论文名称：Grad-CAM: Visual Explanations from Deep Networks via Gradient-based Localization 论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1610.02391 推荐代码（Pytorch）：https://github.com/jacobgil/pytorch-grad-cam bilibili视频讲解：ht
------------恢复内容开始------------------------恢复内容开始------------边界框：正好能框住物体的矩形框，bounding box（bbox）。它有两种表示方法，xyxy格式与xywh真实框：数据集中标注的框，ground truth box（gt_box）预测框：由模型预测输出的可能包含目标物体的边界框prediction box（pred_box）
在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。 然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detection）或目标识别（object recogni
声明：本文引用吴恩达教授的DeepLearning课程内容。 滑动窗口法的卷积实现虽然效率更高，但仍然存在问题，不能输出最精准的边界框。因为滑动窗口法中，取这些离散的位置集合并不能完全匹配目标大小、位置。 &nb
目 录1. 常见概念1.1 边界框（bounding box）1.2 锚框（Anchor）1.3 交并比（IoU）1.4 非极大值抑制（NMS）2. 评价指标2.1 TP、TN、FP、FN2.2 Precision、Recall2.3 AP、mAP 1. 常见概念1.1 边界框（bounding box）缩写 bnd box，若为物体真实边界框则称其为真实框（Ground Truth Box，常
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
Bounding Box Regression LossPyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch目标检测任务的损失函数由Classifi
原创
2022-08-08 10:11:32
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介绍几个经典的目标检测算法，R-CNN系列（FPN），YOLOv1-v3
R-CNN（Region-based CNN）motivation：之前的视觉任务大多数考虑使用SIFT和HOG特征，而近年来CNN和ImageNet的出现使得图像分类问题取得重大突破，那么这方面的成功能否迁移到PASCAL VOC的目标检测任务上呢？基于这个问题，论文提出了R-C
1.网络骨架：Backbone当前的物体检测算法虽然各不相同，但第一步通常是利用卷积神经网络处理输入图像，生成深层的特征图，然后再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络是整个检测算法的“骨架”，也被称为Backbone。常用骨架：VGGNet ：走向深度，Inception：纵横交错，ResNet：残差结构DenseNet：多重残差，FPN：特征金字塔，DetNet：专为检测。2.
简介
在目标检测领域，尽管anchor-free方法取得了成功，但应注意的是，这些方法在准确性方面仍存在局限性，其局限性在于其以atomic fashion方式学习边界框的方式。因此，anchor-free方法的存在两个问题：首先，中心关键点的定义与其语义不一致。众所周知，中心关键点对于anchor-free目标检测器是必不可少的，通常，在其训练阶段将目标包围盒内的正中心关键点嵌入到均
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2021-06-15 13:21:19
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文章目录1. 测量时间的方式2. model.eval(), model.train(), torch.no_grad()方法介绍2.1 model.train()和model.eval()2.2 model.eval()和torch.no_grad()3. 模型推理时间方式4. 一个完整的测试模型推理时间的代码5. 参考： 1. 测量时间的方式time.time() time.perf_cou
详解目标框xml文件
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2021-06-24 13:55:31
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步骤：（1）训练的时候有3D点云和3D框，将3D框投影到图像上，获得2D框（前景点），然后使用GT Samples对点云进行数据增强，在3D点云场景中插入一些3D object,这些插入的3D object也要投影到图像上，但是不是全部投影上去，有一个随机百分百的Dropout，随机投影到图像上一些点，按照作者的说法，这样可以模拟在Sequential fusion中图像漏检的情况（2）在测试过程
深度学习Pytorch（十）——基于torchvision的目标检测模型 文章目录深度学习Pytorch（十）——基于torchvision的目标检测模型一、定义数据集二、为PennFudan编写自定义数据集1、下载数据集2、为数据集编写类三、定义模型Ⅰ 微调已经预训练的模型Ⅱ 修改模型以添加不同的主干1、PennFudan数据集的实例分割模型四、整合1、为数据扩充/转换编写辅助函数2、编写执行训
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
文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
©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
原始Tranformer检测器 DETR（ECCV2020）开山之作！DETR！代码链接：https://github.com/facebookresearch/detr论文提出了一种将目标检测视为直接集预测问题的新方法。DETR简化了检测流程，有效地消除了对许多人工设计组件的需求，如NMS或anchor生成。新框架的主要组成部分，称为DEtection TRansformer或DETR，是一种基
目标检测：1、 对象定位和特征点检测目标检测的神经网络的目标标签和损失函数为：更概括地说，神经网络可以通过输出图片上的特征点的坐标来实现对目标特征的识别选定特征点个数，并生成包含这些特征点的标签训练集，然后利用神经网络输出脸部关键特征点的位置。人体姿态检测也是同样的道理，选取一些关键特征点，如胸部的中点，左肩，左肘，腰等等2、基于滑动窗口的目标检测算法。定义：我们以某个步幅滑动这些方框窗口遍历整张
文章目录性能指标常用方法1. two stage的方法1.1 R-CNN1.2 SPP-Net1.3 Fast R-CNN1.4 Faster R-CNN2. one stage的方法 性能指标例子：参考 准确率和召回率通常是此消彼长的（trade off），很难兼得。很多时候用参数来控制，通过修改参数则能得出一个准确率和召回率的曲线（ROC），这条曲线与x和y轴围成的面积就是AUC（ROC
