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目标检测损失没有减少，AP增加

可能是由于以下原因：

数据集质量提升：目标检测模型的训练依赖于大量的标注数据，如果数据集的质量得到提升，例如标注更准确、更全面，那么模型在训练过程中就能够更好地学习目标的特征，从而提高准确率。
模型架构改进：目标检测模型的架构设计对于准确率的影响非常大。如果在训练过程中对模型的架构进行了改进，例如引入了更有效的特征提取器、更准确的边界框回归器等，那么模型在预测过程中就能够更准确地定位和识别目标，从而提高准确率。
损失函数优化：目标检测模型的训练过程中使用的损失函数对于模型的收敛和准确率也有很大影响。如果在训练过程中对损失函数进行了优化，例如引入了更合适的权重、调整了正负样本的权重等，那么模型在训练过程中就能够更好地学习目标的特征和区分正负样本，从而提高准确率。
数据增强技术应用：数据增强是一种常用的提升模型性能的技术，通过对训练数据进行一系列的变换和扩充，可以增加数据的多样性，提高模型的泛化能力。如果在训练过程中应用了更多的数据增强技术，例如随机裁剪、旋转、缩放等，那么模型在预测过程中就能够更好地适应不同尺度和角度的目标，从而提高准确率。
超参数调优：模型训练过程中的超参数选择对于模型性能也有很大影响。如果在训练过程中对超参数进行了合理的调优，例如学习率、批大小、迭代次数等，那么模型在训练过程中就能够更快地收敛并达到更好的准确率。

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目标检测 | AP-Loss：提高单阶段目标检测性能的分类损失，超越Focal loss

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.06373v3.pdf 代码地址：https://github.com/cccorn/AP-loss 动机单阶段目标检测器是通过同时优化分类损失和定位损失来训练的...为了解决单阶段目标检测的这种问题，很多不同的方法引入了新的分类损失，如 balanced loss、Focal loss 和 tailored training 方法（Online Hard Example...本文认为，分类任务和检测任务之间的鸿沟阻碍了单阶段目标检测器的性能提升，本文并未从分类损失函数的修正上着手，而是直接使用排序方法（ranking）来代替分类损失。...概况简介 1、用于目标检测的 AP loss： AP 被当做评价指标，但由于其不可微和非凸性，难以用作优化函数，本文的方法有四个特点： 1）本文方法可以被用于任何可微线性或可微非线性模型，如神经网络，其他的那些方法仅仅可以在线性...启发自AUC Loss，后者用AUC的排序序号来设计loss，直接对AUC进行优化，而目标检测通常以mAP为指标，因此作者指出直接对AP进行优化能有更好的效果。

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目标检测损失函数Loss大盘点

Focal Loss 动机在one-stage检测算法中，会出现正负样本数量不平衡以及难易样本数量不平衡的情况，为了解决则以问题提出了focal loss。 hit的检测框就是正样本。...容易的正样本是指置信度高且hit的检测框，困难的负样本就是置信度低但hit的检测框，容易的负样本是指未hit且置信度低的检测框，困难的负样本指未hit但置信度高的检测框。 ? 表现形式 ?...目的是解决样本数量不平衡的情况 - 正样本loss增加，负样本loss减小 - 难样本loss增加，简单样本loss减小参考配置： ? ， ?...Loss 天津大学 AAAI 2020 论文：arxiv.org/abs/1911.08287 https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet GIOU Loss 的缺点当目标框完全包裹预测框的时候...天津大学 AAAI 2020 论文：arxiv.org/abs/1911.08287 https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet DIOU的问题 DIOU没有考虑到检测框的长宽比

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当前，基于深度学习的对象检测可以大致分为两类：两级检测器，例如基于区域检测的CNN（R-CNN）及其后续产品。...最后的想法为什么需要焦点损失两种经典的一级检测方法，如增强型检测器，DPM和最新的方法（如SSD）都可以评估每个图像大约10^4 至 10^5个候选位置，但只有少数位置包含对象（即前景），而其余的只是背景对象...为此，研究人员提出：（1- pt）γ 为交叉熵损失，且可调聚焦参数γ≥0。 RetinaNet物体检测方法使用焦点损失的α平衡变体，其中α = 0.25，γ= 2效果最佳。...随着增加，调制因数的作用同样增加。（经过大量实验和试验，研究人员发现γ = 2效果最佳）注意：当γ= 0时，FL等效于CE，参考图中蓝色曲线。...尾注在本文，我们经历了从交叉熵损失到焦点损失的整个进化过程，详细解释了目标检测中的焦点损失。

