前述目标检测（object detection)：解决的问题是物体是什么和物体在哪里的整个流程。 而物体可能是多个类别的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，出现在图片的任何地方等诸多因素，导致目标检测的难度增大。 文章目录1.传统目标检测算法2.候选区域+深度学习分类R-CNN（Selective Search + CNN + SVM）SPP-net（ROI Pooling）Fas
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2024-05-01 20:16:03
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最开始在深度学习方法流行之前，对于不同尺度的目标，大家普遍使用将原图构建出不同分辨率的图像金字塔，再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标，以求在金字塔底部检测出小目标；或者只用一个原图
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2021-07-15 09:40:55
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多尺度目标检测 Multiscale Object Detection 我们在输入图像的每个像素上生成多个锚框。这些定位框用于对输入图像的不同区域进行采样。但是，如果锚定框是以图像的每个像素为中心生成的，很快就会有太多的锚框供我们计算。例如，我们假设输入图像的高度和宽度分别为561和728像素。如果
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2020-06-30 10:01:00
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近日，创新奇智(AInnovation)在国际最权威的多目标跟踪挑战赛MOT(Multiple Object Tracking) Challenge，荣获MOT17Det多目标检测任务第1名的佳绩，以明显优势领先斯坦福大学、腾讯优图、商汤科技、海康威视等几十支强劲的国际企业和科研机构。本次大赛中，创新奇智夺冠的AInnoDetV2多目标检测算法已应用于创新奇智的工业视觉平台ManuVision。该
对错误检测的微调模型的偏差：准确度模型方差：拟合度弱分类器偏差高，方差小强分类器偏差低，方差大Boosting：多个弱分类器串联，降低偏差Bagging：多个强分类器并联，降低方差 可利用特征信息：上下文信息（对象间信息、目标邻域信息、空间位置等信息、局部位置）、纹理特征、边缘特征 存在难点&挑战：（1）观测：观测点和光线变化（2）目标：尺度、姿态、形变 、遮
1 小目标小小目标小，所以占用图像的像素就少，特征就少检测框小，漏检率高解决思路：1）数据增强。 复制小目标，经过旋转缩放等，粘贴到该图像其它地方2）利用小目标上下文信息。如检测人脸，脸通常和头脖子肩膀在一起，可以一起作为检测对象。如检测红绿灯，通常和灯外面的罩子一块检测。3）将图像划分为几个重叠的区域，将每个区域作为一张图像送入网络训练2 样本不均衡为了定位目标，基于anchor的方法是预先在图
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2024-02-14 13:49:08
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本文介绍了多尺度检测一系列方法，如降低下采样率与空洞卷积、多尺度训练、优化Anchor尺寸设计等。
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2022-10-14 11:11:01
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name: "VGG_ILSVRC_16_layers"layer { name: 'input-data' type: 'Python' top: 'data' top: 'im_info' top: 'gt_boxes' python_param: 'RoIDataLayer...
原创
2023-05-18 17:18:23
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Abstract在该论文中，作者首先介绍了对YOLOv1检测系统的各种改进措施。改进后得到的模型被称为YOLOv2，它使用了一种新颖的多尺度训练方法，使得模型可以在不同尺寸的输入上运行，并在速度和精度上很容易找到平衡。当处理速度为40FPS时，YOLOv2取得76.8mAP的成绩，超过了当时最好的检测方法Faster RCNN with ResNet和SSD接着，作者提出了一种在object de
卷积神经网络通过逐层抽象的方式来提取目标的特征，其
原创
2022-12-10 00:26:44
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# 实现多尺度目标分解架构教程
## 流程概述
首先，让我们通过一个简单的表格来展示实现多尺度目标分解架构的整个流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 构建多尺度特征提取网络 |
| 3 | 定义多尺度目标检测网络 |
| 4 | 训练网络 |
| 5 | 测试网络 |
## 具体步骤及代码示例
### 步骤1：数据预处理
原创
2024-06-19 07:14:39
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关于目标检测(Object Detection)的文献整理
本文对CV中目标检测子方向的研究，整理了如下的相关笔记(持续更新中)：1. Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection年份：2018；关键词：Cascade RCNN；引用量：749；推荐指数(1-5)：5描述：一般正常的检
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2024-04-29 17:18:52
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浅层和深层的特征对于目标识别和定位起着必不可少的作用
原创
2022-10-18 20:43:00
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浅层和深层的特征对于目标识别和定位起着必不可少的作用
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2022-10-10 11:59:56
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论文：Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks Github:https://github.com/dmlc/gluon-cv 论文主要整合了一些常用的目标检测方面，对精度有提升的技巧。文章使用了yolo-v3和faster rcnn进行了实验。最终，yolo-v3，精度提升4.0%f
一、传统的图像金字塔最开始在深度学习方法流行之前，对于不同尺度的目标，大家普遍使用将原图构建出不同分辨率的图像金字塔，再对每层金字塔用固定输入分辨率的分类器在该层滑动来检测目标，以求在金字塔底部检测出小目标；或者只用一个原图，在原图上，用不同分辨率的分类器来检测目标，以求在比较小的窗口分类器中检测到小目标。经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别
本文讲解深度学习计算机视觉中的多尺度目标检测。多尺度下生成不同尺寸锚框检测目标，依特征图形状定中心，用感受野信息预测，多层次学习实现多尺度检测。
“多尺度”= 在同一幅图里，把目标当成“大、中、小”三种不同尺寸级别同时看，各用各的放大率/特征图/感受野，避免“大目标占满格子、小目标只有几个像素”造成的漏检或定位不准。 一、为什么必须“多尺度” 表格 复制 现象后果 大目标 占几百像素，高层低分辨率特征图一看就知类别，但低层高分辨率图把它拆成无 ...
