基于目标检测的实时单目测距简介环视测距前视测距单目相机测距相似三角形法 简介单目摄像头的大致测距原理，是先通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），再通过目标在图像中的大小去估算目标距离。环视测距 特点：鱼眼镜头畸变矫正较大，环视相机一般用于低速场景，主要用于检测地面标识，所以相机镜头朝下；前视相机测距 特点：前视镜头畸变较小，相机安装位置为车后视镜下方，可应用于低速、高速场景，用于检
1 背景介绍目标检测，object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。目标检测要解决的问题有两个：物体在哪里，物体是什么的整个流程问题。目标检测问题的难点：物体的尺寸变化范围很大；摆放物体的角度，姿态不定；而且可以出现在图片的任何地方；物体还可以是多个类别。目前主要算法分两类：1) 候选区域/框 + 深度学习分类；2) 基于深度学习的回归方法目标检测中
先看几个缩写：下面两行都是被你预测为正类的数据：TP（True Positive）：正确的正类。（实际样本是正样本，你正确地判断成了正样本）FP（False Positive）： 错误的正类。（实际样本是负样本，你错误地把它当成了正样本） 下面两行都是被你预测成了负类的数据：TN（True Negative）：正确的负类，把负样本预测为负。（你预测对了）FN（False Negative）：错误的
如何实现Python计算目标检测平均精度
作为一名经验丰富的开发者，我将教给你如何使用Python计算目标检测平均精度。首先，让我们了解一下整个过程的流程，并用表格展示每个步骤。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和数据集 |
| 步骤二 | 加载模型和权重 |
| 步骤三 | 对测试集进行预测 |
| 步骤四 | 计算目标检测的精度 |
| 步骤
在目标检测领域中，存在着很多精度评价指标，需要根据应用场景自主的选择更合适的评价指标。 有人举过一些很典型的例子： 倘若某人声称创建了一个能够识别登上飞机的恐怖分子的模型，并且
想象一下，你是一名私家侦探，接到一项神秘的任务，需要在一群人中找出一个罪犯。你必须仔细观察每个人的特征，比如身高、体型、发型、服装等等，从而识别出目标。这听起来似乎很简单，但是当人群中人头攒动、各种因素干扰时，你会发现自己很难进行准确的识别。目标检测任务也是如此。只不过，我们的“人群”是一张张复杂的图像，而我们要寻找的目标则是各种各样的物体。这时，平均精度（mAP）就像是我们的“神奇指南”，可以帮
论文：https://arxiv.org/abs/2103.09136作者：Edison_G虽然深度学习的通用目标检测在过去几年中取得了巨大成功，但检测小目标的性能和效率却远不能令人满意。01概述促进小目标检测的最常见和最有效的方法是使用高分辨率图像或特征图。然而，这两种方法都会导致计算成本高昂，因为计算成本会随着图像和特征大小的增加而成正比增长。为了两全其美，研究者提出了QueryDet，使用一
目标检测主要完成“what”和“where”任务，即识别一张图像的哪些位置有哪些目标，通常的模型损失包含两部分：分类损失（classification loss）和回归损失（bounding box regression loss）。其中分类损失函数完成分类任务，常用交叉熵作为loss，在图像分类任务中已经达到了较好的效果，目标检
计算机视觉-目标检测任务常用评价指标呐，这边笔记写的是目标检测文章中典型的评测指标mAP（精度）和FPS（速度），以及mAP的具体PyTorch版本实现。Enjoy---------------------------?1. mAP（mean average precision）什么是mAP？mAP就是平均精确度均值，对于mAP而言，他是针对一整个数据集中存在的所有类别的目标而言的；而AP仅针对数
基于GAN的小目标检测算法总结（3）——《Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution》1.前言2.算法简介2.1 核心idea2.1.1 为什么使用feature-level的超分？2.1.2 低分特征和高分目标特征的相对感受野匹配问题2.2网络组成2.
【导读】前面我们详细介绍了目标检测领域常用的一些评价指标。详情见：【目标检测基础积累】常用的评价指标本文我们来讨论一下在目标检测算法中必须掌握的两个基本概念：边框回归和NMS(非极大值抑制)。边框回归的背景如下图所示：对于上图，绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的Region Proposal。那么即便红色的框被分类器识别为飞机，但是
目标检测评价指标： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，交除并（IoU），ROC + AUC，非极大值抑制（NMS）。假设原始样本中有两类，其中： 1：总共有 P 个类别为 1 的样本，假设类别 1 为正例。&
最近在研究小目标检测，刚好看到这篇刚出的综述，也许里面有想要的小目标检测的结果，就去读了一下，内容很多，我只读了于小目标检测的部分，总结如下。1、SSD为代表的多尺度检测提高了小目标的检测效果。2、建立更加完善的特征融合金字塔（FPN）来提高对小目标的检测。3、近年来，级联检测也被应用到基于深度学习的检测器中，特别是对于大场景中小目标的检测任务，如人脸检测、行人检测等。除了算法加速外，级联检测还被
终于把期末考试考完了，我可以来做我项目上的事情了，这一篇主要是了解一下我自己项目上的主要技术指标。在目标检测领域中，存在着许多的精度评价指标，需要依据本身的应用场景选择更合适的评价指标。这里随便把没用到的一起学了，在此处做一个记录。对于一个目标检测模型的好坏，大致可以从这三个方面来评估：分类精度：比如准确度（Accuracy），精度（Precision），召回率（Recall Rate）， PR
数据一个深度学习项目最好的初始状态是拥有漂亮的数据，但是一般情况下很难达到这种条件，往往需要根据自己项目的需求寻找相应的数据。对于目标检测项目来说，漂亮的数据应该是按照规范的标注。那么有数据却没有标注怎么办，我们推荐一款开源的标注工具 LabelImg ，有着方便的 GUI 界面，可以方便打开一个文件夹，对相应的图片做标注，标注完成以后，支持 PascalVOC 或者 YOLO 格式导出，非常的方
目标检测中的评价——定位精度：voc_eval_loc.m1. voc_eval__.m2. voc_eval_loc__.m3. VOCevalloc.m3.1 给真实目标分配检测结果3.2 实现VOCevalloc的关键部分 运行voc_eval__.m：path = '/home/user3/CODE/fast-rcnn-loc/data/OPTdevkit2017';
comp_id =
YOLO系列是目标检测领域里十分经典的结构，虽然目前已经出了很多更高质量更复杂的网络，但YOLO的结构依然可以给算法工程师们带来很多的启发。这3篇论文看下来，感觉像是一本调参说明书，教你如何使用各种trick提高手上的目标检测网络的准确率 YOLOv1 论文: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文地址：htt
论文：OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.14259代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA 文章目录1 什么是标签分配？2 为什么提出OTA？3 OTA方法3.1 OTA 思路3.2 Optimal Tra
选自arXiv作者：Abdullah Rashwan、Agastya Kalra、Pascal Poupart机器之心编译机器之心编辑部这是一个「矩阵网络」，它的参数少、效果好、训练快、显存占用低。将这样的架构加载到目标检测中，嗯，超越 SOTA 检测器不是梦。论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.04646研究者在这篇论文中提出了 Matrix Net (xNet)，它
文章目录前言安装DOTA_devkit精度评价代码代码中相关路径参数解析效果展示前言最近接tlib.pyplot as p
原创
2022-06-27 17:05:11
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