在前一篇文章中，我们讨论了用于人体检测的早期方法，例如Vila Jones的目标检测框架（Haar级联）和方向梯度直方图（HOG）检测器。我们也看到了这些早期方法存在的问题，例如漏检、误检等。...3、Tensorflow检测模型ZOO中的不同模型的对比 上面我们演示的是Tensorflow检测模型ZOO中的faster_rcnn_inception_v2_coco模型。...我对Tensorflow检测模型Zoo中的下面3个模型更感兴趣： ssd_mobilenet_v1_coco，可运行在android手机上 faster_rcnn_inception_v2_coco ，...Faster RCN Inception V2 COCO Model 币HOG和HAAR检测器要好的多。这些模型可以提供一个紧贴人体边界的包围框。另外，这些模型 也极少产生误报。...如果 没有GPU的话，最轻量的模型（ssd_mobilenet_v1_coco）可以比早期方法跑的更快些，但是 准确率的提高非常有限。
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...02 影响人脸识别性能的因素&解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。...比对两张脸中，其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片，另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。 公安部或数据库的照片是用来作为比对标准的，也是固定且一般不可随意篡改的。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...02 影响人脸识别性能的因素及解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。...比对两张脸中，其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片，另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。 公安部或数据库的照片是用来作为比对标准的，也是固定且一般不可随意篡改的。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?
Contents 1 目标检测的数据增强 2 目标检测基本理论 2.1 CNN中的卷积操作 2.2 卷积神经网络层数 3 目标检测经典模型 3.1 R-CNN网络结构 3.2 Fast RCNN结构 3.3...上图2是python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构(pascal_voc/VGG16/faster_rcnn_alt_opt/faster_rcnn_test.pt...) Region Proposal Networks(RPN)理解 图3 经典的检测方法生成检测框都非常耗时，如OpenCV adaboost使用滑动窗口+图像金字塔生成检测框；或如R-CNN使用SS...填鸭式数据扩增：所谓填鸭式，就是将一些目标（也可以是误捡的）扣出来，放到没有目标的图上去，增加图像的鲁棒性。...即如图 2所示实现效果，消除多余的候选框，找到最佳的bbox。
正样本 负样本 2.为什么要训练负样本 训练负样本的目的是为了降低误检测率、误识别率，提高网络模型的泛化能力。通俗地讲就是告诉检测器，这些“不是你要检测的目标”。...（文件中没有任何对象） 训练结果：由于xml文件中没有任何正样本对象，所以网络无法学习到背景信息，使用训练后的模型测试误检的图像，依然会产生误检。...7.怎样消除误检——加强检测器 把使用正样本训练好的模型拿来进行测试，此时会得到一些被错误识别的图片。...如果负样本的来源只有误识别的图片，那么由于误识别的图片往往占少数，可以利用图像增强（如高斯滤波、对比度增强、锐化、平滑等）的方法扩充负图像数量至和正样本数量相同，并组合在一起。...早期的目标检测框架大多数是针对通用的目标来进行检测，如经典的单阶段方法yolo和ssd，两阶段方法faster-rcnn等，这些方法主要是针对通用目标数据集来设计的解决方案，因此对于图像中的小目标来说，
01 测量人脸识别的主要性能指标有 1.误识率(False;Accept;Rate;FAR)：这是将其他人误作指定人员的概率; 2.拒识率(False;RejectRate;FRR)：这是将指定人员误作其它人员的概率...02 影响人脸识别性能因素及解决方法 (1)背景和头发：消除背景和头发，只识别脸部图象部分。...(3)人脸在图象平面外的偏转和俯仰：可以建立人脸的三维模型，或进行三维融合(morphing)，将人脸图象恢复为正面图象。 (4)光源位置和强度的变化：采用直方图规范化，可以消除部分光照的影响。...比对两张脸中，其中一张脸一般来自于当前场景拍摄的照片，另一张照片一般来自于公安部或者数据库中的照片。 公安部或数据库的照片是用来作为比对标准的，也是固定且一般不可随意篡改的。...阈值设定过高，则人脸比对通过率低，误报率可能也会降低也可能会增高。 因此在人脸识别的测试中，除了要关注通过率，还要关注误报率。这两项也可以统称为是查准率。 ?
