文章结构 检测模型的评测指标 目标检测模型本源上可以用统计推断的框架描述，我们关注其犯第一类错误和第二类错误的概率，通常用准确率和召回率来描述。...具体地，对于每张图片，检测模型输出多个预测框（常常远超真实框的个数），我们使用IoU（Intersection Over Union，交并比）来标记预测框是否为预测正确。...AP，再综合平均，并且给出了不同大小物体分别的AP表现，对定位准确的模型给予奖励并全面地展现不同大小物体上检测算法的性能，更为科学合理。...其实，这样的名称有失公允，部分工作反映了作者对检测模型有启发意义的观察，有些具有成为检测模型标准组件的潜力（如果在早期的工作中即被应用则可能成为通用做法）。...通过输入更大、更多尺寸的图片进行训练，能够在一定程度上提高检测模型对物体大小的鲁棒性，仅在测试阶段引入多尺度，也可享受大尺寸和多尺寸带来的增益。
1简介 通过更好的模型架构、训练和推理方法的结合，目标检测系统的速度-精度Pareto曲线得到了改进。在本文中系统地评估了各种各样的技术，以理解现代检测系统的大多数改进来自哪里。...本文主要贡献： 确定了关键的架构变化、训练方法和推理方法，显著提高了目标检测和实例分割系统的速度和准确性； 强调了关键的实现细节，并为RetinaNet和Cascade RCNN模型建立了新的baseline...； 提供了2个目标检测模型家族作为未来研究的新baseline，RetineNetRS和Cascade RCNN-RS； 探索了one-stage RetinaNet和two-stage RCNN模型之间的速度...例如，如果输出图像的大小是640×640，首先将图像的大小调整为随机在64×64和1280×1280，然后填充或裁剪调整后的图像到640×640。...推理方法 对于推理，作者使用与训练相同的正方形图像大小。调整图像的较长边到目标尺寸，并填充0以保持宽高比。
这篇论文不是从目标检测的高mAP值或者速度更快出发，而是从另外一个角度切入来说明fine-tune后的检测模型和直接训练的检测模型的差距其实是可以减少的，也即是说一些检测模型可以摆脱fine-tune这一过程...而One-Stage的目标检测算法比如SSD却可以收敛，虽然效果很一般，因此最后作者使用SSD作为了这篇论文接下来讨论的BaseLine。...原因如下： 预训练的模型一般是在分类图像数据集比如Imagenet上训练的，不一定可以迁移到检测模型的数据上（比如医学图像）。 预训练的模型，其结构都是固定的，因此如果想要再修改的话比较麻烦。...预训练的分类网络的训练目标一般和检测目标不一致，因此预训练的模型对于检测算法而言不一定是最优的选择。 基于上面这几点原因，论文提出了一个从开始的检测模型DSOD，我们接下来看看是怎么设计的吧。 4....如果专注于特殊图像检测或者难以搞定预训练模型的场景这篇文章的思想是值得借鉴的。 7.
： ├── data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的，其中还包括目标检测的种类数和种类的名称）；还有一些官方提供测试的图片。...├── detect.py：利用训练好的权重参数进行目标检测，可以进行图像、视频和摄像头的检测。 ├── train.py：训练自己的数据集的函数。 ├── test.py：测试训练的结果的函数。...目标检测算法—将数据集为划分训练集和验证集。 数据最好放在最外一级目录中，然后数据集的目录格式如下图所示。大家一定要严格按我的格式来，否则非常容易出问题。...通过如下的图可以获得权重的名字和大小信息，可以预料的到，预训练权重越大，训练出来的精度就会相对来说越高，但是其检测的速度就会越慢。...3训练自己的模型 3.1修改数据配置文件 预训练模型和数据集都准备好了，就可以开始训练自己的yolov5目标检测模型了，训练目标检测模型需要修改两个yaml文件中的参数。
大家好，我是阿潘 分享一种系统的、数据驱动的方法，用来了解阻碍模型性能的因素 图1 现实中得目标检测是具有挑战性，具体原因如下： 缺乏数据通常是限制因素。...平均精度 (mAP) - 用于评估目标检测器性能的首选指标 - 不直观，并且与分类问题的准确度、精度或召回率不同，可能难以准确了解模型的执行情况.事实上，这对于检测模型表现不佳的区域没有帮助，更不用说帮助设计改善情况的策略了...图2 数据集中得样例 模型 如前所述，我们希望利用训练模型的预测来了解其缺点。为了方便和简单，我们将使用在 COCO 数据集上预训练的模型。...损失旨在衡量预测的好坏。因此，最高损失说明模型最难预测的图像。我们可以将它们可视化以尝试了解正在发生的事情。事实上，这种方法并不是目标检测所独有的。任何输出每个样本损失的模型都可以用于此。...这是意料之中的，因为该模型经过专门训练，可以在此验证集上表现良好。虽然我们看到除了重复之外的大多数错误都有一些贡献，但错过的目标和背景预测对性能的影响最大。
