目标检测当中，有一个常用的指标，叫IoU（Intersection over Union), 它常常用来衡量目标检测任务中，预测结果的位置信息的准确程度。在目标检测的课题里，我们需要从给定的图片里，推测出这张图片里有哪样（或者是哪几样）东西，并且推测这样（或者这几样）东西在图片中的具体位置。比如，在下面这张图片里，我们推测出图片当中有个STOP标识，并且给出了它的推测位置（红色的方框）。但是，图片
文章目录商品目标检测1. 目标检测概述1.1.项目演示介绍学习目标1.1.1 项目演示1.1.2 项目结构1.1.3 项目安排1.2 图像识别背景学习目标1.2.1 图像识别三大任务1.2.2 图像识别的发展1.3 什么是目标检测学习目标1.3.2 目标检测定义1.3.2 目标检测的技术发展史1.4 目标检测的应用场景1.5. 开发环境搭建2. 目标检测算法原理2.1 目标检测任务描述目标2.1
文章目录一、Anchor-based的缺点二、FCOS算法框架三、FCOS的后处理四、参考文献 FCOS是Anchor Free的目标检测算法，对每个像素进行直接预测，预测的目标是到bounding box的上、下、左、右边的距离，非常的直观，同时引入FPN结构，利用不同的层来处理不同的目标框。另外，创新性引入了Center-ness layer，过滤掉大部分的误检框。 论文名称:FCOS:F
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2024-05-10 17:07:01
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# PyTorch COCO 目标检测
## 简介
COCO（Common Objects in Context）是一个大型目标检测数据集，其中包含了80个不同类别的物体。PyTorch是一个流行的深度学习框架，可以用来构建和训练神经网络。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch和COCO数据集进行目标检测。
## 安装
首先，我们需要安装PyTorch和torchvision库。可以使用以
原创
2024-04-30 04:44:51
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昨天谷歌大脑团队发布了论文 EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection ，通过改进 FPN 中多尺度特征融合的结构和借鉴 EfficientNet 模型缩放方法，提出了一种模型可缩放且高效的目标检测算法 EfficientDet。其高精度版本 EfficientDet-D7
目标检测目前模型基本是Backbone+Neck+Head的一个结构，该文章介绍Neck模块。?目录 ?1 背景介绍 ?1.1 原因 ?1.2 Neck进化史 ?2 Naive-Neck ?3 FPN ?3.1 图像金字塔 ?3.2 FPN ?3.2.1 方案（a） ?3.2.2 方案（b）
YOLO系列的最新高性能探测YOLOXYOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021github开源代码 领导给了篇论文说很好理解…… 结果哈哈哈哈确实英文很好懂，名词一个都不认识，解耦，anchor-free，OTA 太难啦新知识点AP (Average Precision) 为平均精度，使用积分的方式来计算PR曲线与坐标轴围成的面积 计算出AP之后，对所有的类别的AP
文章目录1 MS COCO 目标检测评价指标2 MS COCO 人体关键点检测评价指标 1 MS COCO 目标检测评价指标 The evaluation metrics for detection with bounding boxes and segmentation masks are identical in all respects except for the IoU co
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2024-08-20 21:42:08
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大牛讲堂 | 山世光博士：自动驾驶系统中的目标检测技术 本文作者：大牛讲堂 2016-11-03 11:50 导语：中科院计算所山世光博士谈了谈，基于深度学习的物体检测技术的近期进展和未来展望。
雷锋网(公众号：雷锋网)按：作者山世光博士，中科院计算所研究员、博导，主要从事计算机视觉、模式识别、机器学习等相关研究工作。迄今已发表CCF A类论文50余篇，全部论文被Google
对于深度学习的网络模型，希望其速度快，内存小，精度高。因此需要量化指标来评价这些性能，常用的指标有：mAP（平均准确度均值，精度指标）， FPS（每秒处理的图片数量或每张图片处理需要时间，同样硬件条件下的速度指标） ， 模型参数大小（内存大小指标）。1.mAP (mean Avearage Precision) mAP指的是各类别的AP平均值，而AP指PR曲线的面积（precision和
(1) IOU的计算def iou_xywh_torch(boxes1, boxes2):
"""
:param boxes1: boxes1和boxes2的shape可以不相同，但是需要满足广播机制，且需要是Tensor
:param boxes2: 且需要保证最后一维为坐标维，以及坐标的存储结构为(x, y, w, h)
