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  • 目标检测算法论文大盘点,当前性能最强的目标检测算法,附论文和源码链接,基于coco,欢迎交流学习
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    大盘点 | 性能最强的目标检测算法

    1. 前言

    本文针对现有目标检测(Object Detection)方向论文,做一个"最强目标检测算法"大盘点。

    项目地址:https://github.com/amusi/awesome-object-detection

    众所周知,衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度,特指 mAP 和 FPS。其实现在大多数论文要么强调 mAP 很高,要么就是强调 mAP 和 FPS 之间 Trade-off 有多好。

    本文就来盘点一下 mAP 最高的目标检测算法,将在COCO数据集上 mAP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法。(COCO数据集是现在最主流的目标检测数据集,这一点看最新的顶会论文就知道了)

    时间:2019.07.07
    盘点内容:目标检测 mAP 最高的算法

    2. 正文

    说到目标检测算法,大家脑子里最先蹦出来的算法应该是 Faster R-CNN 、SSD和YOLO。

    要知道 Faster R-CNN已经是2015年提出的论文了,而YOLOv3发表出来也已经一年多了。最近目标检测相关的论文,比较典型的有:SNIPER、CornerNet、ExtremeNet、TridentNet、FSAF、FCOS、FoveaBox、两个CenterNet 和 CornerNet-Lite等。

    这么多目标检测算法,究竟哪家最强呢?!

    当前性能最强的目标检测算法

    这里我罗列几个mAP很强很强的算法,并以时间线的角度来展示。

    注意:各个网络使用不同backbone,或加不同的tricks,都会有不同的 mAP。所以只介绍所能查到最强的算法或者最强组合算法。

    1. SNIPER: Efficient Multi-Scale Training

    mAP:47.6

    Date:2018.05.23

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1805.09300

    https://github.com/MahyarNajibi/SNIPER/
    在这里插入图片描述

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    2. TridentNet:Scale-Aware Trident Networks for Object Detection

    mAP:48.4

    Date:2019.01.07 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1901.01892

    https://github.com/TuSimple/simpledet
    在这里插入图片描述
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    3. HTC + DCN + ResNeXt-101-FPN

    mAP:50.7

    Date:2019.01.22 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1901.07518

    https://github.com/open-mmlab/mmdetection

    在这里插入图片描述
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    4. NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection

    mAP:48.3

    Date:2019.04.16 (未开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1904.07392

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    5. CornerNet-Saccade+gt attention

    mAP:50.3

    Date:2019.04.18 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1904.08900

    https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite
    在这里插入图片描述
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    6. Cascade R-CNN:High Quality Object Detection and Instance Segmentation

    mAP:50.9

    Date:2019.06.24 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1906.09756

    Caffe:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn

    PyTorch:https://github.com/zhaoweicai/Detectron-Cascade-RCNN
    在这里插入图片描述
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    7. Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection

    mAP:50.7

    Date:2019.06.26 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1906.11172

    https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection
    在这里插入图片描述
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    综上所述,可知改进后的 Cascade R-CNN 算法是目前(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法,其 mAP 为 50.9。

    侃侃

    这里将 mAP 作为目标检测最强的指标,确实有失偏颇,不够严谨,因为很多人将目标检测应用在不同的任务上,其实要求的性能也有所不同。但请放心,小编后续会统计一波 FPS最快的目标检测算法 和 mAP-FPS Trade-off 最佳的算法,敬请期待!

    调查的论文和链接我会放在:https://github.com/amusi/awesome-object-detection,欢迎各位深度学习进行点赞和交流

    如果喜欢这样的盘点,请给这篇文章来个"点赞",如果点赞的人多,其它CV方向的大盘点系列也会尽快推出!

