Rethinking Training from Scratch for Object Detection

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Rethinking Training from Scratch for Object Detection

Rethinking Training from Scratch for Object Detection 一. 概述正常训练目标检测的流程分为以下几种: 在imagenet上进行预训练,然后在特定数据集进行tune 直接在数据集上进行从头训练两种方式各有千秋,前者可以很快收敛(在特定数据集收敛快),但是训练复杂(预训练实际长).后者直接训练较为容易(尤其在修改模型结构时),但是训练周期较长(比tune阶段长很多).这篇文章就是解决从头训练的时长问题,从而达到集成两者的优点(夸大其词的说法)…

[Tensorflow] Object Detection API - prepare your training data

From: TensorFlow Object Detection API This chapter help you to train your own model to identify objects required. 1. Data 1.1 Get your own data 标准的范例,从ImageNet上获取数据集 Get your own data from ImageNet Download tiny-imagenet-200.zip, which is smaller tha…

（转）Awesome Object Detection

Awesome Object Detection 2018-08-10 09:30:40 This blog is copied from: https://github.com/amusi/awesome-object-detection This is a list of awesome articles about object detection. R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SPP-Net Y…

【尺度不变性】An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP 论文解读

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,…

中文版 R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks 摘要我们提出了基于区域的全卷积网络,以实现准确和高效的目标检测.与先前的基于区域的检测器(如Fast/Faster R-CNN [6,18])相比,这些检测器应用昂贵的每个区域子网络数百次,我们的基于区域的检测器是全卷积的,几乎所有计算都在整张图像上共享.为了实现这一目标,我们提出了位置敏感分数图,以解决图像分类中的平移不变性与目标检测中的平移变化之间的困…

object detection 总结

1.基础自己对于YOLOV1,2,3都比较熟悉. RCNN也比较熟悉.这个是自己目前掌握的基础2.第一步看一下2019年的井喷的anchor free的网络3.第二步看一下以往,引用多的网路4.第三步看一下,2020最新的,但是在pwcode上面排名靠前的网络 2020优秀论文:EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection,57DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Featur…

论文阅读之　DECOLOR: Moving Object Detection by Detecting Contiguous Outliers in the Low-Rank Representation

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…