Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。在Github上提供了源码。同样使用最大规模的网络，
目标检测算法中，feature map和anchor的对齐问题是普遍存在的，表现为以下三个方面内容：（1）同一个感受野对应多个anchor：对于feature map上的任意一个点，其感受野是相同的，但却对应了多个大小不同的anchor。（2） one-stage目标检测算法直接使用未修正的特征：在two-stage的目标检测算法中，RPN提取proposal后，通过roi-pooling或者ro
看OpenImage 2019目标检测冠军方案有感！
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2021-07-15 10:57:15
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pytorch: 1.9.0 torchvision: 0.10 mmdetection: 2.15.0 mmcv: 1.3.10 测试图片（图片大小：720x1280）：之前博主写过一篇pytorch模型特征可视化的博文：pytorch卷积网络特征图可视化 ，本篇博文想记录一下目标检测模型的特征图可视化，这个在很多OD的论文上都可以看到CAM图，其实操作起来和前面博文介绍的基本一致，主要是看选取
目标检测任务中通常分为两个子任务:产生proposal以及将proposal分类，CRAFT对Faster-RCNN进行改进，分别对Faster-RCNN中的两个阶段进行了一定的改进，对于生成目标proposal阶段，在RPN的后面加了一个二值的Fast-RCNN分类器来对RPN生成的proposals进行进一步的筛选，留下一些高质量的proposals，对于第二阶段的目标proposals分类，
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，
特征检测的基本概念特征检测的应用场景图像搜索，一帧图片如果进行完全搜索是非常困难的，因为一帧图片小则几十k，多则好几M，如果对其中每个信息都进行比较的话，这个信息量是难以接受的，所以我们一般是把一帧图片的特征点提取出来，提取出来的特征点只有几k字节，这么少的数据我们再进行搜索就会非常方便，比如google每天从全球获取了大量的图片就会对其进行处理，这些处理就是搜索或者提取图像的特征点，把一帧图片的
导读对齐后的特征对于旋转目标的学习更有好处。1、介绍使用一阶段物体检测器来做旋转物体检测的一
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2022-07-30 00:41:50
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在利用solidworks进行工作的过程中，我们常常会重复用到一些组件，为了节约时间，提高效率，同时保持模型中特征的统一性，SOLIDWORKS允许我们将经常使用到的特征或者特征组保存到设计库中，可以使用库特征作为块来生成一个零件。让我们通过下面的例子来看一下如何去制作库特征：新建一个零件，绘制轮廓，生成基体特征，如图1所示。图1再生成一个轴孔特征作为我们的库特征，在此我们考虑决定将此轴孔特征添加
CE-FPN: Enhancing Channel Information for Object Detection论文：https://arxiv.org/abs/2103.10643本文提出了一种新的通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)，实验表明，CE-FPN在MS COCO基准上与最先进的FPN-based的检测器相比有所提升。1 简介特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征
定量比较表明，特征检测器描述符检测大量特征的能力的一般顺序为：ORB>BRISK>SURF>SIFT>AKAZE>KAZE每个特征点的特征检测描述计算效率的算法顺序为：
原创
2022-11-17 01:01:59
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遥感目标检测的改进注意力特征融合SSD 方法I. INTRODUCTIONII. RELATED WORKB. 特征融合C.注意力机制III. PROPOSED METHODA. 特性融合模块——**FFM**B.双路径注意模块——DAMC. 多尺度接受域——MRFIV. EXPERIMENTSA. Data Sets and TrainingV. CONCLUSION Attention and
一目标定位（单个物体）对象检测，它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的
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2023-02-23 10:44:41
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目前为止看到的讲解transformer最清晰的文章文章目录传统方法存在的问题该方法的创新点网络结构与具体操作实验结果分析Facebook AI 的研究者推出了 Transformer 的视觉版本—Detection Transformer（以下简称 DETR），用于目标检测和全景分割。与之前的目标检测系统相比，DETR 的架构进行了根本上的改变。这是第一个将 Transformer 成功整合为检
一、目标检测的定义给定一张图片，用矩形框框出所有感兴趣物体同时预测物体类别二、目标检测的分类基于深度学习的目标检测方法主要包括两大类，一类是基于区域建议网络(Region Proposal Network, RPN)的两阶段检测网络，其首先生成区域候选框，然后对每个区域候选框的特征进行预测，这类方法的主要研究有R-CNN系列网络、SPP网络和R-FCN网络等。另一类是端到端的单阶段检测网络，它可以
致谢声明本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型（2）——训练并使用自己的模型》的基础上优化并总结，此：，感谢此作者。0.前言在进行本文操作之前，需要先安装好tensorflow的gpu版本。 本文作者的环境：python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10 已经安装好的可以跳过，学习如何安装te
目录目标检测1 定义2 常用数据集2.1 PASCAL VOC数据集2.2 MS COCO数据集3 常用的评价指标3.1 IOU3.2 mAP（Mean Average Precision）4 NMS（非极大值抑制）5 目标检测方法分类5.1 two-stage的算法5.2 One-stage的算法6 经典深度学习网络6.1 RCNN1 候选区域生成2 CNN网络提取特征3 目标分类（SVM）4
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.09615.pdf主要思路多模态3D物体检测一直是自动驾驶领域中的一个活跃研究课题，然而，探索稀疏3D点和密集2D像素之间的跨模态特征融合并非易事，最近的方法要么将图像特征与投影到2D图像平面上的点云特征融合，要么将稀疏点云与密集图像像素组合。这些融合方法经常遭受严重的信息丢失，从而导致性能次优。为了解决这些问题，本文构建了点云和图像
1，单元测试使用Junit框架，需要每个RD对自己编写的代码自己去 写单元测试。 （1）单元测试类，必须以test来解位 （2）针对每个类，一般都要编写一个单元测试类来进行测试测试替身:如果这个类依赖了其他的类，那么你就要自己模拟一些测试替身，注入到要测试的类中去，将要测试的类和依赖的类隔离开来。2，冒烟测试抽一根烟的时间，负责开发的RD，自己简单的进行一下测试，确保自己写的代码大问题没有。 在详
>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录超越CBAM，全新注意力GAM：不计成本提高精度！（一）前沿介绍1.GAM结构图2.相关实验结果（二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention1.配置common.py文件2.配置yolo.py文件3.配置yolov5_GAM.yaml文件超越CBAM，全新注意力GAM：不计成本提高精度！（一
