1.AP(现在目标检测论文中COCO数据集上的衡量标准）：目标检测算法的常用评价标准，实际上是mmAP,因为是多个IOU阈值的平均mAP,含义为IOU阈值（检测框与groundtruth的iou大于该阈值时认为是正样本）从0.5到0.95逐步递增0.05时共10个IOU阈值下的mAP的平均值。（而在Pascal VOC上只计算IOU阈值为0.5下的mAP ，所以COCO评价标准更全面）2.AP50
YOLOv3整体结构 Neck整体结构YOLOv3的neck部分使用的是FPN，这一部分也叫特征金字塔，它的作用是将多尺度的出入进行特征融合。backbone部分输出的shape分别为（13，13，1024），（26，26，512），（52，52，256）。将这三个输出分别输入到FPN中，我们先看（13，13，1024）这一个输入，经过5次卷积后，输出（13，13，512），然后兵分两路，一
一、什么是目标检测？ 在前面的几篇中，我们学习了使用卷积神经网络进行图像分类，比如手写数字识别是用来识别0~9这十个数字。与图像分类处理单个物体的识别不同，目标检测它识别的不仅是物体，还是多个物体，不仅要确定物体的分类，还要确定物体的位置。比如下图： 目标检测不仅要告诉我们这张图片上既有小狗也有小猫，还要告诉小狗处于左边红色方框内，而小猫处于右边的红色方框内。也即目标检测的输出
参照之前的博客“ensorFlow ObjecDetectionAPI在win10系统Anaconda3下的配置”：，将环境配置好，下面开始调用该API对视频中的动态目标进行检测。我们这里还是在jupyter notebook编译环境下进行代码的测试。首先，通过CMD窗口进入到所配置好的TensorFlow环境（我这里是activate python35），然后进入到TensorFlow API的
1. 什么是目标检测？拿上图 (用YOLOv3检测) 来说，目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。再来看下YOLOv3在视频上的效果：总之，目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。2. 目标检测技术的概述目前，基于深度学习(deep learning)的目标检测技术效
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2023-11-06 16:54:53
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3.6、训练与测试本文来自开源组织 DataWhale ? CV小组创作的目标检测入门教程。对应开源项目 《动手学CV-Pytorch》 的第3章的内容，教程中涉及的代码也可以在项目中找到，后续会持续更新更多的优质内容，欢迎⭐️。如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv
目标跟踪任务意义需求：自动驾驶、智慧城市、安防领域面向车辆、行人、飞行器等快速运行的物体实时跟踪及分析算法优势：单纯的目标检测算法只能输出目标的定位+分类，无法对移动的目标具体的运动行为及运动特征进行分析。难点目标数量多、类别复杂、相互遮挡、图像扭曲变形、背景杂乱、视角差异大、目标小且运动速度快。一个相对完善的目标跟踪任务实现往往需要融合目标检测、行人重识别、轨迹融合等多项技术能力，同时考虑跨镜头
目标检测是对图像中存在的目标进行定位和分类的过程。识别出的物体在图像中显示为边界框。一般的目标检测有两种方法：基于区域提议的和基于回归/分类的。在本章中，我们将使用一个名为YOLO的基于回归/分类的方法。YOLO-v3是该系列的其中一个版本，在精度方面比以前的（YOLOV1、YOLOV2)版本表现更好。因此，本章将重点介绍使用PyTorch开发的Yolo-v3。 在本章中，我们将学习如何实现YOL
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2023-08-07 19:44:36
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之前我们有讲过如何将transformer引入CV领域，想去看看的同学可以点击这里：【Transformer学习笔记】VIT解析VIT论文中最后的实验解决的是一个多分类任务。那么transformer的结构能不能用来解决目前cv领域大热的目标检测问题呢？DETR，DEtecion TRsformer就是为了回答这个问题而诞生的。而且它的做法并不是只是直接用transformer结构将传统目标检测网
目录摘要1.介绍2.统一检测2.1.网络设计2.2.训练2.3.推理2.4.YOLO的局限性3.与其他检测系统的比较4.实验4.1.与其他实时系统的比较4.2. VOC 2007错误分析4.3.结合Fast R-CNN和YOLO4.4. VOC 2012结果4.5.通用性：艺术品中的人检测5.野外实时检测6.总结论文翻译摘要我们提出一种新的目标检测算法——YOLO。以前有关目标检测的研究将检测转化
