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…

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…

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,…

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…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_631a4cc40100wrvz.html   UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码,链接如下: https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html   这些代码很实用,可以让我们站在巨人的肩膀上~~   Topic Resources References Feature Extraction SIFT [1]…

Topic Name Reference code Image Segmentation Segmentation by Minimum Code Length AY Yang, J. Wright, S. Shankar Sastry, Y. Ma , Unsupervised Segmentation of Natural Images via Lossy Data Compression, CVIU, 2007 code Image Segmentation Normalized Cut…

目录 写在前面 目标检测任务与挑战 目标检测方法汇总 基础子问题 基于DCNN的特征表示 主干网络(network backbone) Methods For Improving Object Representation Context Modeling Detection Proposal Methods Other Special Issues Datasets and Performance Evaluation 博客:blog.shinelee.me | 博客园 | CSDN 写在前面…

UIUC同学Jia-Bin Huang收集的计算机视觉代码合集 http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a1853330100zwgm.htmlv UIUC的Jia-Bin Huang同学收集了很多计算机视觉方面的代码,链接如下: https://netfiles.uiuc.edu/jbhuang1/www/resources/vision/index.html   这些代码很实用,可以让我们站在巨人的肩膀上~~   Topic Resources References…

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…

Spatially Supervised Recurrent Convolutional Neural Networks for Visual Object Tracking  arXiv Paper Project Page:http://guanghan.info/projects/ROLO/ GitHub:https://github.com/wangxiao5791509/ROLO 摘要:本文提出了一种新的方法进行空间监督 RCNN 来进行目标跟踪.我们通过深度神经网络来学习到  loc…