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  • 大盘点 | 性能最强的目标检测算法

    千次阅读 2020-05-10 18:47:07
    去年7月,Amusi 曾做过一篇整理:大盘点 | 性能最强的目标检测算法,那时收集的情况是:改进后的 Cascade R-CNN算法是截止(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法,其 mAP 为 50.9。 推荐大家关注计算机视觉论文...
    作者:Amusi
    Date:2020-05-09
    来源: CVer微信公众号
    链接: 大盘点 | 性能最强的目标检测算法

    前言

    去年7月,Amusi 曾做过一篇整理:大盘点 | 性能最强的目标检测算法,那时收集的情况是:改进后的 Cascade R-CNN 算法是截止(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法,其 mAP 为 50.9。

    推荐大家关注计算机视觉论文速递知乎专栏和CVer微信公众号,可以快速了解到最新优质的CV论文。

    Amusi 发现2020年,对于目标检测涨点的研究相比于2018、2019年少很多了。个人觉得一方面研究遇到一定瓶颈,另一方面,一片红海的目标检测相对发论文的门槛更高了。

    2019年anchor-free系列的目标检测论文层出不穷,其中特别要提到:FCOS和CenterNet。但今年还未看到更加亮眼的论文,这可能要等到CVPR 2020和ECCV 2020论文全部出来才能知道。

    抛开参数量、FLOPs等,简单粗暴衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度,特指 AP 和 FPS。这一点在很多论文中都能看到相关的图示,比如前不久刚出的YOLOv4

    • 追求涨点的论文,主要强调 AP 刷的有多高;
    • 追求速度的论文,主要强调 AP 和 FPS 之间 Trade-off 有多好(速度一般>30 FPS)。

    时隔9个月,Amusi 再来盘点一下 AP 最高的目标检测算法。根据目前学术论文情况,Amusi 将在COCO数据集上 AP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法

    • 盘点时间:2020.05.09
    • 盘点内容:目标检测 AP 最高的算法
    • 不严格区分单尺度/多尺度训练,只看数据
    • Amusi整理,仅个人观点,欢迎补充

    性能最强的目标检测算法

    这里 Amusi 罗列几个AP很强很强的算法,并以时间线的角度来展示(如果论文开源了,我也会注明的)。

    注意:各个网络使用不同backbone,或加不同的tricks,都会有不同的 AP。所以Amusi 只介绍所能查到最强的算法或者最强组合算法。

    CBNet: A Novel Composite Backbone Network Architecture for Object Detection

    AP:53.3

    Date:2019.09.09

    论文:https://arxiv.org/abs/1909.03625

    代码1:https://github.com/PKUbahuangliuhe/CBNet

    代码2:https://github.com/VDIGPKU/CBNet

    代码3(基于PaddlePaddle):

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

    论文解读:

    53.3 mAP!北大等提出CBNet 目标检测新骨干网络

    值得提一下:CBNetv2也快要出来了,性能有多强,敬请期待!

    EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

    AP:52.2

    Date:2019.11.20

    注:已收录于CVPR 2020

    论文:https://arxiv.org/abs/1911.09070

    代码1(官方,基于TensorFlow):

    https://github.com/google/automl/tree/master/efficientdet

    代码2(基于PyTorch):

    https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch

    论文解读:

    一骑绝尘的EfficientNet和EfficientDet

    全网第一SoTA成绩却朴实无华的PyTorch版EfficientDet

    SpineNet: Learning Scale-Permuted Backbone for Recognition and Localization

    AP:52.1

    Date:2019.12.10

    注:已收录于CVPR 2020

    论文:https://arxiv.org/abs/1912.05027

    代码(官方,基于TensorFlow):

    https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection

    TSD: Revisiting the Sibling Head in Object Detector

    AP:51.2

    Date:2020.03.17

    注:已收录于CVPR 2020,且是Google OpenImage Challenge 2019 检测赛道的冠军解决方案

    论文:https://arxiv.org/abs/2003.07540

    代码:暂无

    论文解读:51.2 mAP!商汤提出目标检测新网络 TSD | CVPR 2020

    综上所述,可知:

    • 基于CBNet改进后的 Cascade Mask R-CNN 算法是目前(2020.04.28)目标检测方向性能最强的算法,其 AP 为 53.3(多尺度测试)
    • EfficientDet算法是目前(2020.04.28)目标检测方向性能最强的算法,其 AP 为 52.2(单尺度测试)

    侃侃

    这里将 AP 作为目标检测最强的指标,确实有失偏颇,不够严谨。因为很多人将目标检测应用在不同的任务上,每个任务偏重的性能要求也有所不同,比如模型大小、inference速度、小目标检测等。

    Amusi 后续还会统计一波 mAP-FPS Trade-off 最佳算法的大盘点

    福利

    为了方便下载,我已将上述所有论文的PDf均已经打包好

    链接: https://pan.baidu.com/s/1QW4el7OL2t1UFqAcQmRWXw 
    提取码:zy1a

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    发布于昨天 19:25

    展开全文
  • [最强]按键检测算法

    2011-03-09 13:06:36
    非常犀利的一个按键检测算法,值得收藏!!!!!!!!!!!!!!!
  • 原标题:大盘点 | 性能最强的目标检测算法 来源:CVer(ID:CVerNews)作者:Amusi整理编辑:三石【新智元导读】目标检测中存在两个非常重要的性能:精度和速度,特指mAP和FPS。本文便对mAP最高的目标检测算法进行了...

