本文作者： SuperHui简单介绍一下我们CVPR 2021的一项关于半监督目标检测方面的工作：Instant-Teaching: An End-to-End Semi-Supervised Object Detection Framework1. 背景1.1 为什么需要半监督学习这些年，数据驱动的深度学习技术在各种视觉任务中（图像分类、目标检测，实例分割，视频检测等）大展身手，屠榜各
1.1Pascal VOCVOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，从05年到12年都会举办比赛（比赛有task： Classification 、Detection（将图片中所有的目标用bounding box框出来） 、 Segmentation（将图片中所有的目标分割出来）、Person Layout）。1.1.1VOC数据集种类一共包含了20类 person bird, cat, cow,
PascalVOC2012Pascal VOC2012PascalVOC2012
原创
2021-08-02 13:32:34
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搬来一个大神的东西啊 致敬~~ 太厉害了 国内大神太厉害了 怪不得美国一直防着~~~做目标检测就一定需要 FPN 吗？昨天，来自 Facebook AI Research 的 Yanghao Li、何恺明等研究者在 arXiv 上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉 Transformer 作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项研究能够引起大家对普通主干检测器的关注。
PASCAL VOC 大赛是一项世界级的计算机视觉挑战赛，该挑战赛由 Mark Everi
原创
2022-12-13 09:09:57
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# 使用Python TensorFlow读入VOC2012数据
作为一名经验丰富的开发者，我将向你解释如何使用Python TensorFlow来读入VOC2012数据。这个任务需要一些基本的理解，所以我会逐步指导你完成。
## 整体流程
首先，让我们通过以下表格概述整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-29 04:11:45
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# 使用PyTorch训练模型并导出
在计算机视觉领域，VOC2012是一个经典的数据集，其中包含了20个不同类别的物体。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch训练一个模型，并将其导出为一个可用的文件，以便在其他地方进行推断或部署。
## 准备工作
首先，我们需要准备好VOC2012数据集。可以通过下载数据集并解压缩来获取数据。接下来，我们需要定义一个PyTorch数据加载器来加载数据。
patches 切割在制作训练数据集，或使用训练好的模型对大尺寸图像进行预测时，需要将图像进行切割成 patchespatches 的切割可以分为：离线切割，将 切割的 patches 保存至本地在线切割， 使用滑动窗口的方式取 patches在训练数据切片制作和大图像测试时的切割有稍微的区别训练数据切片时，不需要对图像进行 padding（填充），不需要将切割后的 patches 拼接复原在对大
参考链接代码数据集合|python train.py
原创
2023-01-13 06:25:38
43阅读
FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: "'./data/voc2012_raw/VOCdevk
原创
2023-02-04 08:43:54
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序言目标检测VOC2012数据集：链接：https://pan.baidu.com/s/1NbFk3nzC4cXnx0ufYnZgyw提取码：n0wj分享是种美德。
原创
2021-11-18 17:20:05
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# 使用 PyTorch 实现目标检测（VOC 数据集）
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，它通常是指识别图像中的目标物体，并为每个目标提供位置边界框。近年来，深度学习在该领域取得了显著的进展。本文将介绍如何使用 PyTorch 实现基于 VOC 数据集的目标检测。
## 整体流程
在开始编码之前，我们需要了解实现目标检测的整体步骤。下面是实现过程的概览：
| 步骤
代码#coding='utf-8'import scipy.miscimport caffeimport numpy as npimport os.path as ospfrom xml.dom import minidomfrom
原创
2022-11-10 14:27:54
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作者：摩卡 编辑：学姐论文解读《CANet: Centerness-Aware Network for Object Detection in Remote Sensing Images》Motivation最近特征金字塔(Feature Pyramid Network, FPN)结构被广泛运用在遥感目标检测领域。可是大多数FPN-based方法在训练过程中使用稠密的anchor boxes去覆盖
这几天一直在做调包侠，是时候来总结总结了。记录一些我所遇到的不常见的问题。faster rcnn:参考代码：
jwyang/faster-rcnn.pytorchgithub.com
pytorch代码调试，相较于tensorflow的版本要友好一些，不用创建软连接啥的，数据集直接复制voc2007就行(暂时没有尝试coco)，不过要注意如果有一个类别是0（就是完全没有目标的
你的模型在测试数据集上跑出结果后，可以把结果提交至官网的接口，他们根据你的结果和未公开的gt评估你模型的性能。不公开的缘故是为了公平比较大家的成绩，不然就会有人不怀好意地拿这些gt去训练，这样就失去比较的意义了。另外train，val都是有gt的，应该足够你评估性能了。如果你真想标test也可以，可以用来做模型的测试，但不要加入训练即可。...
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2021-08-13 09:36:19
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5.1 目标检测概述5.1.1 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。例子：确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。作为图像理解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高
来自NVIDIA的SOTA语义分割文章，代码开源。 论文:https://arxiv.org/abs/2005.10821 代码:https://github.com/NVIDIA/semanic-segmentation语义分割是一种重要的技术,常常应用于自动驾驶\医学成像,甚至缩放虚拟背景.语义分割的本质就是将图像中的像素标记为属于N类中的一个(N是任意数量的类)的过程.对于自动驾驶而言,这些
01导读本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到：深度学习基础知识numpy实现神经网络构建和梯度下降算法计算机视觉领域主要方向的原理、实践自然语言处理领域主要方向的原理、实践个性化推荐算法的原理、实践百度深度学习技术平台部资深研发工程师孙高峰，上一讲为大家介绍了目标检测的基本概
目录?论文下载地址??论文作者?模型讲解[背景介绍][网络结构][定向框的表示][一步网络结构][自监督IE模块][损失函数][推理][结果分析][训练细节][与最先进方法的比较][消融研究] ?论文下载地址 [论文地址]??论文作者 Youtian Lin，Pengming Feng，Jian Guan
?模型讲解[背景介绍] 近年来，随着深度卷积神经网络的发展，目标检测在自然图像
