文章导读旋转框的目标检测任务通常出现在遥感数据，文本数据，以及点云鸟瞰图数据中。对旋转框的表达会采用中心点和长宽再加上旋转角，然后设计损失函数求学习误差。以下介绍一篇讲述旋转框回归引起的旋转敏感度误差以及如何解决该问题的文章RSDet。目录前沿核心思想问题描述解决方法思考展望前沿目标检测任务根据方向，通常可分为水平框检测和旋转框检测。水平框检测通常适合于一般的自然场景图像。旋转框检测通常出现在场景
Haar特征+Adaboost特征检测理论已经说清楚了，下面给出一个基于OpenCV的实例用于石头的目标检测，实验结果表明检测精度还有待提高，可能是正负样本的选择上有所问题，但本文旨在提供学习方法，基本上目标检测的基本流程大致如此。使用Haar+Adaboost算法目标检测分为三个步骤[5]：1、样本的创建和标记2、训练分类器3、利用训练好的分类器进行目标检测。2.1 样本的创建和标记自己做样本是
配置环境：RTX3090 PyTorch 1.9.0CUDA 11.3 cudnn 8.2.0mmcv 0.5.9(旧版本)opencv 3.4.4.19（旧版本）DOTA数据集下载：DOTAR3Det训练好的checkpoints（用于test测试，u8bj）：百度网盘 请输入提取码项目地址：GitHub - SJTU-Thinklab-Det/r3det-on-mmdete
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、军事目标检测及医学导航手术中手术器械定位等方面具有广泛的应用价值。在评价一个目标检测算法的“好坏”程度的时候，往往采用的是pascal voc 2012的评价标准mAP。这篇文章将主要介绍目标检测问题中的最常用的评估指标——mean Av
YOLOv1YOLOv1 创新：将整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box 的位置和所属的类别（将对象检测作为一个回归问题）速度快，one stage detection 的开山之作速度快，one stage detection 的开山之作之前的目标检测方法需要先产生候选区再检测的方法虽然有相对较高的检测准确率，但运行速度较慢。YOLO 将识别与定位合二为一，结构简便，检测
文章目录1. 什么是 IoU2. 什么是「边界框（bounding box）」3. 如何计算IoU 1. 什么是 IoU在深度学习的相关任务中，尤其当涉及到目标识别这一类的任务时，总能在论文或博客中看到或者听到 IoU，那么 IoU 指的是什么，它又是如何计算的呢？IoU 的全称是「Intersection of Union」对应的中文是「交并比」，也就是交集与并集的比。我们来看看示例图： 它表
一、混淆矩阵混淆矩阵(Confusion matrix)： &nb
本文主要梳理了目标检测任务，包括目标检测简介、常用数据集、常用技巧，以及经典的两段式和一段式模型。
前言：本文主要梳理了目标检测任务，包括目标检测简介、常用数据集、常用技巧，以及经典的两段式和一段式模型。1 目标检测简介目标检测（Object Detection）的目的是“识别目标并给出其在图中的确切位置”，其内容可解构为三部分：识别某个目标（Class
介绍一篇最近被 ISPRS&RS接收的遥感旋转目标检测工作：Task Interleaving and Orientation Estimation for High-precision Oriented Object Detection in Aerial Images。该工作讨论了旋转目标检测中分类标签和角度编码的优化。论文实际上是两个子工作的合集，分别涉及了高精度的旋转包围框编码方式
概述在前面的工作中，在RK3566上完成了ROS和Cartographer环境的搭建以及对应的 DEMO的运行。在SLAM的技术中，双目摄像头的使用也是必不可少的。在SLAM学习笔记的第四篇中，完成了OpenCV代码在Ubuntu18.04的虚拟机上交叉编译。现在的工作是将双目摄像头结合OpenCV使用起来。 主要坑点： 1、Firefly自带的Test-Camera无法打开摄像头 2、Firef