    原标题:大盘点 | 性能最强的目标检测算法

    97190a0042b15f16f45aca9ffd9fc75d.png

    来源:CVer(ID:CVerNews)

    作者:Amusi

    整理编辑:三石

    【新智元导读】目标检测中存在两个非常重要的性能:精度和速度,特指mAP和FPS。本文便对mAP最高的目标检测算法进行了盘点。

    趁最近目标检测(Object Detection)方向的论文更新较少,赶紧做个"最强目标检测算法"大盘点。

    要知道衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度,特指mAP 和 FPS。其实现在大多数论文要么强调 mAP 很高,要么就是强调 mAP 和 FPS 之间 Trade-off 有多好。

    本文就来盘点一下 mAP 最高的目标检测算法,小编将在COCO数据集上 mAP 最高的算法认为是"性能最强"目标检测算法。(COCO数据集是现在最主流的目标检测数据集,这一点看最新的顶会论文就知道了)

    时间:2019.07.07

    盘点内容:目标检测 mAP 最高的算法

    说到目标检测算法,大家脑子里最先蹦出来的算法应该是 Faster R-CNN 和 YOLOv3。这一点在我调研的时候,从大家的反馈明显看得出来。

    要知道 Faster R-CNN已经是2015年提出的论文了,而YOLOv3发表出来也已经一年多了。最近目标检测相关的论文,比较典型的有:SNIPER、CornerNet、ExtremeNet、TridentNet、FSAF、FCOS、FoveaBox、两个CenterNet 和 CornerNet-Lite等。

    这里罗列了几个mAP很强很强的算法,并以时间线的角度来展示。

    注意:各个网络使用不同backbone,或加不同的tricks,都会有不同的 mAP。所以小编只介绍所能查到最强的算法或者最强组合算法。

    SNIPER: Efficient Multi-Scale Training

    463aed564bd8e056d8a061a357a61836.png

    mAP:47.6

    Date:2018.05.23

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1805.09300

    https://github.com/MahyarNajibi/SNIPER/

    601e8b862b70f4f0346c6fc0148b8ff2.png

    TridentNet:Scale-Aware Trident Networks for Object Detection

    001a8cc8ed52d2bc4e465745403f688e.png

    mAP:48.4

    Date:2019.01.07 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1901.01892

    https://github.com/TuSimple/simpledet

    0069c0e9c4257ece234ec41329822441.png

    HTC + DCN + ResNeXt-101-FPN

    47c766c13d293432b4478440830b5947.png

    mAP:50.7

    Date:2019.01.22 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1901.07518

    https://github.com/open-mmlab/mmdetection

    20af657f20be6eb16bf7c288519860d0.png

    8dc5d3fca4b6ee92bf0c07219636fa6b.png

    NAS-FPN: Learning Scalable Feature Pyramid Architecture for Object Detection

    89c552dd26d88303000139a6e02a7f47.png

    mAP:48.3

    Date:2019.04.16 (未开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1904.07392

    861ecd6221a8c99660f0f720ea53f490.png

    CornerNet-Saccade+gt attention

    1d22e03b287e047391c3d80337d4c3ca.png

    mAP:50.3

    Date:2019.04.18 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1904.08900

    https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite

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    Cascade R-CNN:High Quality Object Detection and Instance Segmentation

    39575582c5e90c869b0a6df04b51a78a.png

    mAP:50.9

    Date:2019.06.24 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1906.09756

    Caffe:https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn

    PyTorch:https://github.com/zhaoweicai/Detectron-Cascade-RCNN

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    Learning Data Augmentation Strategies for Object Detection

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    mAP:50.7

    Date:2019.06.26 (已开源)

    arXiv:https://arxiv.org/abs/1906.11172

    https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/detection

    784c87df30b9ddea8aacfb319a136989.png

    综上所述,可知改进后的 Cascade R-CNN 算法是目前(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法,其 mAP 为 50.9。

