算法主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.html ）matlab版本代码：https://github.com/bertinetto/siamese-fc (作者提供源代码)tensorflow+python代码：tensorflow代码（GitHub上搜索的...） 一.总体思路 图1 网络结构图上图集中体
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2024-04-24 13:53:23
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神经网络学习小记录53——TF2搭建孪生神经网络（Siamese network）比较图片相似性学习前言什么是孪生神经网络代码下载孪生神经网络的实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、比较网络二、训练部分1、数据集的格式2、Loss计算训练自己的孪生神经网络1、训练本文所使用的Omniglot例子2、训练自己相似性比较的模型 学习前言实现一下TF2版本的孪生神经网络。什么是孪生神经网络简单来说，
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2024-03-20 17:16:01
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在自动驾驶领域，3D多目标跟踪（MOT）作为整个感知系统中的关键任务之一发挥着重要作用，它确保了车辆导航和运动规划的高效和安全。大多数现有的MOT方法基于检测，即通过检测跟踪（TBD），并且仅使用单个深度传感器，如激光雷达来检测和跟踪目标。然而，长距离的非常稀疏的点云导致这些方法无法生成非常精确的检测结果，从而影响跟踪结果。因此，本文提出了一种基于传感器融合的3D MOT方法，利用激光雷达和摄像机
一、传统检测模型和卷积神经网络对比
传统检测模型：采用人工特征提取方法获取目标的特征描述。然后输入到一个分类器中学习分类规则。
人工特征提取方法的缺点：
（1）对设计者提出比较高的学术要求，
（2）提取方法高度依赖于具体任务，要求设计者有丰富的实验经验，
（3）对应用中提出严格的假设前提，如小尺度，小角度的变换等，现实应用中很难得到满足
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2023-12-18 22:46:27
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[ 目标检测 ] 经典网络模型3——Faster R-CNN 详解与复现? Real-Time Object Detection with RPN? Faster R-CNN 详解? Faster R-CNN 提出背景? 核心思想? Faster R-CNN 网络结构? Region Proposal Network? Sharing Features for RPN and Fast R-CN
一. 基础概念简单来说，Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。 其中，network1 和network2 是两个共享权值的网络，实际上就是两个完全相同的网络。孪生神经网络有两个输入（Input1 and Input2）,将两个输入feed进入两个神经网络（Network1 and Network2），这两个神经网络分别将输入映
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2024-05-03 14:23:20
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siamese 网络， 是05年Yann Lecun提出来的。它的特点是它接收两个图片作为输入，而不是一张图片作为输入。文献资料：摘抄自caffe github的issue697 Siamese nets are supervised models for metric learning [1]. 译：孪生网络是一种监督学习，用于度量学习。 [1] S. Chopra, R. Had
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2024-03-21 09:19:58
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论文笔记整理：吴杨，浙江大学计算机学院，知识图谱、NLP方向。动机 谷歌的 BERT 预训练模型，已经能够在两个句子的语义相似度匹配等需要输入一对句子的任务上取得了非常好的效果，但是，假如说现在有N个句子，需要为每个句子找出与其最相似的另一个句子，显然使用BERT需要O(N*N)的时间，这是非常耗时的操作。因此有必要通过生成每个句子的Embeddin
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2024-05-21 21:07:47
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1.论文相关Bertinetto, Luca, et al. "Fully-convolutional siamese networks for object tracking." European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016.之前写的论文总结更多的偏向于论文翻译，以后写的论文总结要更偏向于总结2.论文内容2.1
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2024-06-06 06:00:00
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有关传统机器学习方法和深度学习方法在目标检测领域的一些总结。传统机器学习方法Detection based on AdaboostRef：Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features.(CVPR2001)这个方法是一个二分类方法，判断是还是不是人脸。主要包括了以下内容：文中提出了一种新的图片表达方式和三种特征，新
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2024-08-01 06:55:59
