目标检测发展历程对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，所以它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，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。目标检测基础概念一.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
anchor-free简介大多数的目标检测均采用anchor box来实现目标检测任务，对于one stage方法而言，通过设置大量的anchor box（prior box），然后将预测得到的各个box的score进行排名，并且通过回归提取效果较好的目标检测box。使用anchor box有两个弊端：1.需要设置大量的anchor box的数目，例如DSSD中设置超过40K个box，retain
文章目录1.写在前面2.数据类型3.方法分类3.1.基于区域建议的方法3.1.1.基于多视图的方法3.1.1.1.点云数据的应用3.1.1.2.投影的方法3.1.1.3.体素卷积的方法3.1.1.4.基于点的方法3.1.2.基于分割的方法3.1.3.基于截锥的方法3.1.4.其他方法3.2.单发法3.2.1.基于BEV的方法3.2.2.基于离散化的方法3.2.3.基于点云的方法3.2.4.其他方
论文相关信息文献地址：https://www.researchgate.net/publication/328158485_SECOND_Sparsely_Embedded_Convolutional_Detection论文源码：Abstract：基于LiDAR和基于RGB-D的目标检测广泛应用于自动驾驶和机器视觉等应用中，基于体素的3D卷积网络有时会用于增强处理点云时时的信息保留能力。然而，当前
因为在项目中遇到锚点定位的问题，觉得有必要单独成文，来介绍锚点定位的解决办法。一 学习锚点定位之前的知识储备:1.1 #号的作用#代表网页中的一个位置。其右面的字符，就是该位置的标识符。比如，http://www.example.com/index.html#print 就代表网页index.html的print位置。浏览器读取这个URL后，会自动将print位置滚动至可视区域。 为网页位置指定标
单点特征三维坐标回波强度法线主曲率高程差表面法线和曲率可以很好的代表一个点的几何特征，计算较快且算法简单。但是他们不能捕获细节，它们只是点的近邻的几何特征的近似估计。因此，大多数的场景往往会包含很多有相似特征的点。局部特征使用近似法来计算查询点的最近邻元素有两种常用的查询类型：决定一个查询点的k个邻域元素。在半径r的范围内确定一个查询点的所有相邻元素。但是由于采样密度不同，可能会导致邻域的覆盖大小
前言通过前面的一系列博客，已经把把大部分都讲解完成了，总的来说，还有两个点需要详细的讲解，一个为anchor，另外一个为 loss，该小结我们来讲解anchor，在讲解之前，推荐我之前的一篇博客，方便大家更加深 anchor生成我们查看 configs\Base-RetinaNet.yaml 文件，可以看到如下：ANCHOR_GENERATOR: # anchor的生成
检测点云中的目标(ROS2 & Tao-PointPillars)准确、快速的目标检测是机器人导航和避障中的一项重要任务。 自主代理需要清晰的周围环境地图才能导航到目的地，同时避免碰撞。 例如，在使用自主移动机器人 (AMR) 运输物体的仓库中，避免可能损坏机器人的危险机器已成为一个具有挑战性的问题。这篇文章介绍了一个 ROS 2 节点，用于使用 NVIDIA TAO Toolkit 基于
在上一篇文章《从零实现一个3D目标检测算法（1）：3D目标检测概述》对3D目标检测研究现状和PointPillars模型进行了介绍，在本文中我们开始写代码一步步实现PointPillars，这里我们先实现如何对点云数据进行预处理。在图像目标检测中，一般不需要对图像进行预处理操作，直接输入原始图像即可得到最终的检测结果。但是在点云3D目标检测中，往往需要对点云进行一定的预处理，本文将介绍在Point
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
有关传统机器学习方法和深度学习方法在目标检测领域的一些总结。传统机器学习方法Detection based on AdaboostRef：Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features.(CVPR2001)这个方法是一个二分类方法，判断是还是不是人脸。主要包括了以下内容：文中提出了一种新的图片表达方式和三种特征，新
转载：http://blog.sciencenet.cn/blog-261330-860305.html对目前常见的快速目标检测模型进行分析。部分模型将融入在14年三月发布的eagleeye的语法树目标检测模型中，敬请期待。众所周知sliding window策略是目标检测中的基本检测方式，我们需要遍历图像中的每个点以及以该点为起始点的不同大小的矩形窗口，然后依靠所采
原创
2021-07-12 10:25:52
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本文将会手把手教会帅比看官如何更换BBAVectors斜框检测模型骨干网络。 本博客假设各位看官帅比已经能利用BBAVectors训练自己的数据，但是不知道如何更换其主干网络。原始代码中采用的resnet101
翻译自：NICKZENG介绍这篇文章的目的是总结各种流行竞赛采用的一些常见的对象检测指标。这篇文章主要关注指标的定义。热门比赛和指标此任务包含以下竞赛和指标：
PASCAL VOC挑战赛 （Everingham等，2010）
COCO目标检测挑战 （Lin et al.2014）
Open Images挑战赛 （Kuznetsova 2018）上面的链接指向描述评估指标的网站。简单来说：所有这三个
在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。
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2021-07-15 11:42:01
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前言map是**Mean Average Precision**的缩写，翻译过来是平均精度的平均。有点绕啊，在理解map之前，先问个为什么要引入map，在分类任务中，常使用精确率和召回率作为评价指标，也称查准率和查全率，这是一个简单直接的统计量。目标检测任务稍有不同的是，即使目标检测器检测到猫和狗，没有定位，这也是没有用的。所以我们评价这个目标检测器的性能，不仅要评价它检测的对不对，还要评价它定位
在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。
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2021-06-24 15:46:12
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快来下载学习吧～
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2022-10-10 14:10:26
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锚点是什么？锚点的使用
1：锚点是什么？
锚点也可以理解成为一种超级链接，只不过它是网页内部的超级链接（注意不是网站内部）。
比如我们有一个网页很长很长，而且里面的内容，可以分为N个部分。这样的话，我们就可以在网页的顶部设置一些锚点，这样便可以方便浏览者点击相应的锚点，到达本页内相应的位置，而不必在一个很长
原创
2012-06-17 13:32:44
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OpenPCDet: Open-MMLab 面向LiDAR点云表征的3D目标检测代码库 随着自动驾驶与机器人技术的不断发展，基于点云表征的3D目标检测领域在近年来取得了不断的发展。然而，层出不穷的点云数据集（KITTI、NuScene、Lyft、Waymo、PandaSet等）在数据格式与3D坐标系上往往定义各不相同，各式各样的点云感知算法（point-based、 voxel-based、