    侃侃

    这里将 mAP 作为目标检测最强的指标,确实有失偏颇,不够严谨,因为很多人将目标检测应用在不同的任务上,其实要求的性能也有所不同。但请放心,小编后续会统计一波 FPS最快的目标检测算法 和 mAP-FPS Trade-off 最佳的算法。

    本文经授权转载自微信公众号“CVer”,ID:CVerNews返回搜狐,查看更多

    责任编辑:

    展开全文
  • RetinaFace,最强开源人脸检测算法

    千次阅读 多人点赞 2019-07-10 14:42:52
    作者 | CV君来源 | 我爱计算机视觉(ID:aicvmlaicvmlaicvml)人脸检测为目标检测的特例,是商业化最早的目标检测算法,也是目前几乎各大 CV 方向...

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    作者 | CV君 

    来源 | 我爱计算机视觉(ID:aicvmlaicvmlaicvml


    人脸检测为目标检测的特例,是商业化最早的目标检测算法,也是目前几乎各大 CV 方向 AI 公司的必争之地。


    WIDER FACE 数据集是由香港中文大学发布的大型人脸数据集,含 32,203幅图像和 393,703 个高精度人脸包围框,该库中人脸包含尺度、姿态、表情、遮挡和光照等变化。


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    WIDER FACE 几乎是目前评估人脸检测算法最权威的数据集。


    RetinaFace 是今年 5 月份出现的人脸检测算法,当时取得了 state-of-the-art,作者也开源了代码,过去了两个月,目前仅以极其微弱的精度差屈居第二名,但因为第一名的 AInnoFace 算法(来自北京创新奇智公司)没有开源,所以目前 RetinaFace 可称得上是目前最强的开源人脸检测算法。


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    RetinaFace 来自论文《RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild》,作者来自帝国理工学院、InsightFace、Middlesex University London、FaceSoft。


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    相信很多朋友对 InsightFace 并不陌生,它是目前针对 2D 与 3D 人脸分析(含检测、识别、对齐、属性识别等)最知名和开发者最活跃的开源库。RetinaFace 代码已经并入该库。


    下图为在 WIDER FACE 数据集上验证集三个子集的排名靠前的算法结果曲线和精度:


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    下图为在WIDER FACE 数据集上测试集三个子集的排名靠前的算法结果曲线和精度:


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    在 6 个子集中,RetinaFace 取得 1 个第一名,2 个并列第一名,3 个以极其微弱精度差屈居于第二名。


    RetinaFace 使用特征金字塔网络架构:


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    其主要创新点在损失函数的设计。


    下图说明了 RetinaFace 的核心思想:


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    在人脸检测多任务学习中,除了传统的人脸分类损失函数和包围框回归损失函数,作者额外标注了人脸 5 点信息,并以此引入人脸对齐的额外监督信息损失函数,还引入了 self-supervised 解码分支预测 3D 人脸信息分支。


    集合了更多监督信息和自监督信息,是 RetinaFace 取得成功的关键。


    很多时候,人脸检测是为了后续的识别,作者特意将检测结果送入人脸验证网络,在 IJB-C test set 上测试结果表明可以提高 ArcFace 的人脸验证精度 (TAR=89.59% for FAR=1e-6)。


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    由上图可知,相对于 MTCNN,在助力人脸验证上有一致性精度提高的表现。


    更为难能可贵的是,使用轻量级骨干网络,RetinaFace 算法在 CPU 上测试 VGA 图片可以达到实时。如下图:


    640?wx_fmt=png


    感谢作者的开源,欢迎给大佬加星!


    论文地址: 

    https://arxiv.org/pdf/1905.00641.pdf 

    代码地址: 

    https://github.com/deepinsight/insightface/tree/master/RetinaFace


    (*本文为 AI科技大本营转载文章,转载请联作者


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  • YOLO 系目标检测算法家族全景图!

    千次阅读 2020-07-30 23:58:25
    YOLO目标检测算法诞生于2015年6月,从出生的那一天起就是“高精度、高效率、高实用性”目标检测算法的代名词。在原作者JosephRedmon博士手中YOLO经历了三代到YOLOv3...

空空如也

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最强检测算法