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zhuanlan.zhihu.com/p/70667071 转自：CVer 定义 Accuracy：准确率 ✔️ 准确率=预测正确的样本数/所有样本数，即预测正确的样本比例（包括预测正确的正样本和预测正确的负样本，不过在目标检测领域...，没有预测正确的负样本这一说法，所以目标检测里面没有用Accuracy的）。...fp个数 if ovmax > ovthresh: if not R[ difficult ][jmax]: # 该gt被置为已检测到...，下一次若还有另一个检测结果与之重合率满足阈值，则不能认为多检测到一个目标 if not R[ det ][jmax]: tp[...R[ det ][jmax] = 1 #标记为已检测 else: fp[d] = 1.

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深度学习-目标检测评估指标P-R曲线、AP、mAP

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专栏 | 目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

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MobileFormer-在目标检测任务上怒涨8.6 AP，微软新作MobileFormer

当转移到目标检测任务上时，Mobile-Former的性能比MobileNetV3高出8.6AP。...Mobile-Former在图像分类和目标检测方面均有良好的性能。例如，它在294M FLOPs下达到了ImageNet 77.9%的Top-1精度。...此外，当从图像分类转移到目标检测时，Mobile-Former的性能显著优于MobileNetV3，获得8.6AP的增益(35.8 vs. 27.2) ，且计算成本更低。...这表明，Mobile-Former在目标检测任务中也是有效且高效的。 4.3. Ablations and Discussion 4.3.1....在低FLOP条件下，它在图像分类和目标检测方面都优于高效的CNN和ViT变体。

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目标检测算法Faster RCNN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。...而Faster RCNN最后的目标检测网络同样也有两个任务，跟RPN网络类似，一个是判断RPN网络产生的候选框框住的物体是具体哪一类物体的分类任务，另一个是对该候选框进行回归的回归任务。...先上RPN网络的总体损失函数，接下来分析，如下（公式可左右滑动）：上面损失函数可以明显的分成两部分，+号左边为分类的损失值，右边为回归的损失值。逐个看，先考虑分类的loss。...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。

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Seesaw Loss：一种面向长尾目标检测的平衡损失函数

在此之前，我们主要研究 COCO 这类均衡分布的目标检测数据集，并提出了一系列方法来提高检测精度（例如 Hybrid Task Cascade，Guided Anchoring，Libra R-CNN,...这次我们着眼于长尾分布的目标检测/实例分割数据集 LVIS v1.0, 指出了限制检测器在长尾分布数据上性能的一个关键原因：施加在尾部类别（tail class）上的正负样本梯度的比例是不均衡的。...Seesaw Loss 有效地平衡了不同类别的正负样本梯度，提高了尾部类别的分类准确率，在长尾目标检测/实例分割数据集LVIS v1.0带来了上显著的性能提升。...在训练过程中不同类别分类器的正负样本梯度的比例分布，分类的准确率，以及检测(实例分割)的性能（AP) 方法概述为了方便直观理解，我们可以把正负样本梯度不均衡的问题，类比于一个一边放有较重物体而另一边放有较轻物体的跷跷板...【针对Instance Segmentation的其他设计】 1) Objectness 目标检测的分类器起到了两方面的作用，一方面确定候选框（proposal）是前景还是背景，另一方面确定前景的候选框属于哪个类别

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【目标检测】YOLOv5-5.0增加save_crop及后处理

增加save_crop 增加save_crop需要复制很多类别，这里复制整理完毕，主要涉及以下三个文件，直接复制覆盖原文件就行。...set_xlim(0, 57) ax2.set_ylim(30, 55) ax2.set_xlabel('GPU Speed (ms/img)') ax2.set_ylabel('COCO AP...0, 2 / 3, colormap[2], thickness=2, lineType=cv2.LINE_AA) """ # (可选)给不同目标绘制不同的颜色框...lb = np.array([x.split() for x in f.read().strip().splitlines()], dtype=np.float32) # 绘制每一个目标

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CVPR 2019 | 旷视提出新型目标检测损失函数：定位更精准