在第二个PNSM的分类损失函数中设置了阳性和阴性样本的大比例权重，以加强对阳性样本的监督，从而增加阳性样本在总体样本中的比例。两阶段检测模型中不同的损失函数有利于弱阳性样本的保存，同时消除阴性样本。...4MVD中的汽车变化很大，颜色为灰色，清晰度较低。汽车是各种远程场景中车辆检测的一个硬例子。与双FCOS相比，更快的RCNN生成具有更多锚的提案，这在卡车检测中具有积极作用。...卡车外形清晰，体积大，易于检测。然而，更快的RCNN忽略了微小或微弱的目标，如汽车和MV。由于我们提出的双FCOS在三类中获得了最好的性能，因此双FCOS的mAP得分最高，这是检测模型的一个重要指标。...更快的RCNN和FCOS+RCNN可以保持更多的微小目标。在4MVD中的实验表明，所提出的两阶段检测模型，双FCOS在各种遥感中的车辆检测中都取得了良好的性能。...表IV显示了双FCOS在各种场景中用于车辆检测的有效性。图5说明了FCOS、更快的RCNN和FCOS+RCNN结果中的一些缺失检测和错误分类。
在 titan x GPU 上，在保证检测准确率的前提下（63.4% mAP，VOC 2007 test set），可以达到 45fps 的检测速度。 背景误检率低。...YOLO 在训练和推理过程中能‘看到’整张图像的整体信息，而基于 region proposal 的物体检测方法（如 rcnn/fast rcnn），在检测过程中，只‘看到’候选框内的局部图像信息。...因此，若当图像背景（非物体）中的部分数据被包含在候选框中送入检测网络进行检测时，容易被误检测成物体。测试证明，YOLO 对于背景图像的误检率低于 fast rcnn 误检率的一半。 通用性强。...YOLO 对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于 DPM 和 RCNN 系列检测方法。...论文中，作者还给出了 YOLO 与 Fast RCNN 在各方面的识别误差比例，如 Table4 所示。YOLO 对背景内容的误判率（4.75%）比 Fast RCNN 的误判率（13.6%）低很多。
在titan x GPU上，在保证检测准确率的前提下（63.4% mAP，VOC 2007 test set），可以达到45fps的检测速度。 背景误检率低。...YOLO在训练和推理过程中能‘看到’整张图像的整体信息，而基于region proposal的物体检测方法（如rcnn/fast rcnn），在检测过程中，只‘看到’候选框内的局部图像信息。...因此，若当图像背景（非物体）中的部分数据被包含在候选框中送入检测网络进行检测时，容易被误检测成物体。测试证明，YOLO对于背景图像的误检率低于fast rcnn误检率的一半。 通用性强。...YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于DPM和RCNN系列检测方法。...论文中，作者还给出了YOLO与Fast RCNN在各方面的识别误差比例，如Table4所示。YOLO对背景内容的误判率（4.75%）比Fast RCNN的误判率（13.6%）低很多。
相对于其它state-of-the-art的检测方法，YOLO产生更多的Localization Error，但在背景中预测出不存在的物体的情况会比较少。...同时，YOLO学习到General的Object Representation，因为相对于其它物体检测方法(如DPM和R-CNN)，YOLO从Natural Images泛化到其它领域(如Artwork...来refine bounding box，消除重复检测，并根据场景中的其他物体重新评估Boxes的得分。...在顶级的检测方法Fast RCNN中由于不能看到更大的上下文信息，因而会把背景误识别为物体，YOLO可以背景的的误识别率降低一半。...Fast RCNN的短板。
标准的目标分配不可避免地将IoU接近零的 Proposal 误分类为背景，即图1（a）中接近y轴的条形，导致性能下降。...图1还显示了由于数据集中不同难度 Level 和类别不平衡分布导致的IoU的不同类别特定分布。忽略分布之间的差异对于如PV-RCNN这样的检测器中的类不可知目标分配方法构成了挑战。...在本研究中，作者使用了PV-RCNN[17]，这是一个健壮的两阶段检测器，它结合了VoxelNet和PointNet的方法，并实现了高性能。...相比之下，作者表明处理被误分类的前景和背景 Proposal 都很重要。 关于半监督基于点的3D目标检测的研究很少，例如SESS [31] 和3DIoUMatch [24]。...Class-aware Target Assignment 作者研究了从噪声PLs学习的问题，主要用于监督检测器中的RPN和RCNN模块。
本文转载自：AI深度视线 AC-FPN——用于目标检测的注意力引导上下文的特征金字塔网络 ，即插即用的新FPN模 块，替换Cascade R-CNN、Mask R-CNN等网络中的FPN，可直接涨点2%...对于目标检测，如何解决高分辨率输入上的特征图分辨率与感受野之间的矛盾要求仍然是一个悬而未决的问题。...该模型包含两个模块 第一个是上下文提取模块（CEM），它从多个感受野中探索大量上下文信息。 第二个模块是注意力引导模块（AM），为了处理冗余的上下文关系可能导致的误定位和误识别。...2 本文方法 近年，分层检测如FPN和DetNet等网络获得了很大的进步。然而，对于较大的输入图像，这些模型必须堆叠更多的卷积层，以确保接收域的适宜性。否则，就会陷入特征图分辨率和感受野的两难境地。...如果对精度要求较高的场景，可以采用本文的改进策略，并且ACFPN在ResNet-50骨干网络情况下，可以超过FPN在ResNet101骨干网络下的AP精度，且参数量要更低，时间也更快。 ? ?
