精确率与召回率，ROC曲线与PR曲线 链接：https://blog.csdn.net/CYJ2014go/article/details/84537317 [总结]ROC曲线、AUC、准确度、召回率 链接：https://blog.csdn.net/bra_ve/article/details/8 ...
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2019-09-01 16:16:48
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本文对基于RCNN框架的几个模型进行介绍和总结。 ![目标检测][base64str0] RCNN 论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 发表时间：2014 发表作者：( ...
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2019-08-31 01:01:40
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目标检测算法可以分为两类： 一类是基于region proposal的R-CNN系列算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的。要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生region proposal，然后 ...
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2019-08-26 14:40:27
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引言 这篇论文深刻分析了one-stage的模型精度比two-stage更差的原因，并提出Focal Loss提高精度。 思路 在论文中，作者指出，造成one-stage模型精度差的原因主要是：正负样本极不平衡。一张图片只有那么几个目标，但是用来分类的Anchor Box却能达到几千个，大量的样本都 ...
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2019-08-22 19:12:06
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目的 让Faster R-CNN能做实例分割的任务。 方法 模型的结构图如下。 与Faster R-CNN相比，主要有两点变化。 (1) 用RoI Align替代RoI Pool。 首先回顾一下RoI Pool，流程为：将RPN产生的原图侯选框映射到CNNs输出的feature map上，显然原图比 ...
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2019-08-22 13:17:44
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背景 YOLO v1检测效果不好，且无法应用于检测密集物体。 方法 YOLO v2是在YOLO v1的基础上，做出如下改进。 (1)引入很火的Batch Normalization，提高mAP和训练速度； (2)加入了Anchor Box机制，每个grid cell5个Anchor Box； (3) ...
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2019-08-20 11:06:49
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About Face detection 1、Finding Tiny Faces Code：https://github.com/peiyunh/tiny 小目标检测难3大原因：目标本身尺度变化、图像分辨率以及环境因素。本文针对多尺度训练了不同的检测器，这些检测器所用特征来自同一网络的不同层级。此 ...
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2019-08-19 19:34:52
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背景 之前热门的目标检测方法都是two stage的，即分为region proposal和classification两个阶段，本文是对one stage方法的初次探索。 方法 首先看一下模型的网络结构，输入的原图片，经过24个卷积层提取特征，全连接层输出一个7*7*30的tensor，这个ten ...
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2019-08-19 19:19:10
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背景 用ConvNet方法解决图像分类、检测问题成为热潮，但这些方法都需要先把图片resize到固定的w*h，再丢进网络里，图片经过resize可能会丢失一些信息。论文作者发明了SPP pooling(空间金字塔池化)层，让网络可以接受任意size的输入。 方法 首先思考一个问题，为什么ConvNe ...
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2019-08-18 13:56:31
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背景 在2012 Imagenet LSVRC比赛中，Alexnet以15.3%的top-5 错误率轻松拔得头筹（第二名top-5错误率为26.2%）。由此，convNet的潜力受到广泛认可，一炮而红。既然convNet在图像分类任务上能取得好成绩，是不是也能放到目标检测任务上呢。本文就是用conv ...
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2019-08-18 12:09:39
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