https://zhuanlan.zhihu.com/p/330613654 目标检测模型训练的时候有两个任务，框分类（框里是什么）和框回归（框在哪），本文主要讲第二点。...YOLO中x、y的回归方式比较奇特。假设 ? 、 ? 为拟合目标， ? 、 ? 为网络预测值, ? 为对应head输出feature map的宽， ?...GIoU loss缓解了IoU loss在预测框和GT框之间IoU为0，梯度为0的问题。实验中GIoU收敛比较慢，DIoU缓解了GIoU这个问题；CIoU基于DIoU，添加了一个关于长宽比的惩罚项。...这句话很对，但是IoU只是整体metric（比如mAP）中的一部分，这一个部分达成了“optimizing a metric itself”，问题是局部最优不一定能达到全局最优，这个问题导致IoU loss...3、anchor free 这里我们没提到anchor free的目标检测框回归计算方式，但是思路是类似的，基于上述的思路，可以很自然地想到anchor free目标检测器里框回归会如何设计。 ?
向AI转型的程序员都关注了这个号 YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示： 输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放； 基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与...CSP结构； Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构； Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数...提高小目标检测的基本思想 1、数据加强 2、滑动窗口检测：将图片分割为n个小区域分别检测，最后在concat成正常图像大小。本文也是主要介绍这种思想。...相关代码 只需要对yolo下的yaml文件进行如上的配置，就可以大大地提高小目标监测的精度，但是处理时间可能会有所上升。
同样地，如何能够玩转目标检测？其实只需能够玩转最优化即可。...在最近两年内，出现了一些有关目标检测bounding box概率分布建模的文章，如Softer-NMS (CVPR 2019)，Gaussian YOLOv3 (ICCV 2019)，An Alternative...关于目标检测box回归损失函数，可以参考目标检测回归损失函数简介：SmoothL1/IoU/GIoU/DIoU/CIoU Loss。...在Generalized Focal Loss一文中，研究者尝试建模一个一般的概率分布。...论文选用了FCOS作为基础框架，由于FCOS在边界框回归上是采取预测采样点到上、下、左、右四条边的距离，这使得回归目标的长度较为统一，可以很好地在一个固定区间上表示出来。?
在单阶段目标检测中，检测是一个单一的、完全统一的回归问题，它在一个完整的前向传递中同时处理分类和定位。因此，通常，单阶段网络更轻、更快且易于实现。...多网格分配的一些优点包括： （a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标； （b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。...MultiGridDet在NMS之后对输入图像的最终边界框预测。
今天新出的一篇论文IoU-aware Single-stage Object Detector for Accurate Localization，提出一种非常简单的目标检测定位改进方法，通过预测目标候选包围框与真实目标标注的...IoU（交并比），并基于此与分类分数的乘积作为检测置信度，用于NMS（非极大抑制）和COCO AP计算，显著提高了目标检测的定位精度。...在目标检测问题中，模型需要输出目标分类分数和与其对应的目标定位的包围框，在以往的模型中，经常使用分类分数作为目标定位准不准的置信度，并基于此对大量候选目标包围框NMS，现在越来越多的工作发现，分类分数高并不能保证定位精度高...作者是在著明的一阶段目标检测算法RetinaNet基础上做的改进，如下图： ? 在包围框回归分支添加一个并行的预测IoU的任务。 相关的损失函数数学描述： ?...作者将分类分数和预测得到的IoU相乘，这个指标既反应了是不是这个目标，又反应了该位置和真实目标的可能的交并比，认为它是更加精确的检测置信度： ? 公式中参数 α 用于控制两者的贡献大小。
