目标检测一阶段模型

目标检测的基本思路:定位localization+识别recognition

  • 一个分支用于做图像分类,即全连接 + Softmax 判断目标类别,和单纯图像分类区别在于这里还另外需要一个「背景」类。
  • 另一个分支用于识别目标位置,即完成回归任务输出四个数字标记包围盒位置(例如中心点横纵坐标和包围盒长宽),该分支输出结果只有在分类分支判断不为「背景」时才使用

一阶段(One Stage )

不需要产生候选框,只需一次提取特征即可实现目标检测。直接将目标框定位的问题转化为回归(Regression)问题处理(Process)。

常见的算法有YOLO、SSD等等。

是怎么等效成回归问题的呢?

两阶段(Two Stages)

首先由算法(algorithm)生成一系列作为样本的候选框,再通过卷积神经网络进行分类。

常见的算法有 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等等。

一阶段模型将目标检测看作端到端的回归问题,输入图片,输出五个结果**(x,y,w,h,score)+类别** ,其中score是框的置信度**,即该位置是否包含目标以及包含目标的准确性(IoU)。(x,y,w,h)是相对于Anchor的四个偏移量**

ssd输出

发展历程

目标检测模型对比:

Huang et al,"Speedlaccuracy trade-offs for modern convolutional object detectors", CVPR2017

相关推荐
飞哥数智坊18 小时前
GPT-5-Codex 发布,Codex 正在取代 Claude
人工智能·ai编程
倔强青铜三18 小时前
苦练Python第46天:文件写入与上下文管理器
人工智能·python·面试
虫无涯19 小时前
Dify Agent + AntV 实战:从 0 到 1 打造数据可视化解决方案
人工智能
Dm_dotnet21 小时前
公益站Agent Router注册送200刀额度竟然是真的
人工智能
算家计算21 小时前
7B参数拿下30个世界第一!Hunyuan-MT-7B本地部署教程:腾讯混元开源业界首个翻译集成模型
人工智能·开源
机器之心21 小时前
LLM开源2.0大洗牌:60个出局,39个上桌,AI Coding疯魔,TensorFlow已死
人工智能·openai
Juchecar1 天前
交叉熵:深度学习中最常用的损失函数
人工智能
林木森ai1 天前
爆款AI动物运动会视频,用Coze(扣子)一键搞定全流程(附保姆级拆解)
人工智能·aigc
聚客AI1 天前
🙋‍♀️Transformer训练与推理全流程:从输入处理到输出生成
人工智能·算法·llm
BeerBear1 天前
【保姆级教程-从0开始开发MCP服务器】一、MCP学习压根没有你想象得那么难!.md
人工智能·mcp