先熟悉一些基本知识，如：锚框，预测框，类别，偏移量之类的，然后再回到本节，可能会更好点，这里我们使用皮卡丘的数据集来训练目标检测。训练之前我们先来看下多尺度生成锚框，还是使用上一次的猫狗图片，高宽分别是596像素和605像素。需要知道什么是特征图：有兴趣的可以查阅：MXNet卷积神经网络对图像边缘的检测定义：二维卷积层输出的二维数组可以看做输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，这个就是特征图（f
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2024-05-22 22:58:30
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作者 | Quantum 翻译 | leogle97、谢玄xx 校对 | 邓普斯•杰弗 审核 | 酱番梨 整理 | Pita 今天我们将讨论如何建立一个简单、便宜的移动目标探测器。 这项研究的目的是确定在一个便宜的移动设备上的对象检测模型是否可以用于现实世界的任务。 作为一个移动平台，我们使用的是树莓派3B。
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2023-10-17 17:12:40
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带来垃圾分类、水下垃圾/口罩垃圾/烟头垃圾检测等数据集AquaTrash垃圾识别数据集数据集下载链接：http://suo.nz/2CdMGi该数据集包含 369 张用于深度学习的垃圾图像。总共有 470 个边界框。共有 4 类 {(0: glass), (1:paper), (2:metal), (3:plastic)}口罩垃圾检测数据集下载链接：http://suo.nz/2CYpbL这个数据
目标检测网络的训练大致是如下的流程：设置各种超参数定义数据加载模块 dataloader定义网络 model定义损失函数 loss定义优化器 optimizer遍历训练数据，预测-计算loss-反向传播首先，我们导入必要的库，然后设定各种超参数后处理目标框信息解码之前我们的提到过，模型不是直接预测的目标框信息，而是预测的基于anchor的偏移，且经过了编码。因此后处理的第一步，就是对模型的回归头的
ubuntu18.04基于darknet训练YOLOv3目标检测神经网络模型 文章目录ubuntu18.04基于darknet训练YOLOv3目标检测神经网络模型1.什么是目标检测和应用神经网络进行目标检测的基本流程（1）什么是目标检测（2）应用神经网络进行目标检测的基本流程2.什么是YOLOv3和darknet框架3.准备训练集4.训练模型（1）使用cpu训练（2）使用gpu训练 1.什么是目标
5.1 目标检测概述5.1.1 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。例子：确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。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、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高
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2024-05-20 23:54:13
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训练模型通过有标签样本来学习（确定）所有的权重和偏差的理想值。损失是对槽糕预测的惩罚，损失是一个数值，模型的预测完全正确，则损失为零，反之，模型的预测越槽糕，损失越大。平方损失：一种常见的损失函数，线性回归模型就是使用该平方损失均方误差：每个样本的平均平方损失，计算均方误差，要算出所有样本预测的平方损失之和，除于样本的数量 &nb
导读今天，给大家介绍一个新的大型目标检测数据集Objects365，它拥有超过600,000个图像，365个类别和超过1000万个高质量的边界框。由精心设计的三步注释管道手动标记，它是迄今为止最大的对象检测数据集合（带有完整注释），并为社区创建了更具挑战性的基准。摘要先前看Objects365可用作更好的特征学习数据集，用于对位置敏感的任务，例如目标检测和分割。Objects365预训练模型明显优
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2024-05-12 16:36:08
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综述 相比于传统的目标检测，视频的目标检测就显得不一样了，因为视频的特点是，在相邻帧中往往会包含图像内容很相似，视频的背景比较单一，这样对于一段视频来说，存在大量的冗余信息，好的检测器不仅要保证每一帧图像检测结果的准确，并且还要求对于一个特定检测的类别，不因为混入其他的信息而检测不到，也就是要保证检测的时序一致性，这就要求我们充分利用视频的上下文信息和时序信息才能保证检测的质量。传统的视频目标检测
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2024-04-30 14:37:16
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现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。YOLOv3就是这样一种众所周知的最先进的单级检测器，它接收输入图像并将其划分为大小相等的网格矩阵。具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight
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2024-05-27 14:51:59
