一、数据增强数据增强是增加深度模型鲁棒性和泛化性能的常用手段，随机翻转、随机裁剪、添加噪声等也被引入到检测任务的训练中来，个人认为数据（监督信息）的适时传入可能是更有潜力的方向。个人观点：问题：为什么图像和Bbox需要进行数据增强呢？答：因为数据多了就可以尽可能多的学习到图像中的不变性，学习到的不变性越多那么模型的泛化能力越强。但是输入到CNN中的图像为什么不具有平移不变
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2024-05-08 09:55:36
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作者丨happy编辑丨极市平台导读旷视科技&中科院对单阶段目标检测中的FPN进行了重思考，采用一级特征进行检测替换复杂的特征金字塔来解决优化问题，提出了YOLOF。该方法取得了与RetinaNet相当的性能且推理速度快2.5倍。paper: https://arxiv.org/abs/2103.09460code: https://github.com/megvii-model/YOLOF
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2024-04-28 19:51:34
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目标检测是计算机视觉中的一个重要问题，近年来传统检测方法已难以满足人们对目标检测效果的要求，随着深度学习在图像分类任务上取得巨大进展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。总体上站长我都做了summary，先上图为敬： 目标检测要干什么?目标检测是机器视觉中最常见的问题。是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力，近年来，目标
进YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，是在CVPR2016提出的一种目标检测算法，核心思想是将目标检测转化为回归问题求解，并基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。YOLO与Faster RCNN有以下区别： Faster RCNN将目标检测分解为分类为题和回归问题分
论文笔记：DETR-目标检测新范式——基于Transformers的端到端目标检测器综述介绍网络结构标签匹配源码网络结构TF编码-解码结构编码解码损失计算匈牙利算法匹配标签计算过程 综述论文题目：《End-to-End Object Detection with Transformers》会议时间：European Conference on Computer Vision 2020 (ECCV
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2024-07-23 13:50:38
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文章目录1 ACC,P,R,AP2 Epoch, Batch, Iteration2.1 基本含义2.2 换算关系2.3 示例3 AUC3.1什么是AUC？ 1 ACC,P,R,AP精度（accuracy）=(TP+FN)/ALL 有多少选对了 错误率=(TN+FP)/ALL 有多少选错了查准率（Precision）=TP/(TP+FP) 选出来的有多少对的。 查全率（Recall）=TP/(T
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2024-02-20 20:37:58
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参考：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1587893678902208140&wfr=spider&for=pc个人在看文献时候，会发现有一部分人喜欢用目标检测，有一部分人喜欢用目标识别，那么两者有什么区别呢？？？以最经典的人脸检测来说，对于一张输入的包含有人脸的图，检测做的工作主要是将人脸的位置进行标记，至于对应位置的人脸是谁的脸？？？不做分析；
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2024-04-02 21:34:49
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5.1 目标检测概述学习目标目标了解目标检测算法分类知道目标检测的常见指标IoU了解目标定位的简单实现方式应用无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
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2024-03-29 22:19:29
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在深度学习中，数据是非常重要的，而自己制作训练数据集是模型训练的第一步，之前给大家介绍过目标检测和语义分割中打标签工具labelimg和labelme两个工具的使用教程。
点击跳转：制作自己的训练数据集之图像标注工具labelimg和labelme
今天给大家推荐一款我最近在使用的在线网页版打标签的工具makesense.ai，这也是YOLOv5官方推荐的两款Create Labels
原创
2021-09-11 15:50:05
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论文通过将物体建模成一个物体中心点，使用关键点估计网络来预测物体中心并回归一系列物体属性（长宽高等等）。并且相比于基于anchor的物体检测器，CenterNet 更简单、更快、更准确。 网络的整个运行流程为：在训练时，先将图像送入全卷积神经网络中生成热图，热图中的峰值点就是物体的中心点，每一个峰值点的图像特征用于预测物体框的属性。在预测时，仅