目录遥感旋转目标检测：LSKNet旋转目标检测rotation-yolov5旋转目标检测综述SSA旋转目标检测遥感旋转目标检测：LSKNetGitHub - zcablii/LSKNet: (ICCV 2023) Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection旋转目标检测rotation-yolov5旋转目标检测
mAP(mean of Average Precision)平均精确度是object detection中模型性能的衡量标准。 object detection中，因为有物体定位框，分类中的accuracy并不适用，因此才提出了object detection独有的mAP指标，但这也导致mAP没有分类中的accuracy那么直观。但也没有那么复杂，本文将详细解释mAP的计算方法。首先，简单回顾几个
摘要：在这之前我们已经介绍了神经网络、卷积神经网络的原理、应用以及常见的分类神经网络模型。但在实际情况中，我们很难直接得到一个只包含待检测物体的图像来进行分类。本文旨在介绍常用的目标检测模型，目标检测的任务是除了给出待检测目标的类别信息外，还需要给出物体在图像中的位置，并用一个最小的矩形框将其包围起来，即分类+定位。自从卷积神经网络被提出以来，目标检测领域也得到了飞速的发展，从Faster-RCN
一、旋转目标检测方法对比1 当前前沿方法的对比首先我们打开papers with code 网站https://paperswithcode.com/我们在搜索栏输入 oriented object detection等与旋转目标检测相关的关键字，可以看到有很多相关的方法，我们打开其中的一个方法（点击框选部分即可）。 然后我们将下拉框拉到最底端，点击compare。
首先，请允许我说明一下，笔者也是一名目标检测的小白（研一的小萌新）。前些日子，我敬爱的导师让我根据自己理解总结一下目前自己对于遥感领域目标检测相关的知识，于是便有了以下内容。如果你恰好读到这篇文章，发现文章有问题或者你有自己的见解，欢迎留言！-------------------------------------------------------------------------------
目标检测是作为计算机视觉领域的核心任务之一，其主要任务就是对图像或者图像序列的物体进行分类和定位。传统目标检测有很多弊端，比如泛化性能差，需要大量的人工去提取特征等缺点，并且由于卷积神经网络的问世，从而使更多人倾向于深度学习来发展目标检测任务。并且由此产生了一阶段目标检测（YOLO等）和二阶段目标检测（RCNN,Fast_RCNN等），二阶段检测就是先生成大量的候选框，然后通过卷积网络将候选框分类
#今日论文推荐# CVPR 2022 | 结合短期动态、长期一致性，视频伪装物体检测框架，大幅超越SOTA本文提出了一个用于视频伪装物体分割的方法 SLT-Net，并构建了第一个大规模 VCOD 数据集，MoCA- Mask，该研究入选CVPR 2022。 视频伪装物体检测（Video Camouflaged Object Detection，VCOD）是找出视频中在外观上与背景展现出极高相似性的
深度学习在遥感图像目标检测中的应用综述1 人工智能发展1.1 发展历程1.2 深度学习的应用2 深度学习2.1 机器学习概述2.2 神经网络模型2.3 深度学习2.4 深度学习主要模型2.4.1 CNN-卷积神经网络2.4.2 FCN-全卷积神经网络2.4.3 RNN-循环神经网络2.5 深度学习具体实例2.5.1 CNN-卷积神经网络2.5.2 FCN-全卷积神经网络2.5.3 RNN-循环神
仓库地址(TensorRT,ncnn)github.com/Crescent-Ao/GGHL-Deployment：这次工程部署主要选择了比较熟悉的旋转选择框架-GGHL。 wh
[翻系列]检测框的数据增强1：重看目标检测中的图像旋转 想要得到一个高性能的深度学习模型么？更多的数据将带来更多的可能性！但是很可惜的是，一般，我们只有这大千世界的一丢丢数据。所以我们需要数据增强！手动地来扩充我们的数据，很幸运的是，数据增强在众多实验中都得到了有效的验证，成为了深度学习系统中不可或缺的一部分。前言数据增强成功的背后很简单的一个原因是数据增强扩充了我们的数据集，也就是我们主动地向大