方差投票实验消融实验准确的目标检测在PASCAL VOC 2007上的实验结论参考文献往期解读导语大规模目标检测数据集会尽可能清晰地定义基本 ground truth 边界框。...(a,c) 是标注不准确，(b) 是存在遮挡，(d) 则是因为遮挡导致目标边界框本身并不清晰目标检测是一种多任务学习问题，包含目标定位和目标分类。...不同于两级式检测网络的标准 Fast R-CNN head，这个架构是估计边界框位置以及标准差，这会在新提出的 KL 损失得到考虑。该网络的目标是在估计位置的同时估计定位置信度。...使用 KL 损失的边界框回归在这里，目标定位的目标是在样本上最小化预测分布和基本 ground truth 分布之间的 KL 距离。这个 KL 距离即为边界框回归的损失函数 L_reg。...表 5：不同方法在 PASCAL VOC 2007 上的结果结论大规模目标检测数据集中的不确定性可能有碍当前最佳目标检测器的表现。分类置信度并不总是与定位置信度强烈相关。

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【目标检测】开源 | 性能SOTA的AP-loss单级检测器，能够适应不同的网络架构

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。...论文名称：AP-Loss for Accurate One-Stage Object Detection 原文作者：Kean Chen 内容提要单级目标检测器是通过同时优化分类损失和定位损失来训练的...，分类损失和定位损失的目标检测器由于锚点数量多，存在着非常严重的前-背景类不平衡问题。...为了缓解了这一问题，本文提出了一种新的框架，将单级检测器中的分类任务替换为排序任务，并采用平均精度损失(AP-loss)来解决排序问题。由于AP-loss的不可微性和非凸性，不能直接进行优化。...实验结果表明，与现有的基于AP的优化算法相比，该算法在解决目标检测不平衡问题上有显著的改进。在使用各种标准基准的分类损失探测器中，AP-loss的单级检测器性能SOTA。

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【目标检测】开源 | CVPR2020|ATSS将最先进的检测器提高到50.7%的AP

and Anchor-free Detection viaAdaptive Training Sample Selection 原文作者：Shifeng Zhang 近年来，anchor-based检测器一直是目标检测应用中的主流...本文首先指出anchor-based检测与anchor-free检测的本质区别是在于如何定义正训练样本和负训练样本，从而导致两者之间的性能差距。...由此可见，如何选取正、负训练样本对当前目标检测是非常重要的。然后，本文提出了一种自适应训练样本选择(ATSS)，它能根据目标的统计特征自动选择正样本和负样本。...它显著地提高了anchor-based和anchor-free检测器的性能，并弥补了两者之间的差距。最后，文中讨论了在图像上每个位置平铺多个anchor点来检测目标的必要性。...通过新引入的ATSS，我们在不引入任何开销的情况下，将最先进的检测器大大提高到50.7%的AP。下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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【目标检测】开源 | 不需要任何推理成本，不需要更改检测器的情况下，目标检测器性能提高1.0 AP！

，你想将目标检测器提高1.0 AP吗？...本文告诉你这非常简单：使用循环学习率训练您的检测器以获得额外的12个epoch，然后将这12个检查点平均为您的最终检测模型。...我们发现它在目标检测方面也非常有效。在本文中，我们系统地研究了SWA应用于目标检测和实例分割的效果。...通过广泛的实验，我们发现了在目标检测中执行SWA的良好策略，并且在具有挑战性的COCO基准测试中，我们始终比各种流行的检测器实现1.0 AP的改进。...我们希望更多的目标检测研究人员了解这项技术，并帮助他们训练出更好的目标检测器。主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。

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50.4 AP！FCOS再升级！简单而强大的anchor-free目标检测器

本文转载自：AI深度学习视线 FCOS+DeformConv2+ResNeXt101+BiFPN 在COCO上能刷到50.4 AP！...本文提出了一种全卷积一阶段目标检测器（FCOS），以按像素预测的方式解决目标检测，类似于其他密集预测问题，例如语义分割。...Anchor_based方法的缺点：算法精度对图像size、anchor的长宽比和数量等较为敏感，从Faster-RCNN和Retinanet就能看出来，调整这些超参就能让RetinaNet在COCO的AP...给定回归目标l∗，t∗，r∗和b∗对于一个位置，中心目标被定义为， ? 这里我们用平方根来减缓中心度的衰减。中心度的范围为0到1，因此使用二元交叉熵(BCE)损失进行训练。...将损失加到损失函数式(2)中，检验时，最终得分Sx,y(用于对NMS中检测进行排序)为预测的中心度Ox,y与对应的分类分数Px,y的乘积的平方根。在形式上, ?

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