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2024-04-02 21:00:03
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集大家之所长汇集于此，希望对有需要的你能有所帮助。一、打标签工具（1）labelimg/labelme这两款工具简便易行，前者主要用于对目标进行大致的标定，用于常见的框选标定，后者主要用于较为细致的轮廓标定，多用于mask rcnn等。安装也是很方便的，直接在终端下用pip install labelimg即可(至于labelme，需要先安装pyqt,所以先
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2023-07-24 20:51:48
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最近在自己跑模型。总结了下一些比较杂的一些小计算问题。评价指标目标检测：准确率与召回率。实际就是机器学习中查准率和查全率。 根据IOU计算准确率。不同IOU下计算求平均，即为平均准确率 mAP. 可通过FP曲线来看速度：每秒识别出图像的帧数。FPS评价数据集：COCO Cityscapes Pascal VOC等数据集https://zhuanlan.zhihu.com/p/34179420人脸检
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2024-08-17 15:21:01
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在深度学习中，数据是非常重要的，而自己制作训练数据集是模型训练的第一步，之前给大家介绍过目标检测和语义分割中打标签工具labelimg和labelme两个工具的使用教程。点击跳转：制作自己的训练数据集之图像标注工具labelimg和labelme今天给大家推荐一款我最近在使用的在线网页版打标签的工具makesense.ai，这也是YOLOv5官方推荐的两款Create Labels标签工具的一种，
最近在做与目标检测模型相关的工作,很多都要求VOC格式的数据集.PASCAL VOC挑战赛 （The PASCAL Visual Object Classes ）是一个世界级的计算机视觉挑战赛, PASCAL全称：Pattern Analysis, Statical Modeling and Computational Learning，是一个由欧盟资助的网络组织。很多模型都基于此数据集推出.比如
在博文 中对Faster R-CNN进行了简单介绍，这里在Faster R-CNN的基础上简单介绍下Mask R-CNN。Mask R-CNN是faster R-CNN的扩展形式，能够有效地检测图像中的目标，并且Mask R-CNN训练简单，只需要在Faster R-CNN的基础上增加一个较小的开销，同时还能为每个实例生成一个高质量的分隔掩码(segmentation mask)。Mask R-C
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2024-04-16 09:49:14
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ROIMIX摘要1 介绍2 相关工作2.1 数据增强2.2 Faster R-CNN及其变体3 方法论3.1 算法3.2 讨论4 实验4.1 URPC数据集的实验4.2 PASCAL VOC数据集的实验4.3 稳定性和鲁棒性5 结论 摘要 目标检测现状： 近年来，通用目标检测算法证明了其优异的性能。然而，对水下目标检测的研究还很少。 水下图像数据集的特点： 与一般数据集相比，水下图
论文：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX. 文章目录1 为什么提出YOLOX2 YOLOX 网络架构3 YOLOX 实施细节3.1 backbone3.2 neck3.3 Head
前言回顾我们之前学习的目标检测方法，无论是单阶段方法还是双阶段方法，都是通过对目标框（anchor）进行预测来进行目标检测。换句话说，之前的方法都是以框来代表目标，然后再对框进行分类，这样就将目标检测问题退化成了一个分类问题。我们可以发现，之前我们学过的哪些方法，无论模型怎么变，这个思路始终都是如此。但是基于这个这个思路的主流框架往往都需要预先设置框，然后对每个框都进行分类，这样开销相对较大。那么
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2024-06-05 08:01:11
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目录 【教程】opencv-python+yolov3实现目标检测目标检测概况目标检测是？目标检测算法？yolov3模型简介性能介绍架构介绍opencv-python实现why opencv?正文再 话说我发现自己之前辛辛苦苦写的一篇被人爬了............所以为了应对那种情况，我把自己的博客地址贴上吧... 本博客地址：小塞【教程】opencv-python+yolov3实现目标检
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2023-09-07 17:22:23
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一、训练一个模型，提高分数的大体步骤如下：分析数据集 1、可视化数据，检查数据是否有漏标、错标的问题，数据噪声太多，需要做数据清洗；2、统计训练数据的尺寸、目标框尺寸和长宽比，定义大、小目标，分析大、小目标的分布，以及类别的分布，是否存在类别不平衡。使用数据增强 rotation, shear, perspective, horizontal flip, vertical flip，cutmix，
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2024-04-30 19:57:11
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