前言 本文介绍了在图像预处理调参、模型训练调参等方面中的技巧，并提醒读者要多注意数据的分布和呈现的状态。作者 | mo7022515woCV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整计算机视觉入门1v3辅导班对卷积网络来说，所学习的就是数据集的数据分布，你的卷积核参数最后形成的也是对数据集中特征分布的认知。1、预处理技巧分享图像预处理部分调参的主要目的是对输入数据进行增强，使得网络模型在训练的
参考文章：深度学习-目标检测评估指标P-R曲线、AP、mAP 文章目录P-R曲线：AP计算： 下面通过具体例子说明。首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence score，每一类（如car）的confidence score保存到一个文件中（如comp1_cls_test_car.txt）。假设共有20个测试样本，每个的id，confidence score和ground truth
基本概念P-R曲线中，P为图中precision，即精准度，R为图中recall，即召回率。Example下面通过具体例子说明。
首先用训练好的模型得到所有测试样本的confidence score，每一类（如car）的confidence score保存到一个文件中（如comp1_cls_test_car.txt）。假设共有20个测试样本，每个的id，con
1、引言 对于目标检测，我们该怎么判断检测的整体好坏呢？如下面这张图： IOU大于指定阈值？类别正确？还是置信度大于指定阈值？直观的感觉是都要考虑到。2、几个关键指标  
AP(Average Precison)是计算具体某个类别的AP，相当于一个二分类问题，计算步骤如下：先确定划分positive和negative的IoU阈值，预测的proposal与当前这个类别的GT的IoU大于阈值，则这个预测结果为positive（TP），否则为negative（FP）平均计算
什么是IoU在目标检测算法中，我们经常需要评价2个矩形框之间的相似性，直观来看可以通过比较2个框的距离、重叠面积等计算得到相似性，而IoU指标恰好可以实现这样的度量。简而言之，IoU（intersection over union，交并比）是目标检测算法中用来评价2个矩形框之间相似度的指标IoU = 两个矩形框相交的面积 / 两个矩形框相并的面积，如下图所示：什么是TP TN FP FNTP、TN
问题本文首先提出了一个目前一阶目标检测器存在的普遍问题就是在head部分将分类和定位这两个任务并行的来做了。这样的话就存在两个任务之间不对齐的问题。因为两个任务是的目标不一样。分类任务更加关注目标的显著的，关键的特征。而定位任务更加关注图像的边界特征。这就导致当使用两个独立的分支来进行预测的时候，会导致一定程度上的结果的不能对齐。如上图所示，第一张中的result列，绿色和红色的方块表示的是在定位
什么检测器能够兼顾准确率和模型效率？如何才能实现？最近，谷歌大脑 Mingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. Le 提出新架构 EfficientDet，结合 EfficientNet（同样来自该团队）和新提出的 BiFPN，实现新的 SOTA 结果。在计算机视觉领域，模型效率的重要性越来越高。近日，谷歌大脑团队 Quoc V. Le 等人系统研究了多种目标检测神经网络
目标检测中的评价指标mAP理解及计算最近在学习Faster R-CNN进行目标检测，在评估检测结果阶段遇到了目标检测中常用的评价指标mAP。之前不太了解这方面知识，为此搜集了一些博客，做了下总结。关于mAP的背景知识可以参考目标检测评测指标mAP及计算[译]，翻译自国外的一篇博客，很详细。下面的内容主要是关注如何计算mAP（VOC2010以后的计算方法）。一、基础知识1. precision（精确
转自:新智元【导读】在最近放出的CVPR 2021论文中，微软的研究者提出了多重注意力机制统一目标检测头方法Dynamic Head。在Transformer骨干和额外数据加持下，将COCO单模型测试取得新纪录：60.6 AP。随着注意力机制在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能领域风靡，计算机视觉领域刷榜之争可谓是进入白热化阶段。近期大量工作刷新现有各项任务SOTA：前脚谷歌刚在图像识别Ima