大规模的目标检测数据集(例如MS-COCO)在进行Ground Truth框标注时仍然存在歧义。...这篇论文提出了新的边界框回归损失针对目标框的移动以及位置方差进行学习，这种方法在几乎不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性。...1.研究背景 在大规模目标检测数据集中，一些场景下目标框的标注是存在歧义的，这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失，也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定，学习的损失函数大的问题。...目标检测包含分类以及定位，是一个多任务的学习问题。Faster R-CNN，Cascade R-CNN及Mask R-CNN依靠边界框回归来进行目标定位。...目标检测损失函数UnitBox引入IoU loss函数用于边界框的预测，Focal Loss通过修改标准的交叉熵损失用于处理类别不平衡问题，对于容易分类的样本其权重更低。
在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...在基于IoU的评估标准下，大多数目标检测任务的检测精度得到了进一步提高，但是IoU损失本身也存在一些缺陷，例如，当GT框和 Anchor 框之间没有重叠时，它们的梯度将消失，无法准确描述两个边界框之间的位置关系...Focal Loss 在边缘回归的过程中，不平衡训练样本的问题依然存在。训练样本可以根据是否包含目标类别分为正样本和负样本。...GIoU Metric 由于在边界框回归中，GT框和 Anchor 框之间没有重叠，因此IoU损失出现了梯度消失的问题。...对于以简单样本为主的检测任务，在边界框回归过程中关注简单样本有助于提高检测性能。对于以难以检测的样本为主的检测任务，相比之下，则需要关注难以检测样本的边界框回归。
与上述方法不同，作者将蒸馏学习引入到目标检测网络的定位分支中，提出使用位置蒸馏（简称为LD，Localization Distillation）的方法提高目标框的质量：使用能够解决位置模糊性问题的高性能教师网络...，通过蒸馏学习得到学生网络，使得学生网络能像教师网络一样解决位置模糊问题；此外，对于高性能的检测网络使用Self-LD，能够进一步增强网络预测框的精确度。...显然，可以使用目标框中4个边框的概率分布来衡量预测框的不确定性。 3.2 位置蒸馏 在LD中，同样有教师模型和学生模型。...同样地，也可以在自蒸馏方法中引入位置蒸馏，即Self-LD，来增强教师网络解决边界模糊性的能力。...06 总结 提出了位置蒸馏（LD）方法，使得学生网络能够学习到高性能教师网络中处理模糊边界的能力； 将LD应用于自蒸馏中，即Self-LD，以提高baseline检测器的性能； 将Teacher
导读 本文介绍了一些小目标物体检测的方法和思路。 在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。...然而，在过去几年的发展中，也出现了一些提高小目标检测性能的解决方案。本文将对这些方法进行分析、整理和总结。...在著名的人脸检测器MTCNN中，使用图像金字塔法检测不同分辨率的人脸目标。...它也被应用于小目标检测，这将在后面的文章中讨论。 简单，粗暴和可靠的数据增强 通过增加训练集中小目标样本的种类和数量，也可以提高小目标检测的性能。...我们对48、64、80等分辨率的图像进行上采样，在图(a)中绘制出预训练的ResNet-101分类器的Top-1精度。图(b、c)分别为原始图像分辨率为48,96像素时不同cnn的结果。
摘要 抗混叠在小目标检测中扮演着重要的角色。通过研究ICCV 2023的最新论文，成功地引入了抗混叠技术到YoloV8改进中，提高了小目标检测的精度。...这表明抗混叠技术在小目标检测中起到了关键作用，可以有效地提高检测精度。...spm=1001.2014.3001.5501 在引入抗混叠技术之前，小目标检测一直是一个挑战，因为它们往往被混淆或忽略。...通过引入抗混叠技术，成功地解决了这个问题，提高了YoloV8在小目标检测方面的性能。
回归任务中的边界框框定不准确严重限制了一阶段3D目标检测的性能。 作者的研究揭示了主要原因在于两个方面： （1）中心-偏移预测的局限性严重损害了边界框定位，因为许多最高响应位置明显偏离物体中心。...（2）在回归任务中被忽略的低质量样本对边界框预测产生了显著影响，因为它产生了不可靠的质量（IoU）校正。为了解决这些问题，作者提出了一种名为解耦与交互回归建模（DIRM）的框架，用于一阶段检测。...为了解决这些问题，作者提出了一种解耦和交互式回归建模（DIRM），用于精确的边界框回归和质量（IoU）预测（图3）。...3 Dirm Decoupled Attribute Regression (DAR) 局部定位精度是影响边界框回归质量的关键因素。...Interactive Quality Prediction (IQP) 不一致的分类分数和回归质量常见于检测任务中。在3D目标检测中，修正分类分数与质量（IoU）预测分支被视为一种有效的方法。