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参考论文：《A Survey on Performance Metrics for Object-Detection Algorithms》对应Github：https://github.com/rafaelpadilla/Object-Detection-Metrics如何评估(evaluate)目标检测算法的表现(performance)？目标检测算法的评估 和 分类算法的评估 有所不同，在目
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2024-05-10 16:02:19
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摘要目标跟踪一直是一些计算机视觉应用中重要且具有挑战性的问题。对于这个挑战，越来越多的研究者使用深度学习获取更有效的特征以提高跟踪效果。本文提出一个创新的三元组损失(triplet loss)能为目标跟踪提取富有表现力的深度特征，我们把它而不是成对损失(pairwise loss)加入孪生网络中训练。通过组合原始样本，我们的方法不需要其它任何输入就能把更多元素用于训练以获取更有效的特征。此外通过结
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2024-05-02 15:10:14
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随着电力行业的发展和数字化技术的不断进步，数字孪生技术在变电站的应用越来越广泛。数字孪生是一种虚拟的数字化双胞胎，它能够模拟实际系统的行为和运行情况，并提供实时监测、预测和优化功能。在变电站领域中，数字孪生系统可以提高设备的可靠性和安全性，降低运营成本，提高效率和效益。数字孪生系统通常包括三个主要部分：数据采集、建模和仿真。首先，数据采集器会收集各种设备和系统的运行数据，例如温度、压力、电流等参数
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2024-01-03 09:53:04
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此YOLO V4 Tiny改进在保证精度的同时帧率可以达到294FPS！具有比YOLOv4-tiny（270 FPS）和YOLOv3-tiny更快的目标检测速度（277 FPS），并且其平均精度的平均值与YOLOv4-tiny几乎相同；作者单位：东北电力大学, 北华大学1、方法简介为了提高目标检测的实时性，本文提出了一种基于YOLOv4-tiny的快速目标检测方法。它首先使用ResNet-D网
作者：王利民 | 已编辑：CVer本文介绍一下我们在单目标跟踪(VOT)领域的新工作 MixFormer——基于 transformer 的简洁的端到端模型。MixFormer打破了传统的跟踪范式，通过模板与测试样本混合的backbone加上一个简单的回归头直接出跟踪结果，并且不使用框的后处理、多尺度特征融合策略、positional embedding
什么是实时云渲染技术？从这个词中我们可以提炼出几个字眼实时+云+渲染，由这几个关键词我们不难看出，时效性速度快+云服务器+渲染得到模型与动画最终的显示效果，也就是说原本将本来在电脑上完成的渲染工作，现在放在云端就可以完成，然后将处理结果能够实时返回到终端显示。那么它在数字孪生及虚拟仿真领域的优势有哪些呢？一、多终端交互 通常情况下数字孪生模型或虚拟仿真等程序是通过电脑来打开的，但是使用点量云渲染技
翻译自：NICKZENG介绍这篇文章的目的是总结各种流行竞赛采用的一些常见的对象检测指标。这篇文章主要关注指标的定义。热门比赛和指标此任务包含以下竞赛和指标：
PASCAL VOC挑战赛 （Everingham等，2010）
COCO目标检测挑战 （Lin et al.2014）
Open Images挑战赛 （Kuznetsova 2018）上面的链接指向描述评估指标的网站。简单来说：所有这三个
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2024-04-29 15:40:51
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自从卷积神经网络在分类问题上取得很大进步以后，学者们纷纷想办法将卷积神经网络迁移到目标检测、目标分割等领域。目标检测领域发展到现在，出现了很多里程碑式的网络结构和设计思想，可以说是百花齐放，大放异彩，但是总体上大概可以将目标检测分为三个类别：two-stageone-stageanchor-freetwo-stage
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2024-03-19 14:04:33
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目录一、one-stage1、yolo1.1 yolov11.2 yolov21.3 yolov31.4 yolov41.5 yolov52、SSD3、RetainNet二、two-stage1、R-CNN2、Fast R-CNN3、Faster R-CNN大致分为两类one-stage和two-stage，主要区别是检测目标类别与bounding box回归任务是否分开进行。two-stage代
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2024-03-21 11:41:56
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论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Li_High_Performance_Visual_CVPR_2018_paper.pdf摘要大多数性能优越的视觉目标跟踪器很难有实时速度。在这篇文章中，我们提出了孪生候选区域生成网络（Siamese region proposal network），简称Siamese-RPN，
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2023-12-31 12:39:52
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