文章目录摘要1. 引言2. 相关工作3. 方法3.1 Ranking Task 和 AP-loss3.1.1 Ranking Task3.1.2 AP-loss3.2 最优化准则3.2.1 误差驱动更新3.2.2 反向传播3.3 分析3.4 训练方法的细节4. 实验4.1 实验设置4.2 消融学习4.2.1 不同参数的对比4.2.2 不同 loss 的对比4.2.3 不同优化方法的对比4.3 基
红外小目标检测的评价指标为了评价不同红外小目标检测方法的背景抑制和增强目标效果，通常采用**信杂比（SCR）、信杂比增益(SCRG)、背景抑制因子(BSF)**作为评价指标。小目标的SCR越高，越容易被检测到，SCRG反映了目标的输入输出相对于背景的增强程度，也可以用来描述小目标检测的难度。, 其中 表示目标的平均像素值大小,表示目标周围区域的像素值大小，表示目标周围的像素值标准差。表示输入图像
在前一篇目标检测(R-CNN，SPP，Fast R-CNN，Faster R-CNN),所整理的R-CNN，SPP，Fast R-CNN，Faster R-CNN中，这些目标检测技术都只是两阶段网络，比如性能相对来说最好的Faster R-CNN，是先用RPN生成候选目标区域，然后再进行Fast R-CNN的方法，继续目标对象的分类和边框的回归预测。但是那有办法一步做完这些事吗？YOLO YOL
©作者 | 机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设
FPN(Feature Pyramid Network)论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.03144.pdf 在物体检测里面，有限计算量情况下，网络的深度（对应到感受野）与stride通常是一对矛盾的东西，常用的网络结构对应的stride一般会比较大（如32），而图像中的小物体甚至会小于stride的大小，造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降。传统解决这个问题的思路
本文是基于《Python数据分析与挖掘实战》的实战部分的第10章的数据——《家用电器用户行为分析与事件识别》 做的分析。旨在补充原文中的细节代码，并给出文中涉及到的内容的完整代码；另外，原文中的数据处理部分排版先后顺序个人感觉较为凌乱，在此给出梳理。在作者所给代码的基础上增加的内容包括：1）在数据规约部分： 书中提到：规约掉热水器"开关机状态"=="关"且”水流量”==0的数据，说明热水器不处于工
1. 创新点 论文主要针对模型训练中出现的正负样本不均衡问题，根据困难样本挖掘原理，在原有的损失函数中引入调制因子，将背景部分视为简单样本，减小背景损失在置信损失中的占比，使得模型收敛更快速，模型训练更充分，从而提高了复杂背景下的目标检测精度。同时，通过构建特征金字塔和融合多层特征图的方式，实现对低层特征图的语义信息融合增强，以提高对小目标检测的精度，从而提高整体的检测精度。2. 实现方法 本
一、原理 对于一个稳定的监控场景而言，在没有运动目标，光照没有变化的情况下，视频图像中各个像素点的灰度值是符合随机概率分布的。由于摄像机在采集图像的过程中，会不可避免地引入噪声，这些灰度值以某一个均值为基准线，在附近做一定范围内的随机振荡，这种场景就是所谓的“背景”。
目录 前言：一、VOC数据集的制作1、数据的标注工具：labelIImg ----我也是在github上下载的，这里我提供我的链接2、数据集的文件夹：由于我的只涉及目标检测，故只需以下几个文件目录：二、实现1、Pascal_label_map.pbtxt文件格式：2、将数据集转换为tfrecord格式，书中提供了create_pascal_tf_record.py，在这里，需要对书中的代
目标检测综述 论文参考：[Object Detection in 20 Years: A Survey][https://arxiv.org/abs/1905.05055]引言 目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系
Learning Motion Priors for Efficient Video Object Detection视频中的目标检测方法，基于RFCN(Dai et al. 2016)的单帧图像检测方法。 首先视频帧被分为关键帧和非关键帧(Zhu et al. 2017b)。对于关键帧通过整个网络来提取更深的深度特征，而非关键帧提取浅层的信息，从而加快inference的速度。非关键帧的深度特征
Paperreading之一 目标检测专用backbone—DetNet 1.前言：一个专门用于目标检测的backbone—DetNet，目前大多数用于目标检测的backbone都是使用在ImageNet上预训练的网络，比如常用的vgg，resnet系列等等，但是这些网络都是为图像分类而设计的，把这些网络用于目标检测领域，通常不能完美贴合，会或多或少的增加一些层。这样会有两个
VIBE的确是一个非常快速 的方法，计算量与内存使用量极小，思想简单却非常有效。VIBE 采用 20 个历史像素值当前像素的背景模型，将当前像素与背景模型中的每个像素进行距离比较，如果小于背景阈值（20）的背景像素个数大于某个值（2），则认定当前像素为背景，对背景模型进行更新，否则，认定当前像素为 前景。需要注意的是：1. 背景模型的初始化：采用第一帧初始化背景模型，随机从当前像素8邻域（包括自身
一、目标检测的概念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
运动目标检测|单高斯背景建模
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2021-07-29 15:28:37
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背景差分法亦称背景减法，常用于检测视频图像中的运动目标，是目前运动目标检测的主流方法之一。其基本原理就是将图像序列中的当前帧和已经确定好或实时获取的背景参考模型（背景图像）做减法，找不同，计算出与背景图像像素差异超过一定阀值的区域作为运动区域，从而来确定运动物体位置、轮廓、大小等特征，非常适用于摄像机静止的场景。既然需要与背景参考模型作比较，那么背景差分法的性能好坏很大程度上取决于背景模型的建模、
讨论在前面几篇文章中的几类能有效提高小目标检测精度的方法中，数据增强作为普适性最好的提高小目标检测效果的方法，能够用于不同的场景、不同类型的小目标检测，普适性较好；多尺度融合、锚框设计、IOU 阈值匹配、超参数调优也能够用于不同场景下的小目标检测，但是都存在着一定程度上的可迁移性问题，即在某一场景下设计的多尺度融合策略、锚框、IOU 阈值和超参数组合并不适合迁移用于其他场景；利用 GAN 网络进行
重磅干货，第一时间送达 作者 | roger深度学习可以说是一门实验科学，业界要落地一个算法必然要尝试各种tricks，本文介绍目标检测领域的常用tricks，当然其中涉及到的一些tricks也可使用于其他任务，如mixup，label smooth等。YOLO-V4[1]将目标检测中的tricks分为以下两类，本文以此展开介绍：Bag-of-Freebies，
基于感知哈希算法的视觉目标跟踪 偶然看到这三篇博文[1][2][3]，提到图片检索网站TinEye和谷歌的相似图片搜索引擎的技术原理。以图搜图搜索引擎的使命是：你上传一张图片，然后他们尽全力帮你把互联网上所有与它相似的图片搜索出来。当然了，这只是他们认为的相似，所以有时候搜索结果也不一定对。事实上，以图搜图三大搜索引擎除了上面的老牌的TinEye和Google外，还有百度上线不算很久的新生儿：百度
在网页中，有一个好的背景往往能产生很特别的效果。但无缝的网页背景的制作，却着实让我费了不少脑筋，因为初始时，由于计算错误，背景总是不能很好的接合在一起，直到今天我在研究斜线背景才领悟了其中的道理。让我们来看看下面的斜线图片：图一：这是一个斜线背景，通过它可以得到非常漂亮的斜线背景。如下。要随意做出这样的斜线有什么窍门呢，通过我的观察，我发现了利用补充法可以的到很好的无缝背景。让我简单来做个说明：1
