本文发布于CVPR2021，作者分别来自中科院、国科大、旷视。本文最大的贡献在于指出了 FPN 中 divide and conquer 策略的重要性，并因此而提出了更加简单有效的目标检测框架 YOLOF。 文章目录一、YOLOF二、FPN介绍三、相关工作（1）多级特征检测器（2）单级特征检测器四、改进方法（1）膨胀编码器（2）均匀匹配五、YOLOF 网络架构六、实验数据（1）实验细节（2）对比实
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2024-08-01 01:18:49
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目标检测的评价指标整理：本来想整理一波评价指标，查找资料发现有几个博主整理的很全面，就copy过来啦，西西~~目标检测 — 评价指标 - 深度机器学习 python实现混淆矩阵 - 知乎 (zhihu.com)1、准确率 （Accuracy） 所有样本中正确样本所占的比值为准确率，是系统中最常见的一个评价指标。 准确率一般用来评估模型的全局准确程度，无法全面评
目录 综述：通用对象检测中的遮挡处理1.简介2.目标检测的应用3.数据
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2024-06-11 14:57:36
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论文标题：Behind the Curtain: Learning Occluded Shapes for 3D Object DetectionAAAI2022 南加大 这篇文章的主题思想是认为现在的基于点云的目标检测方法实际上都是2.5D的方法而非3d的方法:原因是3d点云虽然具有3d的信息，但是点云检测到的物体往往是存在遮挡问题的。 作者将物体上的点云遮挡情况划分为三个部分： 外部遮挡：即目
作者丨花椒壳壳@知乎编辑丨计算机视觉工坊论文标题：OccAM's Laser: Occlusion-based Attribution Maps for 3D Object Detectors on LiDAR Data作者单位：格拉茨技术大学，慕尼黑工业大学等论文：https://arxiv.org/pdf/2204.06577.pdf代码：暂未开源论文主要工作是将一种2D图像目标检测生成att
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2024-08-16 11:32:57
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1.2 目标检测算法基础知识传统目标检测算法滑动窗口候选区域（Proposal Region）：每个AiBj所代表的矩形框，也被称为感兴趣区域（Region of Interest，RoI）SIFT、HOGSVM、AdaboostNMS：过滤框深度学习的优势两阶段之RCNN：深度学习方法提取特征两阶段之Fast/Faster-RCNN引入RoI Pooling操作，解决重复特征提取问题将分类和回归
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2024-10-26 19:23:36
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本文由同济大学和北京大学合作发表于CVPR2018，聚焦于loss层面，为遮挡情况下的行人检测问题提供了一种行之有效的解决方案。 论文：https://arxiv.org/abs/1711.07752一、问题提出1.行人遮挡会造成什么问题当我们在做行人检测时，人与人之间会存在互相遮挡。遮挡会造成2个问题：1.设红色框为目标框T（man）的预测框P，旁边也有个真实框B（woman），我们的P可能会
YOLO v3配置获取YOLO v3安装文件并编译git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make下载训练好的YOLO v3模型wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights检测效果./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.wei
作者丨南山YOLOv5是一种非常受欢迎的单阶段目标检测，以其性能和速度著称，其结构清晰灵活。虽然 yolov5是一个强有力的工具，但它被设计成一个通用的目标检测器，因此对较小的目标检测没有很好的优化。本文将总结了当前针对yolov5小目标检测的网络结构优化方法。 主要有以下几个方法：1、增加小目标检测层2、Transformer Prediction Heads (TPH)集成
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2024-04-21 09:36:53
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1.文章信息本次介绍的文章是韩国光云大学发表的一篇火灾图像数据集目标检测文章，题目为《Object Detection with Dataset Augmentation for Fire Images Based on GAN》。2.摘要目标检测是在图像中发现和分类目标的任务。现在已经提出了许多基于深度学习算法的对象检测模型。深度学习算法需要用丰富的图像和精确的注释来训练模型。然而，
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2024-05-28 09:21:44
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遮挡目标检测持续汇总
常常将遮挡分为目标与目标间的遮挡(Crowd)、目标与背景间的遮挡(Occlusion) 文章目录
遮挡目标检测持续汇总
Double Anchor R-CNN for Human Detection in a CrowdBi-box Regression for Pedestrian Detection and Occlusio
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2024-07-29 17:35:32
