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    在小目标检测上另辟蹊径的SNIP

    相信大家都或多或少的熟悉一些检测器,不知道你是否思考过这样一个问题?FPN的多特征图融合方式一定是最好的吗?如果你看过【CV中的特征金字塔】一,工程价值极大的ASFF这篇论文的话,你应该知道这篇论文的出发点就是如何对不同尺度的特征做自适应特征融合(感觉也可以叫作FPN+Attention),而非【CV中的特征金字塔】二,Feature Pyramid Network那样较为暴力的叠加(不知道这个说法是否稳妥,有意见欢迎来提)。而今天要介绍的这个SNIP(「An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP」)算法,是CVPR 2018的文章,它的效果比同期的目标检测算法之CVPR 2018 Cascade R-CNN效果还好一些。为什么说这个算法是另辟蹊径呢?因为这个算法从COCO数据集开始分析,作者认为目标检测算法的难点在于「数据集中目标的尺寸分布比较大,尤其对小目标的检测效果不太好」,然后提出了本文的SNIP算法。

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    Dataset之COCO数据集:COCO数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

    MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context,起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集,与ImageNet竞赛一样,被视为是计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一。 COCO数据集是一个大型的、丰富的物体检测,分割和字幕数据集。这个数据集以scene understanding为目标,主要从复杂的日常场景中截取,图像中的目标通过精确的segmentation进行位置的标定。图像包括91类目标,328,000影像和2,500,000个label。目前为止有语义分割的最大数据集,提供的类别有80 类,有超过33 万张图片,其中20 万张有标注,整个数据集中个体的数目超过150 万个。

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