目标检测是以图像分类为基础的，希望大家对图像分类有一个不错的掌握，目标检测最难的是代码模块的理解，建议多看多查。目标检测可以分为两个大分支：One-Stage：SSD、YOLOTwo-Stage：FASTer-RCNN One-stage：是基于anchors直接进行分类以及调整边界框Two-Stage：1通过专门的模块生成候选框（RPN），寻找前景以及调整边界框（针对anchors）&
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2024-09-23 06:45:07
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二、基本原理原文摘要：我们提出了一种新的卷积称为区域动态感知卷积(DRConv)，它可以自动分配多个滤波器到具有相似特征表示的相应空间区域。在这方面，DRConv在建模语义变化方面优于标准卷积。标准卷积层可以增加filters的数量来提取更多的视觉元素，但计算成本较高。我们的DRConv通过将增加channel filters的方式转换为使用可学习了instructor的空间维度上，
前言之前我所在的公司七月在线开设的深度学习等一系列课程经常会讲目标检测，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，但一直没有比较好的机会深入（但当你对目标检测有个基本的了解之后，再看这些课程你会收益很大）。但目标检测这个领域实在是太火了，经常会看到一些写的不错的通俗易懂的资料，加之之前在京东上掏了一本书看了看，就这样耳濡目染中，还是开始研究了。今年五一，从保定回京，怕高速路上
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2024-10-11 14:38:10
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深度学习经典检测方法 one-stage（一阶段）YOLO系列 核心优势：速度快，适合实时检测任务。 缺点是通常情况下效果不是太好。two-stage（两阶段）:Faster-rcnn Mask-Rcnn系列 速度比较慢，但是效果不错。指标分析 map指标：综合衡量检测效果，不能只参考精度和recall。P(Positive)和N(Negative) 表示模型的判断结果 T(True)和F(Fal
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2024-07-25 09:59:33
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YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介
YOLO系列是基于深度学习的回归方法。
RCNN， Fast-RCNN，Faster-RCNN是基于深度学习的分类方法。
YOLO官网： https://github.com/pjreddie/darknet
github.com YOLO v
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2024-08-12 18:15:42
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Fast-Rcnn和YOLO的区别及mAP值的计算算法分类：YOLO所属类别为one-stage，Fast-Rcnn所属类别为two-stagetwo stage：
先进行区域生成，该区域称为region proposal（RP，一个有可能包含物体的预选框）；再通过卷积神经网络进行样本分类，精度高，适合做高检测精度的任务任务流程：特征提取—生成RP—分类/定位回归常见two stage：
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2024-05-06 11:01:14
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YOLO（You Only Look Once）系列模型的算力要求并非固定值，而是受模型版本、输入分辨率、硬件平台、推理精度、任务需求（速度 / 精度优先） 等多维度因素影响。不同场景下的算力需求差异极大，从嵌入式设备的 “低算力” 到服务器级的
“高算力” 均有覆盖。以下从核心影响因素、主流版本算力参考、不同硬件适配建议三个层面详细解析：一、核心影响因素：决定 YOLO 算力需求的关键
Selective Search for Object Recognition Selective Search for Object Recognition(菜菜鸟小Q的专栏) Selective Search for Object Recognition(Surge) Selective Search for Object Recognition(原始论文)&n
创新点YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。从网络设计上，YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下：[1] YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没有显示地求取region proposal的过程。而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块（独立于网络之外的selec
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2024-02-26 10:26:42
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一、YOLO这是继RCNN，fast-RCNN 和 faster-RCNN之后，rbg（Ross Girshick）大神挂名的又一大作，起了一个很娱乐化的名字：YOLO。 虽然目前版本还有一些硬伤，但是解决了目前基于DL检测中一个大痛点，就是速度问题。 其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02
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2024-08-20 21:46:50
