一阶段目标检测网络-RetinaNet 详解
摘要1,引言2,相关工作3,网络架构3.1,Backbone3.2,Neck3.3,Head4,Focal Loss4.1,Cross Entropy4.2,Balanced Cross Entropy4.3,Focal Loss Definition5,代码解读5.1,Backbone5.2,Ne...
Keras RetinaNet github项目安装
在存储库目录/keras-retinanet/中,执行pip install . --user 后,出现错误:D:\>cd D:\JupyterWorkSpace\keras-retinanetD:\JupyterWorkSpace\keras-retinanet>pip install...
论文阅读笔记四十四:RetinaNet:Focal Loss for Dense Object Detection(ICCV2017)
论文原址:https://arxiv.org/abs/1708.02002github代码:https://github.com/fizyr/keras-retinanet摘要目前,具有较高准确率的检测器基于双阶段的目标检测算法实现,单阶段通过对可能存在的位置进行密集的采样操作,一定程度上要比双阶段...
【深度学习】目标检测算法总结(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet)
目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括FastR-CNN、FasterR-CNN和FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和Ret...