陈泰红 研究方向：机器学习、图像处理 物体检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别，是机器视觉领域的核心问题之一，学术界已有将近二十年的研究历史...1、传统NMS算法 1.1 NMS介绍 在目标检测中，常会利用非极大值抑制算法(NMS，non maximum suppression)对生成的大量候选框进行后处理，去除冗余的候选框，得到最佳检测框...1.3 优缺点分析 NMS缺点： 1、NMS算法中的最大问题就是它将相邻检测框的分数均强制归零(既将重叠部分大于重叠阈值Nt的检测框移除)。...并且很容易集成到目前所有使用NMS的目标检测算法。 2、soft-NMS在训练中采用传统的NMS方法，仅在推断代码中实现soft-NMS。...，实现对物体之间relation的建模，提高检测效果，并且将关系模块运用在duplicate remove中，进行可学习的NMS（提出了一种特别的代替NMS的去重模块，可以避免NMS需要手动设置参数的问题
物体检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别，是机器视觉领域的核心问题之一，学术界已有将近二十年的研究历史。...1传统NMS算法 1.1NMS介绍 在目标检测中，常会利用非极大值抑制算法(NMS，non maximum suppression)对生成的大量候选框进行后处理，去除冗余的候选框，得到最佳检测框，以加快目标检测的效率...1.3优缺点分析 NMS缺点： 1、NMS算法中的最大问题就是它将相邻检测框的分数均强制归零(既将重叠部分大于重叠阈值Nt的检测框移除)。...作者应该做过对比试验，在训练过程中采用soft-NMS没有显著提高。 image.png soft-NMS缺点： soft-NMS也是一种贪心算法，并不能保证找到全局最优的检测框分数重置。...，实现对物体之间relation的建模，提高检测效果，并且将关系模块运用在duplicate remove中，进行可学习的NMS（提出了一种特别的代替NMS的去重模块，可以避免NMS需要手动设置参数的问题
目标检测是计算机视觉中最基本的任务之一，也是许多视觉应用的关键组成部分，包括实例分割、人体姿态分析、视觉推理等。 目标检测的目的是在图像中定位目标，并提供目标的类别标签。...近年来，随着深度神经网络的快速发展，目标检测问题也取得了长足的进展。 当前先进的目标检测器很大程度上依赖于矩形边界框来表示不同识别阶段的对象，如 anchors、proposals 以及最终的预测。...抛弃边界框，更细粒度的目标表示RepPoints 在目标检测过程中，边界框是处理的基本元素。边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。...在没有多尺度训练和测试的情况下，我们的检测器在 COCO 基准上实现了 42.8 AP 和 65.0 AP₅₀ 的精度，不仅超过了所有现有的 anchor-free 检测器，而且性能与最先进的 anchor-based...实验和结果 表 1：目标检测中 RepPoints 与边界框表示的比较。除了处理给定的目标表示之外，网络结构是相同的。
计算机视觉界已经集中在度量 mAP 上，来比较目标检测系统的性能。在这篇文章中，我们将深入了解平均精度均值 (mAP) 是如何计算的，以及为什么 mAP 已成为目标检测的首选指标。...目标检测的快速概述 在我们考虑如何计算平均精度均值之前，我们将首先定义它正在测量的任务。目标检测模型试图识别图像中相关对象的存在，并将这些对象划分为相关类别。...AUC 和 AP 都捕获了精确-召回曲线的整个形状，选择一个或另一个进行目标检测是一个选择问题，研究界已经将注意力集中在AP 的可解释性上。...通过并集上的交点测量正确性 目标检测系统根据边界框和类标签进行预测。 真正的目标检测图 在实践中，X1、X2、Y1、Y2 坐标中预测的边界框肯定会偏离地面真实标签（即使稍微偏离）。...在实验中使用平均精度均值（mAP） 我最近在一篇文章中使用了mAP，比较了最先进的EfficientDet和YOLOv3检测模型，我想看看哪个模型在识别血液中的细胞表现更好。
---- 一、边界框回归简介 相比传统的图像分类，目标检测不仅要实现目标的分类，而且还要解决目标的定位问题，即获取目标在原始图像中的位置信息。...在不管是最初版本的RCNN，还之后的改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN都需要利用边界框回归来预测物体的目标检测框。...个带预测的候选目标检测框即region proposal。 ? 是 ? 个真实目标检测框即ground-truth。在RCNN和Fast RCNN中， ?...在图1中红色框代表候选目标框，绿色框代表真实目标框，蓝色框代表边界框回归算法预测目标框，红色圆圈代表选候选目标框的中心点，绿色圆圈代表选真实目标框的中心点，蓝色圆圈代表选边界框回归算法预测目标框的中心点...在RCNN中，边界框回归要设计4个不同的Ridge回归模型分别求 ? 。 ---- 三、相关问题 3.1 为什么使用相对坐标差?