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YOLO：统一的实时目标检测摘 要我们提出了YOLO，一种新的目标检测方法。以前的目标检测工作使用分类器来执行检测。相反，我们是将目标检测框架看作是一个从空间上分割边界框和相关的类别概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像预测边界框和类别概率。由于整个检测路线（pipeline 渠道;路线）是单个网络，因此可以直接在检测性能上进行端到端优化。 我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO
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2024-09-25 13:14:09
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MeanShift运动目标跟踪 matlab程序 MeanShift算法简介： 思路简介：1.截取跟踪目标矩阵rect2.求取跟踪目标的加权直方图hist13.读取视频序列中的一帧， 先随机取一块与rect等大的矩形，计算加权直方图hist2。4.计算两者比重函数，如果后者差距过大， 更新新的矩阵中心Y，进行迭代（MeanShift是一种变步长可以迅速接近概率密度峰值的方法），直至一定
Task 06 数据增强；模型微调；目标检测基础 学习笔记数据增强图像增广 在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如
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2024-04-10 20:57:06
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这里写目录标题1 anchor2 one-stage and two-stage3 RCNN4 Fast RCNN5 Faster RCNN6 Fastrcnn 代码7 SSD补充8 YOLOV1V2大佬第二篇文章总结V2V3YOLO v4YOLO v5大佬第三篇文章总结9 Selective Search10 ROIPooling 和 ROIAlign11 小目标检测12 anchor-bas
什么是软件缺陷（bug） 软件缺陷是指系统或系统部件中那些导致系统或部件不能实现其应有功能的缺陷。一般定义缺陷有以下5条原则：软件未实现产品说明书要求的功能。软件出现产品说明书指明不应该出现的错误。软件实现了产品说明书未说明的功能。软件未实现产品说明书虽未明确提及但应该实现的目标。软件难以理解，不易使用，运行速度慢，或者软件测试员认为最终用户会认为不好。提交缺陷（bug）的要求:Bug描述的基本
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2024-07-22 16:48:26
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Title: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection(2020)Link: Paper CodeTips:了解提升 CNN 性能有哪些 trick（1.Introduction）了解目标检测模型的通用框架和提升性能的方法（2. Rekated work）YOLOv4 的框架及方法（3.4 YOLOv4）学习 ablation s
图像增强的目的是从现有数据中创建新的训练样本。Albumentations是一个用于图像增强的Python库。图像增强用于深度学习和计算机视觉任务，以提高训练模型的质量。之所以分享这个库的使用，是因为这个库极其强大。Albumentations库支持图像分类、语义分割、实例分割、关键点检测、目标检测，同时还支持这些任务的融合（也就是混合数据，多任务）。比如：支持对目标检测+语义分割的数据进行增强。
参考：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects1. 训练前（1）在.cfg文件中设置flag random=1，它将通过不同分辨率来训练yolo以提高精度。（2）提高.cfg文件中网络的分辨率，（例如height = 608，width = 608或者任意32的倍数），这样可以提高精
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2024-03-20 15:38:45
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OTB跟踪过程 首先，对于一种视频跟踪方法，有两种跟踪过程的选择：[No Restart] 例如OPE全称为One-Pass Evaluation，或者SRE。只给定第一帧的目标区域，运行跟踪算法期间，不会进行第二次初始化，直至视频跟踪结束。[With Restart] 例如OPER全称为One-Pass Evaluation with Restart，或者SRER。在给定第一帧的目标
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2024-05-28 10:24:12
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Datawhale干货 作者：张强，Datawhale成员训练目标检测模型并部署到你的嵌入式设备，让边缘设备长“眼睛”。目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。目标检测已应用到诸多领域，比如如安防、无人销售、自动驾驶和军事等。在许多情况下，运行目标检测程序的设备并不是常用的电脑，而是仅包含必要外设的嵌入式设备。
原创
2022-10-20 10:52:56
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