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
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
856阅读
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
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
转载
2024-05-01 20:16:03
135阅读
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。
转载
2022-10-14 11:11:01
595阅读
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
转载
2024-02-14 13:49:08
0阅读
包含各种多尺度融合方法，快收藏~
转载
2021-06-24 13:40:23
820阅读
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
转载
2021-07-15 09:40:55
1179阅读
古人有句成语，叫做“一叶障目”，那是因为叶子放在眼前了，如果叶子离着很远，自然就不会障目了。下面引入本篇的话题:图像处理中的多尺度分析。多尺度的概念分析：首先要有的概念就是：多尺度是真实存在的，而不是凭空臆想出来的。人眼在观察事物时，如果离着太远（尺度太小），就看不清细节；如果离着太近（尺度太大），细节是看清了，但可能局限于细节了。所以，为了观察到感兴趣的区域，多尺度是很有必要的。可以详见维基对"
后台回复【3D检测综述】获取最新基于点云/BEV/图像的3D检测综述！ICLR2023双盲审中论文链接：https://openreview.net/forum?id=-2zfgNS917摘要基于多视图的三维目标检测是视觉场景理解的基础和挑战性任务。多视图（multi-view)三维目标检测具有低成本、高效率的特点，具有广阔的应用前景。然而，由于缺乏深度信息，通过透视图准确地检测目标是极其困难的。
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
转载
2020-06-30 10:01:00
296阅读
2评论
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
简介
显著性物体检测（Salient object detection ，SOD）旨在区分视觉上最明显的区域。在数据驱动的深度学习方法的帮助下，它正在快速增长，并已应用于许多计算机视觉领域，例如视觉跟踪，图像检索，非照片级渲染，4D显著性检测，无参考的合成图像质量评估等。虽然目前已经取得了很大的进展，但仍有两个问题需要注意，一是如何从尺度变化的数据中提取更多的有效信息，二是如何提高这种情
转载
2021-06-15 14:01:11
3210阅读
多模态信息融合研究了一段时间的多模态，作为本科生研究略浅，论文看的不多，这里只是写一下自己的思考。 起因是做FND的工作，Fake News Detecion 看了相关工作后，也算是接触到了一些多模态核心的内容，特此总结。因为作者论文看的不多，文章的想法和叙述可能借鉴前辈。 感觉研究多模态方向关注于文本 + 图像 预训练模型，比如 VILBERT, LXMERT,VLP 等，这些方法大都通过ber
转载
2024-09-12 20:37:39
209阅读
# 深度学习中的多尺度特征融合实现
## 概述
深度学习中的多尺度特征融合是指在神经网络中，将来自不同尺度的特征进行融合，以提高模型在目标检测、图像分割等任务上的性能。在本篇文章中，我将向你介绍如何实现深度学习中的多尺度特征融合。
## 流程
首先，让我们来看一下整个实现多尺度特征融合的流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>开发者: 请求帮助
原创
2024-07-05 03:38:37
797阅读
1.论文声称的创新点 论文中的创新点主要体现在网络结构的创新上，作者提出了一种基于SSD多尺度特征融合（Multi-scale Feature Fusion Single Shot Detector，MFF-SSD）的目标检测模型。将高层特征与低层特征进行融合，并提出了融合模块，实现不同尺度的特征提取。 高层特征图对目标的抽象程度更深，包含充分的全局信息，具有较大的感受野和较强的上下文语义信
转载
2023-08-23 20:13:15
251阅读
“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 ...
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
转载
2024-04-29 17:18:52
62阅读
多尺度分析方法多尺度分析（Multiscale-Analysisi），又被称为多分辨率分析，基本思想是把平方可积空间分解为一串具有不同分辨率的子空间序列。多分辨率或多尺度分析的基本思想：函数f（x），可以看作是某个渐渐逼近的极限，每层逼近是采用某个低通滤波函数对f（x）实施平滑后的结果。当逐层逼近的低通滤波函数也进行相应地逐层伸缩，即采用不同的分辨率或尺度来逐层逼近f（x）。多尺度变换是一种公认的
转载
2024-07-16 12:57:15
285阅读
主要问题在引言中作者提出了一个问题：训练一个更好的网络是否像堆叠更多的层一样容易？答案当然是否定的，因为在网络训练的过程中存才梯度消失和梯度爆炸的问题，这个问题阻碍了网络的收敛。当然梯度消失和梯度爆炸的问题很大程度上通过初始归一化和中间层归一化解决了。但是当更深层的网络收敛后，网络退化的问题暴露了出来：当网络层数增加，精度先饱和，然后急剧下降。这并不是由过拟合引起的（这也是本文着重需要解决的问题
