成熟的目标检测,也该自己学习数据增强策略达到SOTA了
边界框操作:只改变边界框标注内的像素内容(例如,只在BBox内均衡化、只在BBox内旋转、只在BBox内翻转)。实验结果研究者将自动增强方法应用到COCO数据集上,他们希望能找到一种可以泛化到其它目标检测数据集上的增强策略,且模型只需要使用普通的ResNet-50和RetinaNet就行。研究者使用COCO数据...
谈谈基于深度学习的目标检测网络为什么会误检,以及如何优化目标...
稍稍再想一想,不难发现,虽然上述理论是将x和Deltax作为彼此独立的像素集合处理得到的,但是我们可以对该理论做稍许推广,也即:将x视为bbox内的所有像素,Deltax视为bbox内所有干扰人脸误检的像素差值,那么该理论就更加有用了。我们完成了优化人脸检测网络误检问题的理论构建,该理论将指导接...
BBAug: 一个用于PyTorch的物体检测包围框数据增强包
你可以看到新的边界框已经缩小以适应这一点。也可以创建只影响边界框区域的增强。在下图中,solarisaugmentation只应用于边界框区域:用随机策略增加单个图像有多容易?就像这样简单:frombbaugimportpolicies#selectpolicyv0setaug_policy=policies.policies_v0()#instantiatethepolicycontainerwith...
干货| 基于深度学习的目标检测算法综述(一)
2.超类卷积分支用于检测超类物体,包含分类(超类检测)和回归(候选框位置改进)两个子分支;注意上图中没有画出用于候选框位置改进的bounding-box回归子分支;回归分支是类别无关的,即只确定是否是物体。3.具体类卷积分支用于分类物体的具体类别概率,包含两个普通CNN卷积层。4.最终的物体检测输出概率由超类...
...M2Det、FOCS…你都掌握了吗?一文总结目标检测必备经典模型(三)
FCOS方法是第一个使用逐个像素点来预测的目标检测方法,并且提出了centerness分支,来抑制low-qualitybbox并提升检测效果。FCOS的主要工作过程如下:首先,将图像输入骨干网络,然后将8倍、16倍、32倍下采样的特征图送入FPN,得到FPN的5层输出特征(8/16/32/64/128倍下采样);接着,在FPN的...
ECCV 2022 | 中科大&京东提出:数据高效的Transformer目标检测器
在本步骤中,我们将动态替换为cross-attention,对应的结果如表中Net4所示(www.e993.com)2024年8月5日。反直觉的,参数量大并不一定会使模型更依赖数据。事实上,含有大量参数的动态卷积能够比参数量很小的cross-attention表现出了更好的数据效率。去除RoIAlign。SparseRCNN和RCNNsfamily中的其他检测器一样根据目标检测的候选框对图像中指定区域...
由AI 芯片到目标检测板,「西安交大」是如何斩获 DAC FPGA 赛道...
使用C代码重构PS侧比较耗时的操作,并在Pynq框架中采用ctypes接口调用重构的C代码:1)预先计算PL侧数据中置信度和bbox坐标的地址指针;2)找到最大的置信度和对应的BBox的坐标,然后根据相对坐标计算出绝对坐标;3)使用门控时钟降低PL侧的能耗...
一文聊聊激光雷达目标检测的3种方法
网络结构的设计需要兼顾性能和效果,一般都是在现有比较大且性能比较好的网络结构基础上进行修改,可以参照文章:轻量(高效)目标检测网络结构设计[4]。以voxelnet[3]和pointpillar[2]为例,pointpillar[2]以voxelnet[3]为原型,不改变原流程的基础上,对voxelnet[3]设计做了以下一些修改,使网络效率提高了10多倍,具体如...
首届船海数据智能应用创新大赛晋级名单出炉,前三名的分享来了!
进入复赛后,他们将从模型和数据增强两方面做些提升。模型方面,可以通过加上attention模块,或者把分类头解耦,回归和分类不再共享参数;对于数据增强,初赛时并没有找到比较好的数据增强方法。此外,复赛任务是视频目标检测,这一方面他们还需要多做些了解。经过短暂的休整,2022年7月16日,船海数据智能应用创新大赛决赛...
CVPR 2022 | Anchor-Free之Label Assignment全新范式,目标检测...
这种失调会降低检测器的性能,特别是在高IoU指标下。SoftLabelAssignment是通过加权损失来以Soft的方式处理训练样本,是一种试图增强cls和reghead之间的一致性。对于SoftLabelAssignment,Anchor的损失可以表示为:式中,s为预测cls得分,b、b’分别为预测边界框和GT目标的位置,为SmoothL1Looss、IoULoss、GIoU...