文章目录1 引言2 目标检测的简介和评价指标3 传统的目标检测算法4 基于深度学习的目标检测算法4.1 two-stage算法4.1.1 R-CNN4.1.2 SPP-Net4.1.3 Fast R-CNN4.1.4 Faster R-CNN4.1.5 FPN4.2 one-stage算法4.2.1 YOLO4.2.2 SSD5 思考和展望参考文献 八月底写的了，虽然自知有很多问题，到底是两周心
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2024-02-09 22:55:09
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们聊到走出迷茫的关键是设定一个目标，然后迈开大步、义无反顾地朝她走去。如果你试过了，不知你是否有这样的体会，就是你走出了没有目标的迷茫，但是有了什么才是我的目标的彷徨。老实说，找出自己想要的还真的是蛮困难的。我能给的建议是，假如你从来没问过自己这个问题，不要期待问一次就找出来，这是渐渐的浮现出来的，它需要你不断地试错。你要的也不是一个终极不变的，不同阶段有不同的想法，但无论如何，不要为了别人的目标
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精选
2011-06-30 13:12:11
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对于现在的最好的检测系统来说，yolo_v1 的问题主要出现在两方面，也就是：（1）yolo_v1存在大量的错误；（2）yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低。***科普时间***：准确率(accuracy) ：预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision)：这个概念是针对预测结果而言的，表示的是预测结果中的正例中有多少本身就是正
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2024-06-25 18:33:19
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目前在目标检测方面有着众多的检测框架，比如两阶段的FasterRcnn、以及yolo系列的众多模型。yolo系列在实际中用的最多，一方面性能确实不错，另一方面具有着较多的改进型系列。今天我们主要使用的yolov5系列。具体原理过程就不多说了，大家自行百度。放一张v5的网络结构图。在目标检测中小目标检测尤为困难，而众多yolo系列的预训练模型主要针对COCO数据集来训练的，整体的MAP看上去还不错，
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2024-04-18 12:45:29
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在文章《基于 PyTorch 的图像分类器》中，介绍了如何在 PyTorch 中使用您自己的图像来训练图像分类器，然后使用它来进行图像识别。本篇文章中，我将向您展示如何使用预训练的分类器检测图像中的多个对象，然后在视频中跟踪它们。图像分类(识别)和目标检测分类之间有什么区别？在分类中，识别图像中的主要对象，然后通过单个类对整个图像进行分类。在检测中，在图像中识别多个对象，并对其进行分类，同时确定一
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2023-09-23 11:11:01
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论文通过将物体建模成一个物体中心点，使用关键点估计网络来预测物体中心并回归一系列物体属性（长宽高等等）。并且相比于基于anchor的物体检测器，CenterNet 更简单、更快、更准确。 网络的整个运行流程为：在训练时，先将图像送入全卷积神经网络中生成热图，热图中的峰值点就是物体的中心点，每一个峰值点的图像特征用于预测物体框的属性。在预测时，仅
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2024-04-02 21:00:03
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最近在自己跑模型。总结了下一些比较杂的一些小计算问题。评价指标目标检测：准确率与召回率。实际就是机器学习中查准率和查全率。 根据IOU计算准确率。不同IOU下计算求平均，即为平均准确率 mAP. 可通过FP曲线来看速度：每秒识别出图像的帧数。FPS评价数据集：COCO Cityscapes Pascal VOC等数据集https://zhuanlan.zhihu.com/p/34179420人脸检
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2024-08-17 15:21:01
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function doTest(){
var value = $("input[name='dizhi'][type='radio']:checked").val();//获得选中项的值
$('#a1').attr('href','shoppeisong.php?addid='+value+'');
}
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2023-05-30 22:37:05
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## Python 画散点图 每个点一个标签
散点图是一种常用的数据可视化方法，可以用于展示两个变量之间的关系。在Python中，使用matplotlib库可以轻松地绘制散点图。本文将介绍如何使用Python绘制散点图，并为每个点添加一个标签。
### 准备数据
在开始绘制散点图之前，我们需要准备一些数据。假设我们有一组学生的考试成绩数据，其中包含每个学生的数学成绩和语文成绩。我们可以用两个
原创
2023-08-18 16:56:15
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## jQuery给一个元素后面插入一个标签的实现