这些由 Detectron 支持的算法为实例分割之类的重要计算机视觉任务提供了直观的模型，也在视觉感知系统飞速发展中起到了重要作用。...的文章，通过级联几个检测网络达到不断优化预测结果的目的，与普通级联不同的是，cascade R-CNN的几个检测网络是基于不同IOU阈值确定的正负样本上训练得到的，这是该算法的一大亮点。...对于两阶段目标识别算法，输入proposal的IOU阈值会大大影响模型性能。IOU阈值过小会使得正样本中有较多的背景，存在较多误检；IOU阈值过高，正样本的数量会较少，存在过拟合的风险。...Cascade R-CNN在Faster RCNN基础上，扩展了多个检测网络，每个检测网络都基于不同IOU阈值的正负样本训练得到，前一个检测模型的输出作为后一个检测模型的输入，越往后的检测模型，其界定正负样本的...Cascade RCNN模型优化 算子消除 上文介绍了Detectron特征提取Resnet网络使用了AffineChannel算子代替了传统BN算子，TensorRT并不支持AffineChannel
用于训练适应过程的前对抗性损失旨在减少特征中与天气相关的信息，从而减轻天气对检测性能的影响。此外，我们在目标检测管道中引入了一组残差特征恢复块来消除特征空间的扭曲，从而得到进一步的改进。...最后，考虑到基于天气的退化会导致特征空间的扭曲，我们在目标检测管道中引入一组残差特征恢复块来消除特征的扭曲。这些块受到了[21]中剩余转移框架的启发，得到了进一步的改进。...FRCNN+D5：由Faster R-CNN和域识别器组成的域自适应基线实验。FRCNN+D5+R5：从FRCNN+D5作为基本配置开始，我们在对更快的rcnn进行conv4之后添加了一个RFRB块。...对于RTTS数据集，使用DCPDN进行预处理可以将更快的rcnn性能提高约1%。令人惊讶的是，Grid-Dehaze并不能帮助更快的rcnn基线，反而导致更糟糕的性能。...从表4中我们可以看到，这些方法对更快的rcnn基线进行了合理的改进。然而，由于前面几节(第1节、第4.2节)中讨论的原因，与适应方法相比，性能的提高要小得多。
与基于RCNN的检测器[14, 32]和基于DETR的检测器[8]不同，我们的检测器仅使用已知类别样本来检测已知类别和新类别。在新基准上的大量实验证明了其在发现新类别方面的有效性。...Joseph等人[14]首次正式化了开放世界目标检测（OWOD）问题。他们提出了一种基于RCNN的检测器ORE，该检测器具有对比聚类、新颖类别感知的提议网络和基于能量的新颖标识器。...因此，与其他OWOD基准[14, 8, 32]不同，我们构建了一个新的基准，其中新颖类别仅在推断阶段遇到。 防止检测器出现误报的方法。...3 Proposed Approach 为了防止基于封闭世界假设的模型在实际世界中受到误检的限制，并提高模型的鲁棒性，本节分析了现有经典目标检测模型的机制，并指出了它们对新型类别误检的原因。...(b_{bbx},t_{b})) \tag{3} 如文献 [24] 所述，良好的性能并不需要 Softmax，相反，独立的逻辑分类器更适合处理复杂领域（包括许多重叠标签）。
为了追求更快的收敛速度，论文通过删除交叉注意力模块来进一步测试。论文发现仅包含编码器的DETR对小物体的检测有显着的改进，但对大物体的检测性能不佳。...DETR在CNN主干网络的基础上构建Transformer编码器-解码器，消除了NMS后处理的需要。因为自注意力组件可以学习消除重复检测，以及匈牙利损失可以鼓励二分匹配中每个对象一个目标。 ...教师模型中的所有随机模块（即dropout和批量归一化）都关闭，以确保提供的匹配是确定性的。这消除了二分匹配的随机性和不稳定性，从而保证了匈牙利损失的稳定。 ...Analysis of convergence 图 6 的上半部分比较了更快的集合预测训练和DETR的原始集合预测训练的收敛速度，论文提出的更快的训练技术一致地加速了TSP-FCOS和TSP-RCNN...图 6 的下半部分绘制了TSP-FCOS、TSPRCNN和DETR-DC5的收敛曲线，论文提出的模型不仅收敛得更快，而且实现了更好的检测性能。