今天我们主要看下Faster RCNN算法的损失函数以及如何训练？...损失函数： 从上一期Faster RCNN的算法原理上，我们知道Faster RCNN算法有两部分，一个是用来提取候选框的RPN网络，一个是最后检测目标的分类回归网络。...分类loss image.png image.png 如何训练？ 这个Faster RCNN模型的训练有些复杂，我们还是先把上期的这个算法流程图贴上，有助于下面训练流程的理解，如下： ?...以此达到RPN网络和最终的检测网络共享卷积层。 相当于是先用一个ImageNet模型初始化训练，然后再用训练好的模型去微调两个网络。至此，我们已经了解了Faster RCNN的损失函数和训练过程。...下期我们将继续学习常见的目标检测模型SSD算法。
对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？ 前几天在学习花书的时候，和小伙伴们讨论了“CNN如何处理可变大小的输入”这个问题。进一步引申到“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”这个更大的问题。...因此，这里我想总结一下这个问题： 究竟什么样的模型结构可以处理可变大小的输入？ 若模型可处理，那该如何处理？ 若模型不可处理，那该如何处理？ 一、什么样的网络结构可以处理可变大小的输入？...后来发现这不是普通的Dense，而是point-wise的，相当于一个recurrent的Dense层，所以自然可以处理变化的长度。 二、若模型可处理大小变化的输入，那如何训练和预测？...在预测时，如果我们想进行批量预测，那也是必须通过padding来补齐，而如果是单条的预测，我们则可以使用各种长度。 三、若模型不可处理大小变化的输入，那如何训练与预测？...---- 以上总结了这个深度学习中的“小问题”——“对于大小可变的输入，深度学习模型如何处理？”
1简介 最近发展起来的DETR方法将transformer编解码器体系结构应用于目标检测并取得了很好的性能。...在实现中，有N=300个object queries，相应地有N个query，每个query在一个解码器层输出一个候选检测结果。...目标检测通常需要隐式或显式定位目标的4个端点以实现精确的box回归，并定位目标区域以实现精确的目标分类。multi-head mechanism有利于解决定位任务的纠缠问题。...这说明变换T不仅包含前面讨论的位移，还包含目标尺度。 4实验 表1 表1给出了DETR和条件DETR的结果。具有50个训练期的DETR比500个训练期的表现差得多。...对于R50和R101具有50个训练周期的条件DETR作为backbone，其表现略低于具有500个训练周期的DETR。
实现实时目标检测。...TLT是一个基于Python的工具包，它提供了大量预先训练的模型，并提供一系列的工具，使流行的网络架构适应开发者自己的数据，并且能够训练、调整、修剪和导出模型，以进行部署，大大提高深度学习工作流的效率。...TLT还有一个功能是，在异构多GPU环境下模型训练或调整效果非常好，并且训练处的模型可以直接部署到Tesla、Jetson等产品上。...目标检测实战 接下来我们一步一步介绍从安装到出模型到推理的使用方式。 ? 这里列举了30多种常用模型，大家可以在代码中找到。为应用在计算机视觉领域的深度学习工作流程，提供了全方位的便利。...首先我们需要在NGC（https://www.nvidia.cn/gpu-cloud/）下载工具和模型，并进行初步训练、剪枝、再训练。输出的模型直接放在TensorRT。 ?
备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习...现有的3D物体检测器在训练过程中严重依赖标注的3D bounding boxes，而这些标注数据集的获取成本可能很高，而且只能在有限的场景中使用。...本文中，我们提出了命名为的VS3D弱监督3D目标检测框架，该方法不使用任何带有ground truth的 3D边界盒，就可以训练点云三维物体检测器。...其次，作者提出了一种跨模式的知识提炼策略，其中卷积神经网络通过查询在图像数据集上预训练的教师网络，基于3D目标候选来预测最终的结果。...算法在具有挑战性的KITTI数据集上进行了综合实验，结果证明本文的VS3D，在不同的评估设置中都可以取得优越的性能。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ?
