目标检测作为一项发展了20年的技术，技术层面已经非常成熟，涌现了一大批如Faster R-CNN、RetinaNet、YOLO等可以在工业界实用的目标检测方法，但小目标检测性能差的问题至今也没有被完全解决。因为Swin Transformer的提出，COCO test-dev上的 已经刷到61 ，但小目标检测性能（即 ）和大目标检测性能（即 ）
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
转载
2024-04-26 18:10:37
178阅读
文章目录???摘要一、1️⃣ Introduction---介绍二、2️⃣Related Work---相关工作2.1 ? 基于深度学习的对象检测器2.2 ✨多尺度特征融合2.3 ⭐️数据增强三、3️⃣提议的方法3.1 ? 具有上下文增强和特征细化的特征金字塔网络3.1.1 ☀️上下文增强模块☀️3.1.2 特征细化模块 ???摘要微小的物体由于其低分辨率和小尺寸而很难被探测到。微小目标检测性能
转载
2024-07-29 20:14:32
327阅读
论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.00726背景介绍通用目标检测是计算机视觉领域最广为关注的问题之一。尽管近年来自于CNN的目标检测算法较传统方法在准确率上取得的突飞猛进的进展，然而较目标分类问题而言依然还有很长一段路要走。早期的目标检测方法主要是由VJ框架所引领，其核心思想是在图像上枚举大量的滑动窗口，提取滑动窗口里的图像特征，通过级联分类器对滑窗进行打分，对得分较
前言本文基于本人的专科毕业论文简化而写，主要讲述如何实现通过YOLOv7对水中鱼类进行目标检测的实现。文中所有数据为作者当时实验所得，读者复现项目的过程中可能会出现模型效果不一样的问题，这个暂时没有解决方法，机器学习目前为止本来就没有完全合理的数学解释，所以只能多训练几次调整参数，改善模型效果。本项目有参考过网上其他人的数据处理代码，如有雷同，请见谅。摘要由于海洋鱼类研究中对于鱼群的生活位置、行为
引言 京东AI研究院近日发布了基于PyTorch的通用目标重识别(ReID)开源库FastReID，其发布对相关领域的研究起到积极的促进作用，同时也加速技术产品落地应用。FastReID已经在行人重识别、车辆重识别上都取得了优异的评测结果，在京东内部，该技术已经获得广泛地应用于智慧园区、智慧楼宇、智慧供应链、线下零售等实际项目中。在刚公布的论文FastReID: A Pytorch To
目录1、作者2、算法简介3、环境配置4、代码实现4.1 数据准备4.2 完整代码4.3 运行结果常见问题总结 1、作者熊文博2、算法简介YOLO英文名字为Yolo Only Look Once，意为你只看一次，也就是说你只看一次，就可以把图像中的目标检测出来。YOLO是一种目标检测的算法，其于2015年首次提出，目前最新的已经到YOLO v8了。现在用YOLO v2加载训练好的COCO数据集权重
转载
2024-05-28 09:11:34
66阅读
Abstract：目标检测器通常会根据尺寸不同具有不同性能表现，其中小物体的性能最不令人满意。在本文中，我们研究了这种现象，并发现：在大多数训练迭代中，小目标的损失对总损失几乎没有贡献，导致优化不平衡导致性能下降。受此启发，我们提出Stitcher，它是一种反馈驱动的数据提供者，旨在以平衡的方式训练目标检测器。在Stitcher中，将图像调整为较小的分量，然后将其拼接为与常规图像相同的尺寸。拼接图
转载
2024-05-08 21:57:03
145阅读
meanshift跟踪算法：meanshift算法用于视觉跟踪时，将基于前一图像中的对象的颜色直方图在新图像中创建置信度图，并使用均值平移来找到靠近对象旧位置的置信度图的峰值。 置信度图是新图像上的概率密度函数，为新图像的每个像素指定一个概率，该概率是前一图像中的对象中出现的像素颜色的概率。meanshift跟踪算法步骤： ① 选择搜索窗口，包括窗口的初始位置、大小、形状（对称或歪斜，矩形或圆心）
转载
2024-05-21 20:06:49
55阅读
©作者 | 王文本文介绍一下我们中稿今年 ECCV 的一项工作。对目标检测模型所需要的数据进行标注往往是十分繁重的工作，因为它要求对图像中可能存在的多个物体的位置和类别进行标注。本文旨在减少 Detection Transformer 类目标检测器对标注数据的依赖程度，提升其数据效率。论文题目：Towards Data-Efficient Detection Transformers论文
转载
2024-06-09 01:18:06
115阅读
对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小目标。另外一种是相对尺度定义，即以物体在图像中的占比面积比例来判断是否为小目标，例如国际光学工程学会
转载
2024-08-07 15:11:51
463阅读