导读 本文将详细介绍目标检测中的平均精度(mAP)，建议收藏并掌握。（公众号：OpenCV与AI深度学习） 背景介绍 平均精度(mAP) 是用于评估机器学习模型的性能指标。...同样，这些术语也适用于对象检测和分割。但是，确切的含义并不相同。在目标检测中，预测的正确性（TP、FP 或 FN）是在 IoU 阈值的帮助下确定的。...YOLOv5 nano 模型正在预测对象上的边界框。IoU 阈值设置为 0.5，ground truths可以明显看出。 ...现在让我们回到刚才跳过的问题。为什么不是一次计算所有类的平均精度（AP）❓ 让我们想想如果我们这样做会发生什么。您可以返回检测图表并通过组合所有类来计算AP。...它是在 2007 年的 PASCAL VOC 挑战赛中引入的。它以 IoU 阈值 0.5 计算。与 ROC-AUC 相比，该指标更敏感。该度量具有以下优点。 提高可解释性。
对于图像中的每个标签，我们都详尽地标注了图像中从属于该目标类的每个实例。我们一共标注了 1460 万个边界框。平均每个图像有 8.4 个带有边界框的目标。...经过人类验证，这些边界框的 IoU>0.7，在相应目标上有一个完美的边界框，它们在实际中的准确率非常高（平均的 IoU 大约为 0.82）。...在验证集和测试集中，平均每个图像都有大约 5 个边界框。 在所有部分（训练集、验证集、测试集）中，标注人员还为每个框标记了一组属性。...图 1：Open Image 中用于图像分类、目标检测和视觉关系检测的标注示例。对于图像分类任务，正类标签（出现在图像中）是绿色的，而负类标签（没有出现在图像中）是红色的。...对于视觉关系检测任务，带有虚线轮廓的边界框将两个具有特定视觉关系的目标圈在一起。 ? 图 17：每类边界框的数量。横轴是按边界框数量对各类进行排序的结果，为了提高可读性，我们将该结果用对数刻度表示。
今天分享中，研究者提出了伪IoU：一个简单的度量，带来更标准化和准确的分配规则到anchor-free目标检测框架没有任何额外的计算成本或额外的训练和测试参数，通过利用训练样本质量良好的有效分配规则使它可以进一步提高...通过将伪IoU度量合并到端到端单阶段anchor-free目标检测框架中，研究者观察到它们在pascal一般目标检测基准上的性能和MSCOCO的一致。...2 背景 目标检测之anchor anchor字面意思是锚，指固定船的工具，anchor在计算机视觉中有锚点或锚框，目标检测中常出现的anchor box是锚框，表示固定的参考框。...首先预设一组不同尺度不同位置的固定参考框，覆盖几乎所有位置和尺度，每个参考框负责检测与其交并比大于阈值 (训练预设值，常用0.5或0.7) 的目标，anchor技术将问题转换为"这个固定参考框中有没有认识的目标...，目标框偏离参考框多远"，不再需要多尺度遍历滑窗，真正实现了又好又快，如在Faster R-CNN和SSD两大主流目标检测框架及扩展算法中anchor都是重要部分。
在传统的目标检测框架中，从图像识别模型继承的主干网络提取深度潜在特征，然后neck模块融合这些潜在特征以捕获不同尺度的信息。...这种沉重的主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移到目标检测时的历史遗留问题，而不是目标检测的端到端优化设计。在今天分享中，研究者表明这种范式确实导致了次优的目标检测模型。...尽管这种方法提高了大多数现有基于CNN的方法的检测性能，但它不是很实用，因为图像金字塔方法处理每个比例图像，这在计算上可能是昂贵的。...Space-to-depth chain 此外，最近应用的主干主要是在分类数据集上预训练的，例如ResNet50在ImageNet上预训练，我们认为这些预训练的主干不适合检测任务，仍然是域转移问题。...） 用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注
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