Training-Time-Friendly Network for Real-Time Object Detection 原文作者：Zili Liu 下载完整原文，公众号回复：1909.00700 现有的目标检测很少能同时达到训练时间短...在这项工作中，首先从轻头、单级和无锚的设计开始，这使快速推理速度成为可能。然后，我们专注于缩短训练时间。...在实验过程中发现，从带标注的盒子中编码更多的训练样本与增加批处理大小具有类似的作用，都有助于扩大学习率并加速训练过程。为此，本文提出了一种利用高斯核对训练样本进行编码的新方法。...在MS COCO上的实验表明，TTFNet在平衡训练时间、推理速度和准确性方面具有很大的优势。与以前的实时检测器相比，它减少了超过7倍的训练时间，同时表现SOTA。...与此同时，TTFNet-18和TTFNet-53的超高速版本训练时间分别比SSD300和YOLOv3的训练时间少了1/10。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ?
引言 视觉识别中的一个关键挑战是如何在目标尺度，姿态，视点和部件变形中适应几何变化或建模几何变换。一般来说，有两种方法。首先是建立具有足够期望变化的训练数据集。...可变形卷积网络 可变形卷积和RoI池化模块都具有与普通版本相同的输入和输出。因此，它们可以很容易地取代现有CNN中的普通版本。在训练中，这些添加的用于偏移学习的conv和fc层的权重被初始化为零。...其次，偏移量是每个任务或每次训练都要学习的静态模型参数。相反，可变形卷积中的偏移是每个图像位置变化的动态模型输出。...表4：使用ResNet-101的可变形ConvNets和对应普通版本的模型复杂性和运行时比较。最后一列中的整体运行时间包括图像大小调整，网络前馈传播和后处理（例如，用于目标检测的NMS）。...COCO的目标检测 在表5中，我们在COCO test-dev数据集上对用于目标检测的可变形ConvNets和普通ConvNets进行了广泛的比较。我们首先使用ResNet-101模型进行实验。
TableSegNet在整个特征提取过程中使用具有广泛内核大小的卷积块，并在主输出中使用一个额外的表格边界类，以提高检测和分离能力。...当接近一个表格区域时（图3(a)，图3(c)）时，感受野扩大到覆盖了完整的表格，但在其他位置仍保持致密（图3(b)，图3(d)）。可变形结构论文配备了两种具有可变形卷积的目标检测模型。...值得注意的是，论文在目标检测模型中包含的唯一显著变化是使用可变形的基模型（可变形的ResNet-101）和使用可变形的roi池，而不是传统的roi池。这将传统的物体检测器转换为可变形的对应检测器。...为了建立比较，论文还训练了一个具有传统卷积操作的ResNet-101模型，将这个非可变形的模型称为模型C。...然而，一个可变形的DETR可以利用基于可变形卷积的Attention网络和多尺度输入特征来解决这一问题。它只考虑一个参考像素附近的几个样本像素，无论输入特征的大小如何，如图2所示。
本文将介绍如何将Yolov8与DCNV2相结合，实现目标检测和语义分割的联合任务。...Yolov8概述Yolov8是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过将图像划分为不同大小的网格单元，在每个单元中预测目标的类别和边界框。...同时，为了执行示例代码，需要提前准备好的Yolov8和DCNV2的预训练模型权重文件，并保证相应的依赖库已经正确安装。...可变形卷积通过添加偏移量的方式，将采样点应用到输入特征图的不同位置上，使得卷积核可以对输入特征图进行更灵活的感知，提高了模型对细节和形状复杂的目标的感知能力。...为了控制模型复杂性，同时保持有效的计算和信息利用，DCNV2采用了多尺度特征融合和空洞卷积等技术。 DCNV2在语义分割任务中取得了很好的效果，尤其在细粒度的目标分割上具有较强的性能。
训练成功后，我们获得了一个以精度和鲁棒性为优先的先进水下目标检测（UOD）模型。 后续阶段如上图右半部分所示，详细说明了训练好的 UOD 模型的部署与应用。...这包括初始化模型的权重和配置文件，随后输入图像或视频帧。在处理之前，输入图像的大小会自适应调整，以匹配训练样本的尺寸。...通过这种调整，模型能够敏锐地聚焦于特定区域或感兴趣的目标。 从注意力机制输出的细化特征图会通过额外的卷积层进一步优化，最终由单个卷积层生成最终输出。...然后将多头注意力机制应用于这些嵌入，并考虑相对位置偏移，以生成输出特征。 我们提出了一种基于可变形注意力的高阶可变形注意力（HDA）模块。...这一结果表明，CEH - YOLO 在水下目标检测领域具有巨大潜力，尤其在涉及小尺度水下物体的场景中。 上图展示了上述模型在一张包含海星和海胆物体的图像上的检测结果。