掩模建议技术分类的一般框架 在深度学习流行之前，之前的技术依赖于自下而上的生成mask proposal。随后，被具有更高效结构的新技术所取代，如RCNN。...基于掩模的技术 在这方面最成功的技术之一是Mask RCNN。使用相对简单的Mask predictor扩展了更快的R-CNN检测算法。...Mask RCNN易于训练，具有更好的泛化能力，只会给更快的R-CNN增加很小的计算开销。前者运行速度为5帧/秒。基于Mask R-CNN的实例分割方法在最近的实例分割挑战中显示了良好的结果。...RCNN模型的训练包括以下步骤。第一步涉及计算使用选择性搜索获得的类不可知区域建议。下一步是CNN模型微调，包括使用区域建议微调预先训练的CNN模型，如AlexNet。...RCNN的这些问题激发了其他技术的发展，这导致了改进的检测框架的诞生，例如快速RCNN和更快的RCNN。 Fast RCNN Fast RCNN解决了RCNN的一些问题，从而提高了目标检测能力。
同样，对于Faster-RCNN来讲，用于检测目标的特征层的stride是，这样用于人脸检测的有效特征范围就更小，这对小脸检测是致命打击。...这部分其实就相当于集成了个分类器，有效削弱了负样本的预测概率，从而降低误检率，这种做法在目前不平衡的图像分类任务中也比较常用。...其实就是对Anchor进行多次预测，然后取其最大背景概率结果，以此降低误检为人脸的anchor数量，从而降低假阳性率。 ❞ 5. S3FD网络结构 最后，S3FD的网络结构如Figure2所示： ?...6.3 难样例挖掘 经过Anchor匹配过程后，会存在严重的正负样本不平衡的问题，为了模型训练时稳定及更快收敛。...实验结果 下面的Table3展示了S3FD的消融实验结果，Baseline是Faster RCNN和SSD。
掩模建议技术分类的一般框架 在深度学习流行之前，之前的技术依赖于自下而上的生成mask proposal。随后，被具有更高效结构的新技术所取代，如RCNN。...基于掩模的技术 在这方面最成功的技术之一是Mask RCNN。使用相对简单的Mask predictor扩展了更快的R-CNN检测算法。...Mask RCNN易于训练，具有更好的泛化能力，只会给更快的R-CNN增加很小的计算开销。前者运行速度为5帧/秒。基于Mask R-CNN的实例分割方法在最近的实例分割挑战中显示了良好的结果。...RCNN的这些问题激发了其他技术的发展，这导致了改进的检测框架的诞生，例如快速RCNN和更快的RCNN。 Fast RCNN ? Fast RCNN解决了RCNN的一些问题，从而提高了目标检测能力。...虽然Fast RCNN显著提高了检测速度，但它仍然依赖于外部区域建议，计算是Fast RCNN的速度瓶颈。此时，CNNs在卷积层中具有目标定位能力，而在全连接层中这种能力会减弱。
——检测方法的召回率取决于它对不同几何形状的物体的定位能力，尤其是那些形状罕见的物体，而anchor-free方法（尤其是基于定位物体边界的方法）在这项任务中可能更好； 为什么要两阶段？...——anchor-free方法通常会产生大量的误检，因此需要单独的分类器来提高检测精度。...第二行：基于anchor-free方法（cornerNet）由于缺乏语义信息，可能会错误地将不相关的关键点分组到一个目标中，导致出现大量的错误检测。...但是，这可能会导致大量的误报，因此把区分和分类交给二阶段来做。 第二步，使用两步分类过滤出错误检测，为每一个留下来的proposal分配一个类别标签。...不同之处在于，本文为每个角点配备一个多类别标签而不是一个二进制标签，因此本文的方法可以依靠类别标签消除不必要的无效角点对，以节省整个框架的计算成本；其次，本文使用一种额外的轻量级二进制分类方法减少分类网络要处理的
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