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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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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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
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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聚视视觉打标软件使用方法--双Mark点定位篇 为了弄清楚聚视的视觉打标软件Fstart，前前后后差不多弄了两个下午了，有了初步的了解。虽然以后我们不一定用这个软件，但是他们的软件还是有我们可以学习的地方，还是记录一下吧。 双Mark点定位，就是不管是什么产品，通过我们自己设定的Mark点来定位，这有两个前提条件：1.工件有图纸；2.工件适合用双Mark点定位，我
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2024-04-29 23:24:01
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brat的简介brat是一个文本标注工具，可以标注实体，事件、关系、属性等，只支持在Linux下安装，其使用需要webserver，官方给出的教程使用的是Apache2。下载brat建议下载brat的release版本，地址：brat下载地址安装过程首先，安装apache2，使用命令：sudo apt-get install apache2安装完成后会在 /var 目录下生成一个www/html目
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2024-02-27 21:58:30
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标书制作流程是招投标活动中的重要一环，本文总结整理了各项投标人强调投标响应中应注意的事项，投标人应对自己的投标材料和行为负责。提醒事项如下：一、 封面(一) 封面格式是否与招标文件要求格式一致，文字打印是否有错字。(二) 封面标段是否与所投标段一致。二、 目录(三) 目录内容从顺序到文字表述是否与招标文件要求一致。(四) 目录编号、页码、标题是否与内容编号、页码（内容首页）、标题一致。(五) 建议
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2024-01-03 13:44:05
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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
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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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
1、我们将样品的背景采用不反光的布料类似下图2、使用opencv中的阈值过滤方法提取其中的灰度值在指定范围内的部分3、使用腐蚀处理去除其中的干扰点4、提取图像中的轮廓点5、选取图中轮廓点的横纵最小最大坐标写入voc数据集中的xml文件中即可输入深度学习网络进行实验6、训练完目标检测网络之后识别效果如下图：代码请参考opencv_toturial一书
原创
2018-04-09 15:10:26
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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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最近在看命名实体识别这一块，因为要涉及到数据标注，所以我了解了一款实体标注工具BRAT。BRAT(brat rapid annotation tool)它是一款功能较全面的文本标注工具，可以标注实体，事件、关系、属性等，在标注实体的同时可以进行关系的标注，这使得其成为实体抽取、关系抽取和事件抽取的首选。BRAT服务器是一个Python程序，默认情况使用Ubuntu操作系统，网页测览器使
文章目录前言一、目标检测是什么？二、使用步骤1.代码下载2.用pycharm运行代码
总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就将分享用YOLOV5进行目标检测并进行机器学习的方法一、目标检测是什么？目标检测（Object Detection）也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。就是在视频或者图像中，通过计算机自
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2024-02-28 09:59:01
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缺陷检测是视觉需求中难度最大一类需求，主要是其稳定性和精度的保证。首先常见缺陷：凹凸、污点瑕疵、划痕、裂缝、探伤等。常用的手法有六大金刚（在halcon中的ocv和印刷检测是针对印刷行业的检测，有对应算子封装）：1.blob+特征2.blob+差分+特征3.光度立体4.特征训练5.测量拟合6.频域+空间结合。频域结合空间，其实频域就是用波动观点看世界，看问题角度变了，光经过镜头其实发生的是傅立叶变
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2024-01-25 18:44:14
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【NLP.TM】本人有关自然语言处理和文本挖掘方面的学习和笔记，欢迎大家关注。往期回顾：NLP.TM[25] | CS224N学习小结NLP.TM[26] | bert之我见-attention篇NLP.TM[27] | bert之我见-positional encodingNLP.TM[28] | 浅谈NLP算法工程师的核心竞争力NLP.TM[29] | 近期做NER的反思命名实体识别是文本分类
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2023-10-10 15:10:29
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背景介绍 在本文中，我们使用YOLOv9+SAM在RF100 Construction-Safety-2 数据集上实现自定义对象检测模型。 这种集成不仅提高了在不同图像中检测和分割对象的准确性和粒度，而且还扩大了应用范围——从增强自动驾驶系统到改进医学成像中的诊断过程。 &
简介 图1：论文原文 本文所介绍的论文是前段时间比较火的一篇关于目标检测的文章，它能够获得广大关注的主要原因是将领域内广泛使用的应用于领域，并取得了不错的结果。同时，它也简化了目标检测中常用到的和等机制。实验结果为在数据集上获得了与同期-相当的结果。论文原文 源码在进行下面的部分前，我们首先来看一下有关的内容。来自于这篇文章，该论文将注意力机制发挥到了极致。简单来说，注意力机制就是使网络具有筛选信
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2024-09-04 05:48:55
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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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