作为一名经验丰富的开发者，我将带领这位刚入行的小白学习如何使用jQuery给一个元素后面插入一个标签。下面是整个实现的步骤，我们可以用表格的形式来展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 选中需要插入标签的元素 |
| 步骤二 | 创建新的标签 |
| 步骤三 | 将新标签插入到元素后面 |
接下来，我将具
原创
2023-11-23 04:09:27
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后天就是六级考试了，对于这次六级考试我基本上算是没有准备，到今天也就是做了两套原题，去年的四级分数也不是很高，这次六级基本上是不可能通过了，其实这样一想我最近倒是有些清闲了。从上周端午泰安之行回来之后，虽然也在看英语，复习专业课，但还是觉得自己生活少了点什么追求。昨天晚上看了看几个优秀师哥的博客，想
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2019-06-13 15:09:00
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不知道你们上节课的代码，有没有好好研究，真的很有趣，你也可以举一反三。今天我们就来学"元组"。元组与列表相似，不同的是元组的内容是不能改变的。他们格式也不一样，列表使用"[]" ，而元组使用"()"。List的大坑 传说中的0和1# 数据不知不觉的改变 #你可能觉得值改变不改变有什么大不了的，但是只要你稍不注意，你连错哪都不知道。从上面的代码你可以看见，这是正常人的思想对吧，代码也没有错，刚开始给
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2023-08-04 14:26:21
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目标检测是计算机视觉中的一个重要问题，近年来传统检测方法已难以满足人们对目标检测效果的要求，随着深度学习在图像分类任务上取得巨大进展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。总体上站长我都做了summary，先上图为敬： 目标检测要干什么?目标检测是机器视觉中最常见的问题。是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力，近年来，目标
# JavaScript 给一个 input 标签赋值
在 Web 开发中，我们经常需要通过 JavaScript 来操作 HTML 元素。其中一个常见的需求是给 input 标签赋值。本文将介绍如何使用 JavaScript 给一个 input 标签赋值，并提供相关代码示例。
## 1. 获取 input 元素
要给一个 input 标签赋值，首先我们需要获取该元素。在 JavaScrip
原创
2023-09-03 06:51:19
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先贴一张流程图：github:GitHub - ShoufaChen/DiffusionDet: PyTorch implementation of DiffusionDet (https://arxiv.org/abs/2211.09788)pdf: https://arxiv.org/abs/2211.09788Abstract: 本文提出了一个新的框架DiffusionDet，将目标检测问题
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2024-05-31 20:30:42
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# Python给datetime一个固定的时间
在Python中，datetime模块提供了处理日期和时间的功能，我们可以使用datetime类来表示日期和时间。有时候我们需要给datetime对象一个固定的时间，比如设置一个固定的时间点，或者将一个时间点固定在某一天的某个时刻。本文将介绍如何给datetime对象一个固定的时间，并提供代码示例。
## 给datetime对象一个固定的时间
原创
2024-05-19 05:44:51
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在深度学习中，数据是非常重要的，而自己制作训练数据集是模型训练的第一步，之前给大家介绍过目标检测和语义分割中打标签工具labelimg和labelme两个工具的使用教程。点击跳转：制作自己的训练数据集之图像标注工具labelimg和labelme今天给大家推荐一款我最近在使用的在线网页版打标签的工具makesense.ai，这也是YOLOv5官方推荐的两款Create Labels标签工具的一种，
作者丨happy编辑丨极市平台导读旷视科技&中科院对单阶段目标检测中的FPN进行了重思考，采用一级特征进行检测替换复杂的特征金字塔来解决优化问题，提出了YOLOF。该方法取得了与RetinaNet相当的性能且推理速度快2.5倍。paper: https://arxiv.org/abs/2103.09460code: https://github.com/megvii-model/YOLOF
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2024-04-28 19:51:34
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最近在做与目标检测模型相关的工作,很多都要求VOC格式的数据集.PASCAL VOC挑战赛 （The PASCAL Visual Object Classes ）是一个世界级的计算机视觉挑战赛, PASCAL全称：Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning，是一个由欧盟资助的网络组织。很多模型都基于此数据集推出.比如
在博文 中对Faster R-CNN进行了简单介绍，这里在Faster R-CNN的基础上简单介绍下Mask R-CNN。Mask R-CNN是faster R-CNN的扩展形式，能够有效地检测图像中的目标，并且Mask R-CNN训练简单，只需要在Faster R-CNN的基础上增加一个较小的开销，同时还能为每个实例生成一个高质量的分隔掩码(segmentation mask)。Mask R-C
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2024-04-16 09:49:14
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