百度飞桨零基础实践深度学习目标检测系列学习笔记目标检测任务目的： 所属类别 + 目标位置面对的核心问题： 1.如何产生候选区域 2.如何提取图像特征 目录目标检测发展进程：（1）：Anchor-Free（2）：Anchor-Based目标检测基础知识：（1）边界框bbox（2）锚框AnchorBox（3）交并比IOU（4）非极大值抑制NMS 目标检测发展进程：当前主要为两个方向：（1）：Ancho
转载
2024-03-22 16:48:52
105阅读
此YOLO V4 Tiny改进在保证精度的同时帧率可以达到294FPS！具有比YOLOv4-tiny（270 FPS）和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度（277 FPS），并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同；作者单位：东北电力大学, 北华大学1、方法简介为了提高目标检测的实时性，本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使用ResNet-D网
TOPSIS综合评价法TOPSIS法是多目标决策分析中一种常用的有效方法，是一种逼近于理想解的排序法，又称为优劣解距离法。它根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，在现有的对象中进行相对优劣的评价。 例题解析 1989年度西山矿务局5个生产矿井实际资料如下表，对西山矿务局五个生产矿井1989年的企业经济效益进行综合评价。 解题步骤 解：用x₁，…，x₉分别表示评价的指标变
Attention 机制所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制。当我们再看一样东西时，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的东西的某一个地方。随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。面对上面这张图，如果从整体上看，只看到了很多的车，但仔细一看会发现每辆车的车牌号不同，汽车厂家也不同。图中除了汽车之外的信息均是无用信息，也对目标识别网络起不到作用。Attention机制便是要找到这
转载
2024-03-21 14:55:50
117阅读
目标检测一.简介 目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。尤其是在复杂场景中，需要对多个目标进行实时处理时，目标自动提取和识别就显得特别重要。 随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对目标进行实时跟踪研究越来越热门，对目标进行动态实时跟踪定位在智能化交通系统、智能监控系统
转载
2024-03-26 05:44:22
90阅读
VOTVOT认为，数据集只有规模大是完全不行的，一个可靠的数据集应该测试出tracker在不同条件下的表现VOT提出，应该对每一个序列都标注出该序列的视觉属性（visual attributes），以对应上述的不同条件，VOT2013共提出了六种视觉属性：相机移动（camera motion，即抖动模糊） 光照变化（illumination change） 目标尺寸变化（object size c
转载
2024-04-15 14:56:50
60阅读
1、小目标所占像素的问题一种是相对尺寸大小，如目标尺寸的长宽是原图像尺寸的0.1，即可认为是小目标；另外一种是绝对尺寸的定义，即尺寸小于32*32像素的目标即可认为是小目标。 摘要 小目标是指图像中覆盖区域较小的一类目标.与常规目标相比，小目标信息量少，训练数据难以标记，这导致通用的目标检测方法对小目标的检测效果不好，而专门为小目标设计的检测方法往往复杂度过高或不具有通用性.在
转载
2024-03-29 19:37:12
182阅读
文章目录前言一、小目标检测1、小目标的定义2、小目标检测的难点二、Slicing Aided Fine-tuning(SF)切片辅助微调：三、Slicing Aided Hyper Inference (SAHI)切片辅助推理总结 前言最近开始接触小目标检测的算法，直观想到的算法就是将可能存在小目标的图像区域进行合理的放大然后进行检测。偶然间发现与上述想法类似，原理简单却又有效的sahi算法而且
转载
2024-05-12 13:58:08
811阅读
前言博主去年参加了一系列比赛，取得了还可以的成绩，拿了几个国内比赛的top10，也拿到了kaggle的银牌。博主的梦想是有一天能够成就kaggle GM，成为一流的Data Scientist。有个遗憾的事是参加完这些比赛以后并没有好好的分析、学习其中出现的各种优秀的思路和技巧。博主并不想错过这种吸前排"欧气"的机会，所以打算写一个系列，记录我们能从这种竞赛前排选手的作品中，学到哪些内容。毕竟学到
