选自medium机器之心编译机器之心编辑部
Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型，其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型：Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。
图为机器之心小编家的边牧「Oslo」被 YOLO 识别为猫随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现
# 深度学习目标检测算法检测速度 (FPS) 的实现指南
在深度学习中，目标检测算法已经被广泛应用于各种领域，如自动驾驶、安防监控等。FPS（Frames Per Second）是评估目标检测算法性能的重要指标。本文将教你如何计算深度学习模型的检测速度（FPS）。
## 流程概述
以下是实现过程的流程图，帮助你快速了解整个步骤：
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参考文章：第八章_目标检测.md不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置 任务：特征提取—>分类/定位回归。 常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等一、SSD(Single Shot MultiBox Detector)1.网络结构SSD的优点就是它生成的 default box 是多尺度的，
目录一 Faster R-CNN思路二 RPN详解1、特征提取2、候选区域(anchor)3、框回归 4、候选框修正 三 RoI Pooling层1、为何使用RoI Pooling2、RoI Pooling原理四 分类和框回归 五 训练 Ren, Shaoqing, et al. “Faster R-CNN: Towards real-time
如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. Revisit PP-YOLO2.1 Pre-Processing2.2 Baseline Model2.3 Training Schedule3. Selection of Refinements3.1 Path Aggregation Network3.2 Mish Activation Function3.3 Larger I
【目标检测】SSD0 预备1 什么是SSD2 SSD的框架2.1 理解的关键2.1.1 Default Boxes2.1.2 预测框内物体类别和框位置2.1.3 为什么叫做多框2.2 基架2.3 添加2.4 整体结构3 训练时的部分措施3.1 难例挖掘3.2 数据增强4 实验结果4.1 实验结果4.2 对照实验5 预测时的后处理6 相关工作 0 预备FPS：Frames per Second，衡量
由于YOLO V2的贡献除了正常的模型精度召回和推理性能方面，还给出了一种高效低成本扩充检测类别的方式YOLO900，为保证简练和逻辑的清晰，分两篇介绍。1、主要贡献 相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方面进行了改进。其中识别更多对象也就是扩展到能够检测9000
YOLO（You Only Look Once）论文近些年，R-CNN等基于深度学习目标检测方法，大大提高了检测精度和检测速度。 例如在Pascal VOC数据集上Faster R-CNN的mAP达到了73.2。而YOLO和SSD在达到较高的检测精度的同时，检测速度都在40FPS以上。这里主要对YOLO做简单介绍。 整个YOLO的网络结构如图，前面20层使用了改进的GoogleNet，得到14×1
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2024-02-24 07:49:29
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概述：1、目标检测-Overfeat模型2、目标检测-R-CNN模型 2.1 完整R-CNN结构（R-CNN的完整步骤） 2.2 R-CNN训练过程 2.3 R-CNN测试过程 2.4 总结(缺点即存在的问题)PS: 因为手敲，因此目录稍微出入，请见谅。 引言：对于一张图片当中多个目标，多个类别的时候。前面的输出结果是不定的，有可能是以下有四个类别输
写在前面，相关blog： 金良的博客 | Jinliang Blogjinliangxx.github.io
1. 目标定位我们首先研究一个简单的定位分类问题，通常只有一个较大的对象位于图片中间位置，我们对他进行定位和识别。首先描述我们的分类问题，分类结果为行人、汽车、摩托车、背景。背景意味着不含前三类。然后加上定位，我们可以输出红色方框的中心点、高度、宽度。根据
前提目标检测问题是在分类任务是上逐渐发展起来的，首先介绍一下两者之间的差别分类任务： 一张图片往往只有一个目标，通过网络输出目标的得分，得到图像中的物体类别，常见的网络有CNN, Resnet等检测任务： 一张图片包含多个目标，通过网络输出不同物体的种类和标注框(Bounding Box)，常见的网络有Fast-CNN，yolo，SSD等Bounding Box(Bbox):一般有三种表示方法，1
机器之心。本文提出了一套模型压缩和编译结合的目标检测加速框架，根据编译器的硬件特性而设计的剪枝策略能够在维持高 mAP 的同时大大提高运行速度，压缩了 14 倍的 YOLOv4 能够在手机上达到 19FPS 的运行速度并且依旧维持 49mAP（COCO dataset）的高准确率。相比 YOLOv3 完整版，该框架快出 7 倍，并且没有牺牲准确率。该框架由美国东北大学王言治研究组和威廉玛丽学院任彬
复盘一下在实现检测算法落地过程中所经历的一个流程； 列出几点重点说明一下：1、网络的选取和调参是关键；网络选取：考虑到实际情况的实时性、硬件性能，需考虑参数量较小的检测网络，更倾向于单阶段式的网络；基于yolossd等的多个变体网络；其次基础特征提取网络backbone的替换，传统都是vgg的特征提取，现在mobilenet、v2v3都可以大幅提速；进一步的提速办法还有初始化、蒸馏以及
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是一种常见的特征提取算法，基本思想是统计图像局部区域的梯度方向信息作为该局部图像区域的表征。HOG特征提取+SVM训练，在行人检测中获得了极大成功。该方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。HOG特征提取的流程如下：1灰
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文链接： https://arxiv.org/abs/1904.01355一、 Problem Statement目前的目标检测网络大多数依赖于anchor。而anchor存在着以下几个缺点的:检测性能对anchor参数的设置很敏感，需要很仔细的优化。anchor的大小和比例都是固定的，对于形
前言 本文主要记录了在使用目标检测算法的过程中遇到的问题以及不同算法的实测结果。 因为自己的显卡不太行，所以下面没有特别标注的话，都是在MX150入门级显卡上的效果。 如果在文中发现什么问题的话欢迎指正faster-rcnn &nbs
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2024-02-23 18:46:50
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简 介： 目标检测算法作为计算机视觉领域最基本且最具挑战性的任务之一，一直处于研究的热门领域。近年来，随着深度学习和卷积神经网络的兴起，传统的目标检测算法的性能已不能满足现今的指标要求而被基于卷积网络的目标检测算法所取代。本文在对传统目标检测算法简单介绍的基础上，重点介绍了卷积神经网络的一阶段和两阶段目标检测算法，并在最后给出了目标检测未来发展方向的预测和展望。关键词： 目标检测，深度学习，卷积神
在当今深度学习的应用中，检测速度也就是FPS（每秒帧数）是一个非常关键的性能指标。我们在使用深度学习模型进行图像或视频检测时，只有达到理想的FPS，才能确保应用的实时性能。因此，如何优化深度学习检测速度，使得FPS达到最佳状态，是一个亟待解决的问题。
### 用户场景还原
在一次图像分析项目中，项目团队采用了最新的深度学习模型进行无人机航拍图像的识别与检测。尽管模型在离线条件下的准确率极高，但在
一、分类：帧间差分法、背景减除法和光流法。(1)背景减除法通过统计前若千巾贞的变化情况,从而学习背景扰动的规律。此类算法的缺点是由于通常需要缓冲若干帧频来学习背景,因此往往需要消耗大量的内存,这使其使用范围受到了限制。此外,对于大范围的背景扰动,此类算法的检测效果也不理想。Stauffer和Grimson[Stauffer99]提出的高斯混合模型是使用最为广泛的背景建模方法。高斯混合模型通过多个高
综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