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.08242 作者：Joseph Redmon, Ali Farhadi 发布时间：2016年12月25日发布前言 该文是YOLO系列第二篇，在模型结构上做的改变主要是添加了anchor boxes（就如同Faster RCNN中的anchor boxes一样，但选择方式不同，Faster RCNN是通过直接设定尺度及长宽比的形式，
YOLO主页：https://pjreddie.com/darknet/yolo1、Yolo与RCNN对比Yolo是“看一眼”：直接在输出层回归bbox的位置和所属类别。RCNN是“看两眼”：先提取候选框，再进行分类+回归YoloV1与Faster RCNN等模型的比较：2、YoloV1（2016年5月）（2.1）V1网络结构（2.2）Yolo核心思想将一幅图像分成S x S个网格（grid ce
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2024-05-07 19:37:47
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深度学习班和视觉班寒老师和李老师讲过图像检测与识别，这篇笔记主要记录R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验。 R-FCN paper: https://arxiv.org/abs/1605.06409 作者代码： https://github.com/daijifeng001/R-FCN #matlab版本 这里使用python版本的代码： htt
目标检测算法概述流行的目标检测算法，从某个角度可以分为两类，即以R-CNN为代表的算法（R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN）和Yolo，SSD这类算法。 R-CNN系算法是two-stage的，首先需要一个产生Region Proposal的方法，常见的有：启发式方法（selective search）和CNN网络（RPN），然后对RP进行分类和回归。 Yolo、SSD是o
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2024-08-26 13:59:03
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目录参考链接0 查询NVIDIA GPU算力（可跳过）1 创建虚拟环境2 在线安装GPU版本 参考链接强力推荐?Pytorch1.10安装记录（CUDA11.3）
RTX3050ti、3060等系列显卡正确安装cuda、cudnn,配置Pytorch深度学习环境（避免由于版本不适应导致重装）0 查询NVIDIA GPU算力（可跳过）通过如下链接可以查询到NVIDIA显卡对应的算力，如果你的GPU
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2023-12-08 09:42:16
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目录R CNN系列算法比较1.R-CNN:2.Fast R CNN3.FASTER -RCNN:YOLO系列YOLOv1YOLOv2YOLOv3YOLOv4SSD（Single Shot MultiBox Detector）R-CNN系列算法比较(two-stage)1.R-CNN:(1)image input；(2)利用selective search 算法在图像中从上到下提取2000个左右的R
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2024-08-08 22:20:48
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“You Only Look Once”或“YOLO”是一个对象检测算法的名字“You Only Look Once”的意思是只看一次，进一步把目标判定和目标识别两个步骤合二为一，所以识别速度有了很大提升YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。什么是one-stage?目前
1.yoloYOLO: You Only Look Once。在2015年首次被提出，在2017年CVPR上，Joseph Redmon 和Ali Farhadi 又提出了YOLOv2，在这之后，又提出了YOLOv3yolo系列是One-stage 的目标检测官网地址：https://pjreddie.com/darknet/yolo/
2.yolov1论文地址：You only look onc
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2024-10-11 04:16:29
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读书笔记：Fast R-CNN：其实我先读的faster rcnn，但是读起来很困难，感觉faster rcnn默认我知道了很多预备知识；因此我先来读一读fast rcnnAbstract：背景：region-based神经网络针对目标检测，在这个基础上进行了改进； 对比：fast-rcnn提出了创新，加快了training和testing的时间，同时还提升了精度。 最后吹捧一下自己的网络 fas
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2024-09-10 12:16:08
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Fast-R-CNN
loss由两部分组成，分类loss是预测的分类向量p在真实类别u上的值的log loss, 回归loss是当真实类别非背景时真实的bbox和预测的bbox的（x, y, h, w）的loss，当真实类别为背景时不计算bbox的loss，即为0,注意这里的xywh并不是bbox的左上角xy和长宽hw，而是对ROI的大小和位置的调整，λ文中设为1Faster-R-CNN
