AP衡量的是训练出来的模型在每个类别上的好坏。mAP衡量的是训练出来的模型在所有类别上的好坏，mAP就是AP的均值，反映的是全局性能。PR曲线训练好的模型对所有的测试样本计算出confidence score，每一类confidence score排序（比如一共有20个样本）：然后计算precision和recall，得到PR曲线： 很显然选的样本增多，recall肯定会越来越多，而pr
对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，但它很难解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现目标的是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。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 图1（a）是图像分类任务，只需识别出这是一张斑马的图片。 图1（b）是目标检测任务，不仅要识别出这是一张斑马的图片，还要标出
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
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2024-02-22 16:12:27
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通用目标检测 定义： 给定一个任意的图像，确定是否有来自预定义类别的语义目标的实例，如果存在，返回空间位置和范围.相比于目标类检测,更侧重于探测广泛的自然类别的方法发展历程: PASCAL VOC数据集, ILSVRC性能逐渐提高.典型算法 基于卷积的神经网络目标检测方法，根据检测速度可分为两阶段目标检测和一阶段目标检测。 两阶段目标检测算法：生成候选区域+分类和边界框回归
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2024-03-07 15:35:28
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文章目录1.pixel-wise调整1）photometric distortion2）geometric distortion2.物体遮挡1）random erase 、CutOut2）hide-and-seek 、grid mask3）DropOut、DropConnect、DropBlock3.用多张图来进行数据增强1）MixUp2）CutMix4.GAN实现数据增强1）style tra
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2024-04-03 22:35:50
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目标检测基础知识介绍Author：Mr. SunDate: 2019.03.16Location：DaLian university of technology导语：最近看了很多的关于目标检测的博客和论文，看的似懂非懂；因此今天开始写一下自己的学习心得，希望能给需要的人一些帮助。摘要： 迁移学习(transfer learning)技术对不同图像的分类任务（classi
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2024-09-14 14:58:09
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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
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2024-02-13 15:44:06
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信息安全是对信息和信息系统进行保护，防止未授权的访问、使用、泄露、中断、修改、破坏并以此提供保密性、完整性和可用性。信息安全管理体系是人员、管理与技术三者的互动。在现在的安全因素中，安全的管理能力显得特别重要。在安全管理政策及策略下，再通过相关的技术手段来提高安全的能力。安全能力可以分为四种： • Protection(防护)：采用可能采取的手段保障信息的保密性、完整性、可用性、可控性和责任性。
传统目标检测实战：HOG+SVM 文章目录传统目标检测实战：HOG+SVM1. 前言1.1 传统和深度1.2 何为传统目标检测1.3 传统目标检测方法不足2. 先验知识3. 项目框架3.1 文件架构3.2 方法简要介绍4. 工具函数（utils.py）5. 特征提取（extract_feature.py）6. 训练分类器（train.py）7. 测试（test.py）8. 困难样本挖掘（neg_m
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2024-04-16 10:36:03
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闲话：标注数据一直都是深度学习中代价非常大的工作，而重复劳动对人来说又是极痛苦的。做了几个目标检测的项目后一直想要做一个半自动标注的工具，但是对GUI类界面从设计到功能感觉工作量还是挺大的，之前也没有多少经验。突然想到，为什么一定得自己做一个呢，把检测到的结果转换成labelme格式的json文件，用labelme来对结果进行修改不是很好吗？本着这样的想法于是就有了下面的内容，这也省掉了非常非常多
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2024-04-03 07:26:25
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文章目录1.前言2.mAP计算方法3.各项指标含义3.1 Average Precision（AP）3.2 AP Across Scales3.3 Average Recall（AR）3.4 AR Across Scales4.查看指标 1.前言在验证集上会得到COCO的评价列表在目标检测上常用的两个公开数据集pascal voc和coco针对这两个数据集都有一个评判标准目标检测与图像分类明显差
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2023-09-04 16:49:44
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一、创建项目 （1）进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public （2）创建项目 点击添加数据集：找到这两个 然后创建即可。 会生成以下项目： 二、启动环境，选择GPU版本 然后会进入到以下界面 选择的两个压缩包在/hom
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2020-03-05 12:44:00
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由于博主的科研训练时间为2017年左右，本文涉及的CV领域目标检测的经典算法为2017年之前的优秀神经网络算法，至于2017~2020年间，现阶段业界也优化产生了不少了新的研究应用，性能和速度更加乐观，在此不做详细对比。目录目录目标检测性能指标FPSmAP目标检测经典算法RCNNFastRCNNFasterRCNNYolo(v1)SSD算法目标检测经典算法性能及研究结果简洁对比目标检测性能指标FP
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2024-04-07 21:19:52
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(What is that) Scraper tracks several GitHub repos in a single Google Sheet (GS) table. You can see all of the opened and done issues, related PRs, priorities, your teammates comments, use coloring, f
文章目录发展历程**Viola Jones Detectors:****HOG Detector:****DPM(Deformable Part Model):****YOLOv3**：Fast R-CNN**Faster R-CNN**：FPN：**Cascade R-CNN**：Libra R-CNN：Faster R-CNN简析RPN生成ProposalsBBox Head补充 发展历程参
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2024-08-22 10:49:36
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文章目录目标检测实战一、数据标注目标检测实战二、云端训练模型目标检测实战三、本地训练模型
目标检测实战一、数据标注
目标检测实战一、标注数据
目标检测实战二、云端训练模型
目标检测实战二、云端训练模型
目标检测实战三、本地训练模型
目标检测实战三、本地训练模型
原创
2022-07-01 11:44:57
32阅读
作者是百度美研Apollo感知团队的资深软件架构师——陈光1. 物体检测模型中的算法选择物体检测（Object Detection）是无人车感知的核心问题，要求我们对不同的传感器（如图中覆盖不同观测范围FOV的无人车传感器）设计不同的算法，去准确检测出障碍物。例如在Apollo中，为3D点云而设计的的CNN-SEG深度学习算法，为2D图像而设计的YOLO-3D深度学习算法等。物体检测要求实时准确的
本项目是基于PointRCNN网络结构，结合飞桨官方模型库运行3D目标检测。 首先介绍下PointRCNN 1.PointRCNN是 Shaoshuai Shi, Xiaogang Wang, Hongsheng Li. 等人提出的，是第一个仅使用原始点云...
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2020-12-28 15:58:00
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文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
## Javacv paddlepaddle 视频行人检测
近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，视频行人检测已经成为了一个热门的研究领域。行人检测技术可以在视频中识别和跟踪行人的位置，为安全监控、智能交通等领域提供重要的支持。本文将介绍如何使用Javacv和PaddlePaddle来实现视频行人检测，并提供相应的代码示例。
### Javacv简介
Javacv是一个基于Java的计算机视
原创
2024-01-20 08:48:33
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