R-CNN——两阶段,包含Anchor,运行速度较慢
YOLO——单阶段,包含Anchor,运行速度较快
CenterNet——单阶段,关键点表示物体,运行速度较快,超参数较少
Transformer——单阶段,自注意力提取体征,无法达到实时
滑动窗口(稠密)
显著性图(稀疏)
haar特征
HOG特征
AdaBoost
Decision Tree
SVM
问题:针对不同任务,需要手工设计不同的特征,选择不同的分类器
场景/光照/天气变化较大
目标种类/形状相对固定,但尺度变化较大
目标在图像中所占比例较小
算法实时性要求较高
R-CNN算法(Region-CNN),第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法
问题:窗口数目重叠太多,导致特征提取的冗余,影响算法的运行效率(20s)
问题:通过选择性搜索来得到候选区域,这个过程依然比较慢
问题:ROI Pooling比较耗时,Anchor的设计需要先验知识
问题:稠密采样导致正负样本的不平衡,大量负样本会支配损失函数
改进:RetinaNet中的Focal Loss可以更多地关注困难样本
V1:卷积全连接提取特征+全连接层输出物体类别和边框
V2-V4:增强特征提取网络,采用多尺度特征图,利用Anchor来辅助边框回归
问题:Anchor需要手工设计,Anchor数目较大影响算法速度
问题:中心点处的特征表示性不够
2.FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Dection)
可能的解决方案:
可能的解决方案:
可能的解决方案:
可能的解决方案:
可能的解决方案:
算法 | 阶段 | Anchor | KITTI Car AP | Waymo mAP | 运行速度fps |
---|---|---|---|---|---|
Faster R-CNN +FPN | 两 | 有 | 86.1% | 62.4% | 7 |
YOLOv4 | 单 | 有 | 90.1% | 66.8% | 31 |
CenterNet | 单 | 无 | 86.7% | 64.8% | 28 |
NN +FPN | 两 | 有 | 86.1% | 62.4% | 7 |
| YOLOv4 | 单 | 有 | 90.1% | 66.8% | 31 |
| CenterNet | 单 | 无 | 86.7% | 64.8% | 28 |
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