简介Faster R-CNN是继R-CNN，Fast R-CNN后基于Region-CNN的又一目标检测力作。Faster R-CNN发表于NIPS 2015。即便是2015年的算法，在现在也仍然有着广泛的应用以及不俗的精度。缺点是速度较慢，无法进行实时的目标检测。Faster R-CNN是典型的two-stage目标检测框架，即先生成区域提议（Region Proposal），然后在产生的Reg
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2024-03-04 15:11:40
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CenterNet++ for Object Detection
论文：https://arxiv.org/abs/2204.08394代码（刚刚开源）：https://github.com/Duankaiwen/PyCenterNet目标检测有2种主流:top-down和bottom-up。最先进的方法大多属于第一类。在本文中，作者证明了bottom-up方法与top-down的方
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2024-10-23 11:29:02
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论文地址https://papers.nips.cc/paper/5638-faster-r-cnn-towards-real-time-object-detection-with-region-proposal-networks.pdf faster rcnn是rcnn系列的第三部，提出了Region Proposal Network（RPN），将目标检测分为了两个阶段：检测默认框是否有物体，注
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2024-05-23 10:21:01
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目标检测算法 CNN主干网络在深度学习目标检测算法中很重要的一个部分就是特征提取,用来提取特征的就是CNN中的backbone，Backbone的复杂度很大程度上决定了目标检测算法的耗时。例如我们常说的SSD算法就是Backbone为VGG16的SSD，后来由于工程化场景限制，衍生出一系列兼顾适应场景精度和速度的网络。例如MobileNet-SSD，Resnet-SSD，RefineDet-SSD
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2024-10-25 13:38:49
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G1、动机&摘要当不需要实时推理时，模型的整合就有助于获得更好的结果。在这项工作中，研究者提出了一种新的方法来结合目标检测模型的预测：加权边界框融合。新提出的算法利用所有提出的边界框的置信度分数来构造平均的边界框。 2、背景目标检测是一种计算机视觉技术，它处理图像和视频中特定类别的语义目标的实例。检测是一系列实际应用的基本任务，包括自
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2024-05-07 13:39:58
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最近面试中遇到了这个问题，自己答得不好。因此又重新调研了这一块内容并做个记录，可能理解不全面，欢迎各位批评指正。目标检测中的Feature Alignment问题主要分为：1.分类与回归特征不匹配问题，即分类与回归部分所需要的特征不同，当前使用共享全连接层或者卷积层的操作会带来特征冲突问题。2.Anchor与特征不对齐问题，主要包含两个： 1）feature map上的同一个点同时对应了大小不同的
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2024-05-21 23:09:01
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目标检测问题目标检测是在图片中可变数量的目标进行查找和分类目标种类与数量问题目标尺度问题外在环境干扰问题不仅要检测出目标，还要同时检测出目标类别。（多任务）目标检测和目标分割相对于计算机视觉领域里来说是基础的，对于计算机视觉的其它任务往往会依赖于这两个的结果来进行后续的处理。比如说目标跟踪 多目标跟踪 单目标跟踪目标检测VS图像分类左边的图是经过目标检测后输出的图像，这个图片标注了我们需要检测的物
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2024-05-09 16:08:47
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DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch
论文下载链接：
http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2017/papers/Shen_DSOD_Learning_Deeply_ICCV_2017_paper.pdf
代码地址：
https://git
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2024-08-09 10:56:01
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摘要Small Object Detection (SOD) 由于小目标的内在结构引起的较差的视觉外观和噪声表示，这是计算机视觉中众所周知的具有挑战性的任务之一。首先对小目标检测进行了全面的回顾。然后，为了促进SOD的发展，构建了两个大规模的小目标检测数据集（SODA）:SODA-D:针对驾驶场景；包含24828幅高质量的交通图像和278433个九个类别的实例。SODA-A:针对空中场景；收获了2
关键点又称为感兴趣的点，是低层次视觉通往高层次视觉的捷径，抑或是高层次感知对低层次处理手段的妥协。 ——三维视觉关键点检测1.关键点，线，面关键点 = 特征点；关键线 = 边缘；关键面 = foreground；上述三个概念在信息学中几乎占据了统治地位。比如1维的函数（信号），有各种手段去得到某个所谓的关键点，有极值点，拐点