:return: 返回boxes1和bo
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2024-05-08 17:40:44
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使用PyTorch实现的Faster R-CNN深度学习目标检测框架 faster_rcnn_pytorchFaster RCNN with PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fa/faster_rcnn_pytorch 在这个数字时代，计算机视觉技术正在迅速发展，其中目标检测是最关键的应用之一。而Faster R-CNN（更快的区域卷积神经网络
文章目录问题背景相关概念两个阈值非极大值抑制Precision x Recall CurveAverage Precision实例展示参考链接 问题背景目标检测】领域，解析【AP，mAP】的概念以及计算过程。相关概念 在计算mAP之前，需先理解清楚其概念，以及相关特定术语的【准确】含义。每次遇到评估指标计算的时候，都会感觉很模糊，理解似是而非，其中关键的原因就是特定术语的理解不到位。APAP：
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2024-03-15 05:32:23
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1. Detection Evaluation本页介绍了COCO使用的检测评估指标。此处提供的评估代码可用于在公开可用的COCO验证集上获得结果。它计算下面描述的多个指标。为了在COCO测试集上获得结果，其中隐藏了实际真值注释，必须将生成的结果上传到评估服务器。下面描述的评估代码用于评估测试集的结果。2. Metrics（指标） Precision 准确率。表示正确识别物体A的个数
简要介绍引言基本思路一一说明未完成的东西 引言好久没总结过新东西了，这次就把最近自己通过拼凑代码实现的一个点云目标检测网络现在这做个总结吧。 不过我的网络还没来得及改进，大思想就和别人的撞车了，人家已经发了CVPR，对于自己这个半成品网络也没什么兴趣继续改进了。 CVPR2021的论文是：Center-based 3D Object Detection and Tracking 代码：https
前段时间我刚自己完成了一个目标检测数据集的制作，得到voc格式的数据之后再转coco，在这里记录下我的一些经验，帮助大家更好地学习，少走弯路！！欢迎留言~ 欢迎点赞~阅读本博文将节约你n多多多时间！代码中含有较多注释，基本用法也在代码中写明，请注意看哦！
目录1 从视频数据中获得图片数据（可选）2 标注工具的使用：labelImg3 使用数据增强扩充数据集（可选）4 VOC格式转CoCo格式4
【深度学习目标检测常用的评价指标】文前白话目标检测的数据集类型①、 PASCAL VOC数据集②、MS COCO数据集③、 Google Open lmage 数据集④、 ImageNet数据集⑤、 DOTA数据集目标检测中的评价指标① 对算法分类能力的评价② 侧重于对目标定位精度的判定指标③ 如何计算AP值④ coco数据集的评价标准⑤ 小结：如何评价自己的数据集预测结果Refence 文前白
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2024-06-28 14:52:48
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目标检测中mAP的计算很基础、很重要，当然经常被别人忽略。这位博主对mAP的分析也非常详细了，但是缺少对整个mAP代码的分析，我斗胆在这里简单分析一下目标检测中mAP的代码。本文的主要代码源自于这个github源码。1. mAP的理论知识1.1 交并比（Intersection Over Union, IoU）交并比使用来衡量两个边界框的重叠程度。公式需要标注边界框和预测边界框，它可以用来判断当前
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2024-09-19 12:54:58
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Task02: 练死劲儿-网络设计3.3锚框 or 先验框3.3.1 关于先验框3.3.2 先验框的生成3.3.3 小结3.4 模型结构3.4.1 VGG16作为backbone3.4.2 分类头和回归头3.4.2.1 边界框的编解码3.4.2.2 分类头与回归头预测3.4.3 小结 蓝色部分为记录的笔记 由于目标检测网络原理的复杂性，在正式的跑训练脚本愉快炼丹前，还有很多枯燥的概念需要学习。
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2024-07-04 22:06:39
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一、问题描述目标检测算法的漏检，一直是极具挑战性的问题。谈到漏检（low recall），离不开较高的检测精度（high precision）的要求，只有在precision得到保证条件下讨论recall才有意义。下面的讨论主要围绕precision可以接受的条件下，如何进一步提高recall，也就是减少漏检。二、可行方案解决当前基于深度学习的目标检测器的问题，系统地来看，应该分别从数据集、网络架
