如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. Revisit PP-YOLO2.1 Pre-Processing2.2 Baseline Model2.3 Training Schedule3. Selection of Refinements3.1 Path Aggregation Network3.2 Mish Activation Function3.3 Larger I
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2024-08-15 14:08:21
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本文介绍一篇一阶段的3D物体检测网络：SE-SSD，论文已收录于 CVPR 2021。 这里重点是理解本文提出的 Consistency Loss 、Orientation-Aware Distance-IoU Loss、Shape-Aware Data Augmentation。论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2104.09804.pdf （中文翻译）项目链接为：htt
写在前面，相关blog： 金良的博客 | Jinliang Blogjinliangxx.github.io
1. 目标定位我们首先研究一个简单的定位分类问题，通常只有一个较大的对象位于图片中间位置，我们对他进行定位和识别。首先描述我们的分类问题，分类结果为行人、汽车、摩托车、背景。背景意味着不含前三类。然后加上定位，我们可以输出红色方框的中心点、高度、宽度。根据
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2024-08-16 09:05:59
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从上一篇论文研读开始，我们从两阶段的目标检测算法转到了一步走式的目标检测算法。我们介绍了 yolo 这种快速实时的检测算法的第一版本。但在继续研读 yolo v2 和 v3 之前，我们先来研读一下同样是一步走算法的 SSD。 SSD算法的全称为 Single Shot MultiBoxDetector
目标检测算法一、目标检测算法二、目标检测算法存在的问题三、目标检测算法的基本流程四、传统的目标检测算法1.Viola-Jones（VJ人脸检测算法）2.HOG + SVM（行人检测，使用Opencv实现）3.DPM（物体检测）补充——NMS五、基于深度学习的目标检测算法1.Two-Stage算法（段到段）2.One-Stage算法（端到端）3.对比 一、目标检测算法主流的目标检测算法大致
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2024-08-12 15:29:43
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目标检测算法 文章目录目标检测算法全卷积神经网络（FCN）非极大值抑制（Non-max suppression）R-CNN算法流程SPP-Net（Spatial Pyramid Pooling Net）Fast-RCNNFaster-RCNNFaster-RCNN-RPN的损失函数Faster-RCNN的训练流程目标检测的one-stage & two-stageSSD（Single sh
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2024-02-19 10:56:15
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论文名称：CornerNet: Dectecting Objects as Paired Keypoints 论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.01244目前的目标检测算法无论是one-stage亦或two-stage的，大多数都选择了基于anchor的机制。当然，这种方式对于目标检测来说提高了精度，但是不可避免的也有其弊端。大量的anchors的产生，本身就会占据很
导言
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等
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2024-03-18 08:58:15
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系列文章目录本系列开篇文章，接下来应该还会写物体分类 文章目录系列文章目录前言一、物体检测whatwhyhow1.1 物体检测干啥的，怎么检测物体1.2 传统和现代1.2.1 传统方法1.2.2 深度学习时代1.3 深度学习物体检测评价标准1.3.1 IoU1.3.2 mAP二、深度学习网络骨架（Backbone）2.1 LeNet2.2 AlexNet（深度学习破冰之作）2.3 VGGNet（神
以下介绍来自于github工程整理：DeepLearning-500-questions，具体gihub项目在文末参考。PASCAL VOC数据集VOC数据集深入介绍在文末参考，垃圾CSDN，有链接就不让发。。。VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用5k的train/v
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2024-03-17 13:44:14
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简 介： 目标检测算法作为计算机视觉领域最基本且最具挑战性的任务之一，一直处于研究的热门领域。近年来，随着深度学习和卷积神经网络的兴起，传统的目标检测算法的性能已不能满足现今的指标要求而被基于卷积网络的目标检测算法所取代。本文在对传统目标检测算法简单介绍的基础上，重点介绍了卷积神经网络的一阶段和两阶段目标检测算法，并在最后给出了目标检测未来发展方向的预测和展望。关键词： 目标检测，深度学习，卷积神
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2024-04-01 09:07:11
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基于深度学习的目标检测研究进展
前言 开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图中有一个猫和一个人，具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测，目标检测就是“给定一张图像或者视频帧，找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别”。 目标检测对于人来
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2024-08-20 22:06:42
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目标检测算法总结（2）——Fast RCNN前言算法步骤计算候选框特征ROI Pooling分类器与回归器分类器回归器损失计算总结参考 前言R-CNN诞生后，深度学习在目标检测上的优势开始显示，于是各类应用深度学习的目标检测算法开始如雨后春笋般冒了出来，R-CNN的作者Ross Girshick不满足于已经取得的成就，在2015年发布了R-CNN算法的改进版——“Fast RCNN”,顾名思意比
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2024-05-30 09:51:52
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总结的算法包括：OverFeat、yolo 系列、SSD、Deformable-ConvNets、R-CNN系列、R-FCN、FPN、SPP-NET算法综述： 解释one stage和 two stage： 前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。前者在检测准确率和定位精度上占优，后者在算法速度上占
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2024-04-25 10:52:29
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物体检测（或目标检测），是计算机视觉领域非常重要的应用，是许多项目的基础。在计算机视觉识别领域，主要有分类和检测两大主要任务，分类只需要把当前物体归属到特定类别，而检测除了需要分类外，还需要检测出物体的具体位置坐标，是一种更严格意义上的识别。物体检测应用领域很广，比如人脸检测， 汽车检测、人体及其他部件检测、logo检测、常见物体检测等。对于一个专业的计算机视觉从业者来说，能较好的了解
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2024-07-22 14:23:52
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目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，也是其他复杂视觉任务的基础。 作为图像理 解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次 视觉任务的基础。
像上图中，这些框框便是我们需要检测出来的目标，每个框框上面会有个小数值，它是识别出来的一个百分比的得分，数值越接近1，准确率也就越高了。那么目标检测中又包含多少种算法呢？本文主要介绍几个经典常见
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2024-01-16 15:08:18
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参考文章：第八章_目标检测.md不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置 任务：特征提取—>分类/定位回归。 常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等一、SSD(Single Shot MultiBox Detector)1.网络结构SSD的优点就是它生成的 default box 是多尺度的，
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2024-07-30 21:22:07
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前言这篇文章是这个系列的第三篇，论文还是与前两篇同一作者。前面我们主要讲了一些目标检测的方法，比如第一篇里我们总结了基于LRT、基于SNR和基于SA的三类方法，在第二篇中我们聚焦混合像素图像的目标检测问题，对一种经典的方法OSP进行改进。只有方法还不是全部，我们还需要了解，用什么指标去衡量这些方法的性能。在前两篇文章中，我们都提到了3D-ROC这个用来进行评估的工具，这一篇就来重点看看这个工具。如
论文地址：https://arxiv.org/abs/2104.14805代码地址：https://github.com/fanq15/FewX FSVOD介绍Datasets方法小样本视频目标检测网络Tube Proposal 网络基于tube的匹配网络端到端训练实验 介绍Few-Shot Video Object Detection小样本视频目标检测（FSVOD）即给予一些少量目标对象的图片，
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2024-04-14 13:59:54
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综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
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2024-03-21 15:28:17
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