目标检测:Nms-Free时代
由于一个proposal包含了多个instance,所以nms也做了相应的修改,称为set-nms,出自同一个proposal的k个instance必然非同一目标,iou再高也不能干掉。等等,nms-base好像没啥毛病了,增加后处理算啥毛病。标题起错了,”whocarenms-free”。有一说一,nms使检测算法不够直观、简单,更像tradeoff的行为[挽尊]。nms-f...
最小代价分配移除NMS后处理,港大&字节跳动提出E2E单阶段目标检测器
在本文中,来自香港大学和字节跳动AI实验室的研究者发现:标签分配中样本与真值之间缺乏分类代价是one-stage检测器移除非最大抑制(NMS)并实现端到端的主要障碍。现有的one-stage目标检测仅通过位置代价来分配标签,例如框IoU、点距离。在缺少分类代价的情况,单独的位置代价将将导致高置信度得分在推理中产生冗余...
即插即用 | 或许你的NMS该换了,Confluence更准、更稳的目标检测结果
它演示了应用GreedyNMS之前RetinaNet的原始输出,然后是通过NMS的输出。GreedyNMS通常被认为是解决这个问题的首选解决方案,并且经常用于最先进的对象检测器,比如Retininet-Resnet50、Yolo-V3、MaskR-CNN、FasterR-CNN和R-FCN等。NMS操作流程NMS用于剔除图像中检出的冗余bbox,标准NMS的具体做法为:step-1:...
名声大噪的YOLO迎来YOLOv8,迅速包揽目标检测、实例分割新SOTA
yolotask=segmentmode=predictmodel=yolov8x-seg.ptsource='input/video_3.mp4'show=True因为这次将实例分割与目标检测相结合,所以这一次的平均FPS约为13。使用YOLOv8ExtraLarge模型进行分割推理。在输出中,分割映射看起来非常干净。即使猫在最后几帧藏在积木下面,模型也能够检测并进行图像分割。
YOLO界再起波澜!mAP 51.4,149FPS,目标检测,一个就够了
(1)PP-PicoDet[9]:0.7M,250FPS超轻量目标检测算法,是业界首个1M内,且实现精度mAP(0.5:0.95)超越30+的算法,且部署友好,被广泛应用在端侧场景。图5PP-PicoDet实际效果展示(2)PP-TinyPose:122FPS、51.8mAP超轻量关键点算法,精准实现人机交互任务,如手势控制、智能健身、体感游戏等。
香港科技大学在读博士李峰:Transformer目标检测模型DERT的训练...
自2020年下半年开始,视觉Transformer的研究热点达到了前所未有的高潮(www.e993.com)2024年11月9日。而引爆CV圈Transformer热潮的两个代表性文章是DERT(目标检测)和ViT(图像分类)。DetectionTransformer(DETR)将Transformer作为主干架构引入到目标检测框架中,有效地消除了对许多手工设计组件,如NMS、Anchor的需求。
DETR目标检测新范式带来的思考
将目标检测看作setprediction问题,使用稀疏的objectqueries做预测,并采用二分图匹配做labelassignment,DETR避免了预测时产生大量的重复检测(duplicates),因此不需要非极大值抑制(NMS)等后处理操作。下图对比了DETR中是否采用NMS的对性能的影响,可以看到到Decoder层数增加,NMS对模型性能的积极影响逐渐消失。
极链科技目标检测获Open Images第一,ECCV 2020挑战赛第二
近日,极链科技在GoogleAI推出的2020OpenImagesChallenge大规模目标检测竞赛和国际顶会ECCV2020VIPriors挑战赛目标检测赛道中分别获得第一名、第二名的佳绩。目标检测算法是计算机视觉任务中的重要手段,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有非常...
CVPR 2018 | 华中科技大学提出多向文本检测方法:基于角定位与区域...
我们提出了通过定位文本边界框的角点,并在相对位置分割文本区域来检测场景文本的方法。在推理阶段,候选边框通过对角点的采样和分组得到,候选边框进一步通过分割图进行打分,然后使用非极大值抑制(NMS)方法对边框进行抑制。与之前的方法相比,我们的方法能够自然地处理长定向文本,并且不需要复杂的后处理过程。在ICDAR2013、...
AAAI 2022 | 目标检测知识蒸馏没提升?试试锚框排序蒸馏
在AAAI2022上,商汤通用感知组和南京理工大学联合设计了一种新的适用于目标检测的知识蒸馏方法。在主流检测器中,1个物体往往会匹配多个anchors。我们发现,这些anchors的得分高低顺序,可以作为有效的知识,从教师模型传递给学生模型,并取得比传统softlabel更好的效果。此外,我们提出用学生和教师模型之间的预测差异,反向...