使用paddlex划分数据集第一节课我们讲了如何将编号标注完成后的数据集放置在不同文件夹后，导出COCO格式的训练集与测试集标注文件。这里我们介绍另一种方法：只需要提供数据集的路径，路径文件夹中包含对应的图像文件夹和标注文件夹即可，再指明训练集测试集验证集划分比例，就会将标注数据集按比例划分为训练集与测试集。!pip install paddlex
!paddlex --split_dataset
睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台学习前言什么是SSD目标检测算法源码下载SSD实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码4、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理a、找到真实框对应的先验框b、真实框的编码2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss训练自己的SSD模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训
[Paddle2.0学习之第三步]目标检测（上）目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置相比上一章节的图像分类，目标检测针对的是图中物体。白话：图像分类是看图片属于什么类别，目标检测是看图片有什么东西，那个东西在哪里边界框（bounding box）检测任务需要同时预测物体的类别和位置，因此需要引入一些跟位置相关的概念。
文章目录1.目标检测2. 边界框3.锚框3.1 生成多个锚框3.2 交并比3.3 标注训练集的锚框3.4 输出预测边界框 1.目标检测在图像分类任务里，我们假设图像里只有一个主体目标，并关注如何识别该目标的类别。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）或物体
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2023-08-31 16:48:50
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3.4 模型结构如果使用我们教程的内容或图片，请在文章醒目位置注明我们的github主页链接：https://github.com/datawhalechina/dive-into-cv-pytorch本章教程所介绍的网络，后面我们称其为Tiny_Detector，是为了本教程特意设计的网络，而并不是某个经典的目标检测网络。如果一定要溯源的话，由于代码是由一个外国的开源SSD教程改编而来，因此很多
毕业设计项目做了一个在游戏GTA5中实现自动驾驶的项目，其中一个功能是汽车的碰撞检测。为了实现这个功能我首先需要能实现识别汽车，对比了使用了SSD和Faster-RCNN，我选择了YOLOv3来实现这个功能，因为它既有速度又有精度，还非常灵活，简直是工业界良心。当时在网上查阅相关教程的时候，很多教程只是讲到调用一下文件实现视频文件的检测。然而我需要对屏幕上显示的游戏画面进行检测，所以很多教程都不适
本文主要讲述了在Windows10环境下复现此项目的具体过程和遇到的一些问题及解决方法。 主要包括以下内容：一、环境搭建（1）pytorch安装（2）将pytorch应用到工程（3）requirements中的依赖包安装（4）环境搭建可能遇到的问题二、数据集制作三、yolov5模型训练（1）配置文件修改（2）模型训练（3）模型训练可能遇到的问题四、测试结果（1）图片测试步骤（2）测试可能遇到的问题
像元值应该如何进行归一化？样本图像的尺寸仅与内存、显存大小有关吗？网络能检测的目标框范围只与图像大小有关吗？卷积网络真的具有平移和旋转不变性？制作目标检测训练样本的最佳方案是什么？以下为原文：像元值应该如何进行归一化？不能想当然地认为像元值的取值范围就是0到255，虽然普通数码相机拍摄出来的图像各个通道的取值范围确实是0-255。要知道这个0-255的取值是从更大取值范围处理得来的。在局部强烈光照
导言：目标检测的任务表述如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力，加之数据量的积累和计算力的进步，成为机器视觉的热点研究方向。那么，如何理解一张图片？根据后续任务的需要，有三个主要的层次。一是分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(string)或实例ID来描述图片。这一任务是最简单、最基础的
学习前言什么是FasterRCNN目标检测算法源码下载Faster-RCNN实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、获得Proposal建议框3、Proposal建议框的解码4、对Proposal建议框加以利用（RoiPoolingConv）5、在原图上进行绘制6、整体的执行流程二、训练部分1、建议框网络的训练2、Roi网络的训练训练自己的Faster-RCNN模型 学习前言好的pyto
