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1、继往开来！目标检测二十年技术综述|周强来源|我爱计算机视觉idaicvml计算机视觉中的目的检测因其在真实世界的大量应用需求比方自动驾驶、视频监控、机器人视觉等而被研究学者广泛关注。几天前arXiv新出一篇目的检测文献?ObjectDetectionin20Years:ASurvey?对该领域20年度来出现的技术进展了综述这是一篇投向PAMI的论文们review了400篇论文总结了目的检测开展的里程碑算法以及state-of-the-art并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进展了讲明还深化到目的检测的特定领域如人脸检测、行人检测等进展了总结最后列举了将来可能的开展方向。温故而知新非常
2、值得参考信息该文来自美国密歇根大学、北京航空航天大学、滴滴出行。下列图是在谷歌学术检索目的检测相关关键字返回的历年度文献数量可见该领域20年度来越来越受到学术界的关注。2018年度有将近1200篇相关文献发表。目的检测道路图将目的检测近20年度来的里程碑算法画在时间轴上如下可见将算法大致分为2021年度之前的传统检测方法与2021年度之后出现的基于深度学习的检测方法。传统方法比方我们所熟知的V-J检测、HOG检测、DPM算法。深度学习方法截然不同的分为两条技术途径单阶段检测算法与两阶段检测算法。同时把目的检测的一些精度进步的方法的出现也列在了时间轴上比方boundingboxregressio
3、n、multi-resolutiondetection等。在目前最知名的评估数据集VOC2007、VOC2021、COCO上不同年度份出现的算法精度进步如下列图可见深度学习在检测领域的开山之作RCNN获得了大幅度精度进步开拓了检测的新时代。而今年度新出的TridentNet是目前在COCO数据集上获得最高精度的算法。目的检测数据集总结了通用目的检测及几个特定目的检测的数据集。通用目的检测领域常用数据集几个常用数据集的例如图片行人检测常用数据集人脸检测常用数据集文本检测常用数据集交通灯检测与交通标志检测常用数据集遥感目的检测常用数据集目的检测技术演进将目的检测中涉及的各种技术的演进铺展开来让我们
4、能就单一技术看到开展途径。早期目的检测算法代表多尺度检测技术演进道路图包围框回归技术演进道路图目的上下文建模技术演进道路图包围框非极大抑制NMS技术演进道路图难检测负样本挖掘技术演进道路图目的检测计算加速目的检测天生是计算密集型任务所以在其开展的各个阶段目的检测算法的加速就一直是一个重要议题。总结的目的检测计算加速方法可见主要是在三个层次加速数值计算层次如积分图、矢量量化等、检测引擎层次网络剪枝与量化、轻量级网络设计等、检测流程层次特征图分享、分类器加速、级连检测等。因为目前CNN检测方法是主流列出了近年度出现的卷积计算的一些加速方法及其时间复杂度目的检测进展在这局部描绘了近三年度来state
5、-of-the-art目的检测技术的研究进展。1.更好地引擎engine将深度学习目的检测网络的骨干网称为其引擎。改良目的检测的一个直接思路就是使用更加先进的骨干网。如下列图一样算法用一样颜色的圆点表示使用一样引擎的算法结果用一个大括号连接我们可以轻易看出使用不同的引擎对最终精度的影响更大。2.使用更好的特征主要指1特征交融2学习大感受野的高分辨率特征3.超越滑动窗口不再是局限于候选区域再分类的形式。提到两种新形式1子区域搜索sub-regionsearch。将目的检测看为从初始网格到最终groundtruthbox的途径规划经过。2关键点定位。将目的检测看为特定语义点定位的经过。比方ECCV
6、18Oral|CornerNet目的检测开启预测“边界框到预测“点对的新思路4.目的定位改良1包围框提精。2改良loss函数用于准确定位。比方5.检测与分割一起进展分割可以帮助目的检测进步类别识别的精度、获得更好地目的定位、嵌入更加丰富的上下文。分割的网络可以作为目的检测的提取网络可以以作为多任务学习的损失函数用以改良目的检测。6.旋转以及尺度变化鲁棒的目的检测针对旋转变化鲁棒改良方向1旋转不变损失函数2旋转校正3RotationRoIPooling。针对尺度变化鲁棒的改良1尺度自适应训练2尺度自适应检测。7.TrainingfromScratch不使用预训练模型从头开场训练目的检测网络。8.
7、对抗训练比方有研究说明GAN可以用来改良小目的的检测。9.弱监视的目的检测不使用包围框标注而仅使用图像级的目的标注的算法。减少标注本钱扩大训练集。目的检测应用列举了目的检测的几个特殊应用包括行人检测、人脸检测、文本检测、交通灯及标志检测、遥感目的检测。指出每种检测任务面临的困难以及挑战并简述了目前应对这些问题的方法。目的检测的将来方向列举的将来方向包括1.轻量级目的检测算法2.用AutoML设计目的检测算法3.域适应domainadaptation改良目的检测4.弱监视的目的检测5.小目的检测6.视频目的检测7.交融其他传感器信息的目的检测。论文地址s:/arxiv.org/abs/1905.05055v1*本文为AI科技大本营转载文章转载请联络公开课精彩推荐本次课程将会介绍怎样利用TensorRT加速YOLO目的检测课程将会着重介绍编程方法。本次课程还会涉及到TensorRT中数据类型流处理多精度推理等细节的展示。本次课程特色是讲解例如共享。本次课程中QA也是一个非常精彩的环节。推荐浏览你点的每个“在看我都认真当成了喜欢