由于ImageNet模型的类别和目标检测问题的类别分布差别较大，分类的目标函数和检测的目标函数也不一致，作者认为从预训练模型上微调(fine-tune)可能和检测问题的有一定的优化学习偏差....，结合其他一些设计原则，成功地实现了目标检测模型的从零开始训练(training from scratch)。...表3是DSOD 在 PASCAL VOC 2007数据集上的“物体检测”对比实验结果（包括模型参数量，运行速度，输入图片大小，模型精度等）： ? 表3....检测结果示例图 总结 在DSOD这篇论文中，作者首先分析了深度网络training from scratch存在的问题以及如何才能构建一个可以从零开始训练的检测器的网络，同时给出了非常详细的指导和设计原则帮助读者去构建这样的网络...DSOD模型打破了传统的基于预训练+微调的检测器训练的藩篱，在有限数据集下，从零开始训练就能得到state-of-the-art的目标检测器，在自动驾驶、监控、医学图像、多谱图像等领域将会拥有非常广阔的应用前景
该方法称为RefineBox，它通过轻量级的细化网络来优化DETR-like检测器的输出。RefineBox易于实现和训练，因为它只利用了来自训练良好的检测模型的特征和预测框。...正样本，即与真实目标匹配的预测，对模型训练产生显著影响。作者对如何通过在训练过程中纠正正样本来改进DETR-like模型的预测结果感到好奇。...他们观察到，使用强大的检测组件，训练时冻结Backbone网络的检测模型表现优于非冻结策略。Lin等人进一步回答了如何更好地应用这种冻结设置。...相比之下，作者的目标是高效地改进经过训练的检测模型的定位能力。...例如，当将检测器用作在线特征提取器和区域建议网络时，作者的RefineBox允许在具有24GB内存的4个GPU上以总Batch大小160进行DAB-DETR-R50 + RefineBox的训练。
区域不对齐（Region Misalignment）：Anchor-Free模型缺少二阶段检测器中的ROI-Align操作，因此无法准确获取目标区域，需要从特征图上直接学习到具有判别性的ReID特征，这也给最终的搜索任务带来了很大挑战...下面三个小节会具体介绍AlignPS是如何解决上述三方面的“不对齐”问题，从而学习到更为具有判别性的行人特征的。 1....尺度不对齐 原始FCOS模型采用不同层次的特征来检测各种不同大小的目标，极大地提升了目标检测的性能。然而，在ReID任务中，不同层次输出的特征会导致不同尺度行人的特征不匹配问题。...换而言之，某种特征图只能预测某种大小的行人，而注册集（Gallery Set）中同一个行人拥有不同的大小，导致行人搜索不够准确，或者说最终输出的特征对ReID问题而言不够鲁棒。...具体而言，在所提出的AlignPS网络架构中，将ReID相关的损失（下文会具体介绍）直接加在AFA输出的特征上，随后再将该特征送入检测头并对检测分支进行训练。
在此基础上，该研究提出了可变形注意力 Transformer（Deformable Attention Transformer，DAT），一种具有可变形注意力的通用主干网络模型，适用于图像分类和密集预测任务...如果在注意力模块中直接应用相同的机制，空间复杂度将急剧上升到 N_qN_kC，其中 N_q、N_k 是查询和键的数量，通常与特征图大小 HW 具有相同的比例，带来近似于双二次的复杂度。...在分类任务中，该研究首先对最后阶段输出的特征图进行归一化，然后采用具有池化特征的线性分类器来预测对数；在对象检测、实例分割和语义分割任务中，DAT 在集成视觉模型中扮演主干的角色，以提取多尺度特征。...该研究在下表 2 中给出了有 300 个训练 epoch 的结果。与其他 SOTA 视觉 Transformer 模型相比， DAT 在具有相似计算复杂性的情况下在 Top-1 精度上实现了显著提高。...COCO 目标检测 COCO 目标检测和实例分割数据集有 118K 的训练图像和 5K 的验证图像。
传统的白细胞目标检测在血液显微图像中常常遇到以下挑战： 不同的医院使用不同的设备捕捉血液图像，产生的图像具有不同的颜色配置。这种变化可能导致白细胞检测的效率降低。...接下来，使用自注意力和交叉可变形注意力机制，解码器从编码器的全局特征中学习要检测的目标。然后，在二分图中将解码器的输出与 GT 值进行匹配，以获取目标的位置和类别。这个过程实现了白细胞的自动检测。...3.6.3 Ancillary Losses 相比之下，辅助损失主要用于加速模型训练。虽然原始模型仅使用编码器最后一层的输出来预测目标，但辅助损失利用编码器每一层的输出进行预测。...白细胞检测的发展离不开数据集的大小和质量。由于现有的公开可用的L1SC数据集已经收集了很长时间，而且存在数据集大小不足的问题，因此模型无法在这个数据集上训练得很好。...由于MFDS-DETR模型在小型数据集上的收敛速度较慢，作者首先在公开的MS COCO数据集上训练它，然后使用迁移学习概念在白细胞目标检测数据集上进行微调。
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