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    cvpr目标检测_目标检测指标

    Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.

    04

    目标检测 | 基于扩展FPN的小目标检测方法

    摘要:小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战,因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。尽管在特征金字塔网络中进行尺度级别的相应检测可以缓解此问题,但各种尺度的特征耦合仍然会损害小目标检测的性能。本文提出了扩展特征金字塔网络(EFPN,extended feature pyramid network),它具有专门用于小目标检测的超高分辨率金字塔层。具体来说,其设计了一个模块,称为特征纹理迁移(FTT,feature texture transfer),该模块用于超分辨率特征并同时提取可信的区域细节。此外,还设计了前景-背景之间平衡(foreground-background-balanced)的损失函数来减轻前景和背景的面积不平衡问题。在实验中,所提出的EFPN在计算和存储上都是高效的,并且在清华-腾讯的小型交通标志数据集Tsinghua-Tencent 100K和微软小型常规目标检测数据集MS COCO上产生了最好的结果。

    02

    SPPNet(2015)

    RCNN首次将卷积操作引入检测领域用于提取特征,然而现有的深度卷积网络需要输入固定尺寸的图片,这个需求可能会导致对于任意scale/size的图片的识别精确度下降。【深度卷积神经网络由卷积层和全连接层组成,卷积层对于任意大小的图片都可以进行卷积运算提取特征,输出任意大小的特征映射,而全连接层由于本身的性质需要输入固定大小的特征尺度,所以固定尺寸的需求来自于FC层,即使对输入图片进行裁剪、扭曲等变换,调整到统一的size,也会导致原图有不同程度失真、识别精度受到影响】SPPNet提出了**“空间金字塔池化”**消除这种需求,不管图像大小是多大,在整张图片上只需要计算一次,就可以得到整幅图像的特征图,经过池化都会输出一个固定长度的表征。

    02

    A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model

    本文提出了一种训练有素、多尺度、可变形的目标检测零件模型。在2006年PASCAL人员检测挑战赛中,我们的系统在平均精度上比最佳性能提高了两倍。在2007年的挑战赛中,它在20个类别中的10个项目中都取得了优异的成绩。该系统严重依赖于可变形部件。虽然可变形部件模型已经变得相当流行,但它们的价值还没有在PASCAL挑战等困难的基准测试中得到证明。我们的系统还严重依赖于新方法的甄别培训。我们将边缘敏感的数据挖掘方法与一种形式主义相结合,我们称之为潜在支持向量机。隐式支持向量机与隐式CRF一样,存在非凸训练问题。然而,潜在SVM是半凸的,一旦为正例指定了潜在信息,训练问题就变成了凸的。我们相信,我们的训练方法最终将使更多的潜在信息的有效利用成为可能,如层次(语法)模型和涉及潜在三维姿态的模型。

    04

    Feature Pyramid Networks for Object Detection

    特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺度金字塔结构构造了具有边际额外成本的特征金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下体系结构,用于在所有尺度上构建高级语义特征图。该体系结构称为特征金字塔网络(FPN),作为一种通用的特征提取器,它在几个应用程序中得到了显著的改进。在一个基本的Fasater R-CNN系统中使用FPN,我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果,没有任何附加条件,超过了所有现有的单模型条目,包括来自COCO 2016挑战赛冠军的条目。此外,我们的方法可以在GPU上以每秒6帧的速度运行,因此是一种实用而准确的多尺度目标检测解决方案。

    02

    Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection(文献阅读)

    目标的多尺度变化在目标检测中是一个很重要的问题,利用特征层多尺度(或anchor多尺度)是一种有效的解决方案。Anchor box用于将所有可能的Instance box离散为有限数量的具有预先定义的位置、尺度和纵横比的box。Instance box和Anchor box基于IOU重叠率来匹配。当这种方法集成到特征金字塔的时候,大的anchor通常和上部的特征相映射,小的anchor通常和下部的特征相映射,如下图所示。这是基于启发式的,即上层特征图有更多的语义信息适合于检测大的目标,而下层特征图有更多的细粒度细节适合于检测小目标。然而,这种设计有两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。在训练过程中,每个实例总是根据IoU重叠匹配到最近的锚盒。而锚框则通过人类定义的规则(如框的大小)与特定级别的功能映射相关联。因此,为每个实例选择的特性级别完全基于自组织启发式。例如,一个汽车实例大小50×50像素和另一个类似的汽车实例规模60×60像素可能分配到两个不同的特征层,而另一个40×40像素大小的实例可能被分配到和50x50相同的特征层,如下图所示。

    02
    领券