目标检测任务就是找到图片中有哪些物体（分类）及它们的位置（坐标回归）。这份表看得太舒适了！这份目标检测超全的技术路线总结来自于 GitHub 上一个知名项目，作者是毕业于韩国首尔国立大学电气与计算机工程专业的 Lee hoseong，目前已经收获 7.3k star。该项目地址是：https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detectiongi
文章目录前言后处理部分1.获取bbox:_get_bboxes_single2.后处理:_bbox_post_process总结 前言目标检测的后处理部分 本博客的讲解代码来源：https://github.com/open-mmlab/mmdetection 路径：mmdet/models/dense_heads/base_dense_head.py后处理部分整个后处理的部分可概括为如下部分：
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2024-05-09 08:03:28
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一、定义
1、以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例，小目标是指小于32×32个像素点（中物体是指32*32-96*96，大物体是指大于96*96）。
2、在实际应用场景中，通常更倾向于使用相对于原图的比例来定义：物体标注框的长宽乘积，除以整个图像的长宽乘积，再开根号，如果结果小于3%，就称之为小目标。
二、难点
coco上面：
1、包含小目标的样本数
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2024-02-29 13:25:37
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博主一直在学习计算机视觉的目标检测方向，在CVPR2019发布接收的论文后，出现了好多anchor-free的目标检测算法，之前大多数都是anchor-based的检测算法，但是限于one-stage中基于anchor的密集采样，存在极度不均衡的正负样本问题以及anchor尺寸、长宽比等多个超参数的合理设置问题等缺点，所以anchor-free算法的再次回归算是一种轮回吧！目前的anchor-...
原创
2021-09-01 16:12:14
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DSSD是2017年的CVPR，二作就是SSD的一作Wei Liu。另外值得一提的是，一作Cheng Yang Fu和Wei Liu大神已经合作发表 好几篇文章。 SSD的作者们对其做的改进肯定会有些方向性，毕竟他们可是深知SSD的优点和缺点啊！ 个人的一些见解： 对state of the art的算法进行改进的时候最主要的是找准方向。 大家最常用的思路就是找缺点，比如ss
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2024-05-22 19:58:46
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文章目录1. YOLOv11.1 论文思想1.2 网络结构1.3 损失函数1.3.1 bounding box损失1.3.2 confidence损失1.3.3 classes损失1.4 YOLOv1存在的问题2. YOLOv22.1 YOLOv2的效果2.2 YOLOv2中的各种尝试2.2.1 Batch Normalization2.2.2 High Resolution Classifie
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2024-03-26 09:18:13
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文章目录一、YOLOv2简介二、目标检测模型的改进思路三、YOLOv2的改进之处3.1 批归一化（Batch Normalization，BN）3.2 高分辨率的分类器（hi-res classifier）3.3 与锚框进行卷积（Convolutional With Anchor Boxes）3.4 新的网络 Darknet-19（new network）3.5 anchor 维度聚类（dime
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2024-03-18 08:11:22
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首先推荐大家两篇目标检测综述论文,都是2018年11月的。Recent Advances in Object Detection in the Age of Deep Convolutional Neural Networks Deep Learning for Generic Object Detection: A SurveyCVPR2019目标检测方法进展综述【另附一个2019的】继往开来！
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2024-04-03 11:19:11
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PaddleDetection为目标检测库，提供了多种预训练模型和模型配置文件，根据任务需求选择现有的配置文件调整参数即可：YoloV3的优势 ， 1.YOLO网络：单步的目标检测算法，适合目标的实时检测，推算速度较快。丧失部分精度，将图片端到端的进行目标检测，也引入了rcnn的Anchor框体系大幅提升mAP。因为没有进行区域采样，所以对全局信息有较好的表现，前两代网络在小目标检测上表
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2024-08-14 22:28:57
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目录机器视觉要解决哪些问题？机器视觉主要解决的问题有图像分类问题、目标检测问题、图像分割问题。目标检测发展冷兵器时代的智慧和深度学习力量下的一种技术美学目标检测分为两类：单阶段和两阶段。 机器视觉要解决哪些问题？机器视觉主要解决的问题有图像分类问题、目标检测问题、图像分割问题。 图像分类：识别出图像中的
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2024-04-04 18:58:32
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