GAN生成式对抗网络的引入1.GAN的用途①广泛应用于图像超分重建、表示学习、风栺转移等任务中。对于检测小目标，文献中提出利用Perceptual GAN 来增强小目标的特征表达。传统的 GAN 中生成器是学习从噪声分布到数据的映射，而Perceptual GAN 则是负责寻找不同尺度物体间的结构关联，在生成器中通过引入低层精细粒度特征将原来较差的小目标特征转换为超分辨率的表达形式，使得生成器将小
1、自动切图拼图预测PaddleDetection/configs/smalldet at release/2.5 · PaddlePaddle/PaddleDetection (github.com)将训练数据，按照网络输入的固定尺度进行切图，例如，网络输入是640x640，就按照从上到下，从左到右的方法，切割出一个个的640x640的子图（相互之间有交叉），然后基于子图做训练。这样做的好处，就
目标检测目标检测（object detection），就是在给定的一张图片中精确找到物体所在的位置，并标注出物体的类别。所以，目标检测要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。但是，在实际照片中，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态、在图片中的位置都不一样，物体之间可能还有重叠现象，这使得目标检测的难度变得很大。目标检测近些年取得了较大发展，主要原因就是卷积神经网络在目标检测任务
目标检测难点概述目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。自 2014 年以来，目标检测框架分为two-stage 和 one-stage 两大类，前者以经典方法 Faster R-CNN 为代表，后者以 YOLO 和 SSD 为主要框架。近年来，两类最深刻
目标检测轻量化压缩目标检测难点概述目标检测是计算机视觉中一个重要问题，在行人跟踪、车牌识别、无人驾驶等领域都具有重要的研究价值。近年来，随着深度学习对图像分类准确度的大幅度提高，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。 自 2014 年以来，目标检测框架分为two-stage 和 one-stage 两大类，前者以经典方法 Faster R-CNN 为代表，后者以 YOLO 和 SSD 为主要框架
导读对于检测小目标有一定的借鉴意义。1. 介绍红外小目标检测的几个困难点：1、目标尺寸很小，没有结构，纹理，形状的信息。2、背景很复杂，各种噪声很多，目标很容易淹没在背景中。3、SCR很低，信号的对比度很低，信号强度相比于周围的区域，对比度不是很强。4、目标移动不稳定。5、噪声特性是未知的。6、经常需要多帧检测，增加了计算量和复杂度。本文的主要贡献：1、全面分析了基于深度神经网络来做红外小目标检测
前面的话在前面的秘籍一：模型加速之轻量化网络和秘籍二：非极大抑制算法和回归损失优化之路中，我们主要关注了轻量化网络，非极大值抑制算法、回归损失优化。但是要想获得较好的检测性能，检测算法的多尺度检测也极为重要。传统卷积网络通常采用从上到下的单行结构。对于大物体而言，其语义信息将出现在较深的特征图中；而对于小物体，其语义信息出现在较浅的特征图中，随着网络的加深，其细节信息可能会完全消失。多尺度检测也是
例如:i)图像的缩放;ii)浅网络;iii)上下文信息;iv)超分辨率。补充还有针对小目标的图像增强，这个是最新的一篇论文中有提到。对于许多下游任务来说小目标检测相当重要。对于自动驾驶车辆安全来说，从高清图像中检测出小样本或者远距离样本相当重要。许多目标，例如交通灯或者行人，在高清样本中很难被察觉。在医学图像中，对于肿块或者肿瘤的早期检测对于尽早的精准诊断十分重要，然而这些目标很有可能大小只有几个
目录一、小物体检测1、降采样率减小 +空洞卷积2、anchor设计1）统计方法2）anchor边框聚类3、多尺度训练（multi scale training——MST）4、 特征融合一、小物体检测 在分类任务中，一般物体的大小都差不多，这也使得单纯的分类任务不需要考虑物体的大小等因素，但是在目标检测中，
前言首先说一下什么是目标检测：对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，但它很难解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现目标的是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置。 如图所示：（a）是图像分类任务，只需识别出这是一张斑马的图片。（b）是目标检测任务，不仅要识
>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录一、可利用特征少二、 定位精度要求高三、现有数据集中小目标占比少四、样本不均衡问题五、小目标聚集问题六、网络结构问题本期小海带主要对造成小目标检测难度高的原因以及其面临的挑战进行分析与总结，有需要的小伙伴赶快点赞+收藏起来喔！！！???一、可利用特征少无论是从基于绝对尺度还是基于相对尺度的定义，小目标相对于大/中
>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录一、引言二、小目标检测定义（一）基于相对尺度定义（二）基于绝对尺度定义小目标检测一直以来是计算机视觉领域中的一个难点和研究热点。本期小海带主要对小目标检测的定义与难点进行全面总结，有需要的小伙伴赶快点赞+收藏起来喔！！！???一、引言近年来，深度学习技术的快速发展为小目标检测注入了新鲜血液，使其成为研究热点。早期
目前，虽然有大量的运动目标检测算法，但由于实际环境的复杂多变，所以这些算法并不都是十分的健壮。（1）模型初始化问题：在背景初始化训练时期，由于还没有获得高质量的背景模型，故常常导致运动目标的误检；（2）伪装现象：一些运动目标可能与背景极其相似，从而导致运动目标无法正确地与背景区分开；（3）光照变化：分为光线的突变和渐变。背景模型要能够适应白天室外环境中光线的逐渐变化；相应的，背景模型也能够适应突然
目标检测目前主要存在的主要问题，也是目标检测未来的发展方向：小目标物体检测；遮挡面积较大的目标检测；区分图像中与目标物体外形相似的非目标物体；实时性检测；小数据量迁移训练效果的提升；目标检测范围应用越来越广，缺乏各种各样的训练样本数据。...
原创
2021-11-18 17:20:06
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助力学习目标检测！
转载
2021-07-19 15:33:48
541阅读
前言yolov3神经网络框架很厉害！opencv-dnn模块也不错！两个工具搭配相得益彰！因此本人使用yolov3的神经网络框架训练目标用opencv-dnn模块实现目标检测！效果嘛！棒棒的！非常完美！非常nice！教程以检测图片中的太阳花为例！步骤： 1、准备工具：vs2017、darknet、opencv、Yolo_mark，并且安装好（本人的是win10系统环境），不懂怎么安装的请浏览本人博
图像显著性检测算法的评价指标介绍要评价一个图像显著性检测(Saliency Detection,SD)算法的好坏，当然离不开评价指标(Metric)，显著性检测分为眼注视点显著性(eye fixation saliency)和显著目标检测(salient object detection)两种不同类型的任务。对于眼注视点检测任务来说，它主要是检测人眼关注点的位置，常用的评价指标有:ROC (Rec
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
©作者 | 机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设