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待更新补充… 文章目录放在最前——MARK入门阅读学习资料（一）目标检测基本概念（1）名词含义目标检测目标检测方法的分类Bounding box滑动窗口R-CNN步骤详解交并比Interest over Union（IoU）平均精确率Mean Average Precision（MAP）（二）目标检测基本原理基本思路网络评估指标模型MAP（三）LabelImg学习 放在最前——MARK入门阅读学习
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2024-04-22 11:32:51
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文章一：Stitcher: Feedback-driven Data Provider for Object Detection ，该文发明了一种简单方法改进业界老大难：小目标检测问题。 该文作者来自中科院自动化所、旷视科技、香港中文大学，孙剑老师和贾佳亚老师都为论文的共同作者。 大多数目标检测算法在小目标检测上都有显著的性能下降，作者通过统计分析发现，这与训练阶段小
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2024-05-21 09:41:50
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最近一直在做前景检测方面的研究，刚开始主要是做一些工程性的应用，为了解决工程方面的问题，下了不少功夫，也看了不少最近国内外的文章。一直想做个总结，拖着拖着，终究却写成这篇极不成功的总结。 背景建模或前景检测的算法主要有：Single Gaussian (单高斯模型)Real-time tracking of the human body混合高斯模型（Mixture of Gaussian Mode
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2024-07-08 17:16:03
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目标检测踩坑指南事情是这样的。。。最近摸鱼时，，咳咳，， 干活时踩了一点点坑。直入主题，在anchor_based的目标检测中，正确使用合适的anchor会给网络性能带来很大程度的提升。读取到gt_boxes是否要经过变换？怎么变换？一般在目标检测中，假设原始图像为(1280, 720)， 而网络的输入为(640,640)， 那么需要将图像resize。当通过读取json文件，读取到图像的真实bo
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2024-04-22 21:37:03
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来说一下基于深度学习的目标检测器的最新发展。还有检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的主干架构。它涵盖了边缘设备上使用的当代轻量级分类模型。最后，比较了这些架构在多个指标上的性能。目标检测是对图像或视频中的目标进行分类和定位的任务。 由于其广泛的应用，近年来它已获得突出地位。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.1
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2024-02-24 07:39:04
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最近面试中遇到了这个问题，自己答得不好。因此又重新调研了这一块内容并做个记录，可能理解不全面，欢迎各位批评指正。目标检测中的Feature Alignment问题主要分为：1.分类与回归特征不匹配问题，即分类与回归部分所需要的特征不同，当前使用共享全连接层或者卷积层的操作会带来特征冲突问题。2.Anchor与特征不对齐问题，主要包含两个： 1）feature map上的同一个点同时对应了大小不同的
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2024-05-21 23:09:01
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机器学习越来越多地进入我们的日常生活。虽然所有的现代检测模型都非常擅长于检测相对较大的物体，如人、汽车和树木，但另一方面，小物体仍然给它们带来一些麻烦。对于一个模型来说，从房间的另一边看到手机或从100米远的地方看到红绿灯是非常困难的。所以今天我们将讨论为什么大多数流行的目标检测模型都不擅长检测小物体，我们如何提高它们的性能，以及其他已知的解决这个问题的方法。 为了提高你的模型在小对象上的性能，我
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2024-03-17 14:23:34
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文章目录一、YOLOv2简介二、目标检测模型的改进思路三、YOLOv2的改进之处3.1 批归一化（Batch Normalization，BN）3.2 高分辨率的分类器（hi-res classifier）3.3 与锚框进行卷积（Convolutional With Anchor Boxes）3.4 新的网络 Darknet-19（new network）3.5 anchor 维度聚类（dime
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2024-03-18 08:11:22
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1 目标检测的背景作为机器视觉领域的核心问题之一,目标检测的任务是找出图像中所有的目标（物体），并确定它们的位置和大小。由于各类物体有不同的外观，形状，姿态，加上成像时光照，遮挡等因素的干扰，目标检测一直是机器视觉领域最具有挑战性的问题。因此，从本质上来说，目标检测包含两个主要任务：物体图像的识别和物体在图像中的定位。目前，目标检测主要应用于行人检测、车辆检测、人脸识别、医疗图像检测等。 目标检测
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2024-04-16 09:47:02
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