从R-CNN到Faster R-CNN谈谈物体检测问题解析物体检测模型从R-CNN到Faster R-CNN代表着深度学习模型在物体检测领域取得了关键性的突破，与传统的物体检测方法产生了分离，把物体检测带进了深度学习时代。模型进化流程：R-CNN
(1) 候选区域选择(2) CNN特征提取(3) 分类与边界框回归Fast R-CNN
引入ROI Pooling层，输入图片无需缩放Fas
CV计算机视觉核心08-目标检测yolo v3对应代码文件下载： 需要自己下载coco的train2014和val2014： 对应代码（带有代码批注）下载：一、数据集：这里我们选择使用coco2014数据集： 其中images、labels、5k.txt、trainvalno5k.txt是必须要的： 其中image存放训练数据和validation数据： labels文件夹中存放标签，且与上面训练
文章目录 目标检测评价指标IoU（交并比）Precision（查准率）和Recall（查全率）TP、FP、FN、TNAP、mAP实际计算方法实例级下的AP计算 一、目标检测 目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标并用矩形框确定它们的位置、大小和类别。 二、评价指标 &n
最近，用faster rcnn跑一些自己的数据，数据集为某遥感图像数据集——RSOD，标注格式跟pascal_voc差不多，但由于是学生团队标注，中间有一些标注错误，也为后面训练埋了很多坑。下面是用自己的数据集跑时遇到的一些问题，一定一定要注意：在确定程序完全调通前，务必把迭代次数设一个较小的值（比如100），节省调试时间。错误目录：1 ./tools/train_faster_rcnn
使用不同的性能指标对算法进行评价往往会有不同的结果，也就是说模型的好坏是相对的。方法的好坏不仅取决于算法和数据，还决定于任务的需求。因此，选取一个合理的模型评价指标是非常有必要的。这里主要探讨一下图像处理中对object检测的评价方法。其中包括Precision&Recall，IOU，AP，MAP。Precision&Recall准确率Precision：预测结果中，有多少是真的正
大雁与飞机假设现在有这样一个测试集，测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成，如下图所示： 假设你的分类系统最终的目的是：能取出测试集中所有飞机的图片，而不是大雁的图片。现在做如下的定义： True positives : 飞机的图片被正确的识别成了飞机。 True negatives: 大雁的图片没有被识别出来，系统正确地认为它们是大雁。 False positives: 大雁的图片被错
1. AP（Average precision）AP50AP75AP[.5:.5:.95!]对应解释：简单的说：就是判断是否检测正确，需要通过以下这几个指标进行判断为了定义上述的术语，引入一个辅助指标Intersection over Union (IoU)。目标检测中的 IoU 模型评估原始面积gt（ground truth）和预测面积pd( prediction)之间的重叠程度。真值和预测可以
目标检测 PAA 概率anchor分配算法（Probabilistic Anchor Assignment Algorithm）flyfish论文：Probabilistic Anchor Assignment with IoU Prediction for Object Detection 简称PAA 代码：https://github.com/kkhoot/PAA 论文地址：https://a
声明：以下内容全是我的个人见解，如有问题，欢迎指正！AP(Average Precision)即平均精度，是目标检测中的一个常用指标。一、精确率和召回率说道AP，那不得不提准确率和召回率。首先我们来看他们的计算公式精确率：召回率：其中，TP，FP，FN出自一个混淆矩阵，这里我们不展示这个混淆矩阵的定义，我们直接说这些变量的定义。TP：检测器输出的结果中正确的个数FP：检测器输出的结果中错误的个数F
该作者写的细节我认为应该是 SimOTA 的细节。 OTA 论文回顾：SimOTA 来自于 YOLOX 论文：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf ，是 OTA 的简化, OTA 使用 Sinkhorn-Knopp Iteration 来求解 cost 矩阵。 OTA 是直接基于规则，直接用 k 个最小 cost 值的候选框作为正样本。
