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MMDetection训练自己的数据集过程
接着前一篇MMDetection亲测安装教程，安装好后就来尝试训练自己的数据集吧，以训练 RetinaNet 模型为例说明。 1. 准备数据集 本文采用VOC格式训练，在 mmdetection 项目中新建data文件夹，按如下组织形式存放自己的数据。 ./data └── VOCdevkit └── VOC2007 ├── Annotatioridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection 阅读
Abstract 最近（2020年的文章），由于 FPN 和 Focal Loss 的提出，anchor-free 检测器变得流行起来。本文首先指出：anchor-based 和 anchor-free 检测的本质区别实际上是如何定义正负训练样本，这导致了它们之间的性能差距。如果他们在训练过程中采用相同的正负样本定义，无论是从一个框回RetinaNet学习笔记
RetinaNet （ICCV 2017） 论文地址；参考博客1；参考博客2 1.概述 原论文作者针对单阶段法（one-stage)目标检测模型中前景(positive)和背景(negatives)类别的不平衡问题，提出了一种叫做Focal Loss的损失函数，用来降低大量easy negatives在标准交叉熵中所占权重（提高hard negatives所占权重)RetinaNet——使用Focal Loss解决物体检测中的样本均衡问题
本文内容摘自文章 Focal Loss for Dense Object Detection，作者是Facebook的AI研究团队。这篇文章发表于2018年，你可以在这里找到原文 https://arxiv.org/abs/1708.02002 如今准确率最高的物体检测框架均是基于R-CNN提出的两步方案，分类器需要处理的待测物体位置是稀疏分布的。与之【翻译】Focal Loss for Dense Object Detection(RetinaNet)
【翻译】Focal Loss for Dense Object Detection(RetinaNet) 摘要 迄今为止最高精度的对象检测器基于 R-CNN 推广的两阶段方法，其中将分类器应用于一组稀疏的候选对象位置。相比之下，应用于对可能的物体位置进行规则、密集采样的一级检测器有可能更快、更简单，但迄今为止其精度目标检测算法YOLOF：You Only Look One-level Feature
文介绍 CVPR 2021 接收的目标检测论文 You Only Look One-level Feature。 原论文作者来自：中科院自动化所、中科院大学人工智能学院、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、旷视科技。 0 动机 在高性能的目标检测网络中，特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）是一个目标检测模型学习（1）：retinanet-pytorch（1）
一、pytorch环境的搭建 1.Anaconda3下的pytorch-gpu的安装 搭建pytorch的环境，首先我们需要安装好Anaconda来辅助我们安装环境，具体教程可以看作者的这篇文章：深度学习入门笔记--1（Windows10下Anaconda3+Cuda+cuDNN的安装）_qiyu_00的博客-CSDN博客 现在相信各位都已经下载并配置好了AR3Det: Refined Single-Stage Detector with Feature Refinementfor Rotating Object论文学习
该论文为one-stage目标检测。是以RetinaNet为基础，增加了FRM（feature refinement module）以及设计了一个可导的近似偏斜损失函数（approximate SkewIoU），目的为了解决目标检测的三大挑战：1.大纵横比目标，2.密集目标的图像，3.任意旋转目标的图像。针对不同的场景做出相对应的解决方案。 网ATSS论文阅读笔记
ATSS论文阅读笔记 论文名称：Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.02424 代码地址：https://github.com/sfzhang15/ATSS. 摘要 1、Anchor-based方法和Anchor-free的方华盛顿大学推出YOLOv3：检测速度比SSD和RetinaNet快3倍
论文原文：YOLOv3: An Incremental Improvement解决方案这一部分主要介绍了 YOLOv3 的解决方案。作者从其他研究中获取了非常多的灵感，训练了一个新的分类网络。因此原文章的这一部分主要从边界框的预测、类别预测和特征抽取等方面详细介绍整个系统。边界框预测YOLOv3 沿用了 YOLO9000华盛顿大学推出YOLOv3：检测速度比SSD和RetinaNet快3倍
论文原文：YOLOv3: An Incremental Improvement解决方案这一部分主要介绍了 YOLOv3 的解决方案。作者从其他研究中获取了非常多的灵感，训练了一个新的分类网络。因此原文章的这一部分主要从边界框的预测、类别预测和特征抽取等方面详细介绍整个系统。边界框预测YOLOv3 沿用了 YOLO9000RetinaNet基础概念
1.目标检测算法 一般的步骤包括：输入图片--->得到候选框--->根据候选框提取特征-->对框内的特征进行分类(回归) 2. 视觉检测器 1.1One-stage 以YOLO和SSD为代表的单级结构，它们摒弃了提取proposal的过程，只用一级就完成了识别/回归，虽然速度较快但准确率稍差。 1detectron2（目标检测框架）无死角玩转-07：源码详解（3）-模型构建-RetinaNet为例
以下链接是个人关于detectron2（目标检测框架），所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：a944284742相互讨论技术。若是帮助到了你什么，一定要记得点赞！因为这是对我最大的鼓励。 detectron2（目标检测框架）无死角玩转-00：目录 前言 通过前面的介绍，我们目标检测论文解读12——RetinaNet
引言 这篇论文深刻分析了one-stage的模型精度比two-stage更差的原因，并提出Focal Loss提高精度。 思路 在论文中，作者指出，造成one-stage模型精度差的原因主要是：正负样本极不平衡。一张图片只有那么几个目标，但是用来分类的Anchor Box却能达到几千个，大量的样本都是负样本，而且RetinaNet
没完全理解，有时间再好好看。。。。。【论文解读】retinanet
作为单阶段网络，retinanet兼具速度和精度（精度是没问题，速度我持疑问），是非常耐用的一个检测器，现在很多单阶段检测器也是以retinanet为baseline，进行各种改进，足见retinanet的重要，我想从以下几个方面出发将retinanet解读下，尽己所能。 retinanet出发点，目的，为什么 retinanet解决方案，做RetinaNet论文理解
https://blog.csdn.net/wwwhp/article/details/83317738 paper：Focal Loss for Dense Object Detectionlink：RetinaNet 引言 目前精度最高的目标检测器都是基于R-CNN结构衍生出来的two-stage目标检测方法，相反one-stage的探测器应用于目标可能位置的密集采样中，具有更快更简单的几种人脸检测模型实测比较
1.PCN hresh=0.37 0.43 0.97 2. YoloV3 训练集WiderFace thresh=0.2 3. RetinaNet