the to…

目录(?)[-] Papers 大纲 各种OP方法的回顾 Grouping proposal methods Window scoring proposal methods Aliternate proposal methods Baseline proposal methods 各种OP方法对于复现的鲁棒性的讨论 各种OP方法的recall 各种OP方法在实际做detection任务时候的效果 全文的总结和讨论 Papers J. Hosang, R. Benenson, P. Dollár,…

0 - 背景 R-CNN中检测步骤分成很多步骤,fast-RCNN便基于此进行改进,将region proposals的特征提取融合成共享卷积层问题,但是,fast-RCNN仍然采用了selective search来进行region proposals的预测,者称为性能的瓶颈(selective search不能在GPU上运行,还没搞懂为何?).因此faster-RCNN提出采用RPN网络来生成region proposals,且RPN和ROI Pooling之前的特征提取共享特征提取卷积层来…

一.创新点和解决的问题 创新点 设计Region Proposal Networks[RPN],利用CNN卷积操作后的特征图生成region proposals,代替了Selective Search.EdgeBoxes等方法,速度上提升明显: 训练Region Proposal Networks与检测网络[Fast R-CNN]共享卷积层,大幅提高网络的检测速度. 解决的问题 继Fast R-CNN后,在CPU上实现的区域建议算法Selective Search[2s/image].EdgeB…

前言 五一回家又断更了一个放假时间了~~~ 只有光头才能变强 回顾前面: ThreadLocal就是这么简单 多线程三分钟就可以入个门了! 多线程基础必要知识点!看了学习多线程事半功倍 Java锁机制了解一下 AQS简简单单过一遍 Lock锁子类了解一下 之前花了点之间时间去搞多线程的基础知识了,难呀难呀难呀....打算还写一篇线程池的就暂时将多线程系列停止了... 今天中午在逛简书的时候发现一些大厂也会问Object对象里面有什么方法(也算是一个知识点吧),Object我还没去认真复习过,于是…

JDK8中Object类提供的方法: package java.lang; /** * Class {@code Object} is the root of the class hierarchy. * Every class has {@code Object} as a superclass. All objects, * including arrays, implement the methods of this class. * * @author unascribed * @see…

1.对象的话返回属性名 var obj = {'a':'123','b':'345'}; console.log(Object.keys(obj)); //['a','b'] var obj1 = { 100: "a", 2: "b", 7: "c"}; console.log(Object.keys(obj1)); // console: ["2", "7", "100"] var o…

在faster-r-cnn 中,因为引入rpn层,使得算法速度变快了不少,其实rpn主要作用预测的是 “相对的平移,缩放尺度”,rpn提取出的proposals通常要和anchor box进行拟合回归,就像 卡尔曼滤波一样,最终结果是基于观测量加上一个预测量.这里将的不错,公式和代码也 切合. 下面部分来源:http://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html主要步骤, 回归/微调: 回归/微调的对象是什么? (4)   Bounding-box…

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…