本文主要介绍ROI提取结构在目标检测框架中的作用，并结合源码，理解它的实现方式。包含的算法有：ROI-pooling，ROI-align，Deformable-psroi-pooling。 目前，主流的目标检测算法大致分为2种，one-stage和two-stage方法。one-stage：典型代表为SSD，相当于two-stage中的rpn结构，先通过基本的特征提取网络如resnet或vggne
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2024-05-21 11:24:11
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## 深度学习目标检测获取轮廓的实现流程
### 1. 确定深度学习目标检测模型
在进行深度学习目标检测任务之前，我们需要选择一个合适的深度学习模型。目前比较流行的目标检测模型包括 Faster R-CNN、YOLO、SSD 等。根据具体的需求和资源限制选择一个适合的模型。
### 2. 准备目标检测数据集
在进行深度学习目标检测任务之前，我们需要准备一个包含目标和标注信息的数据集。可以使
原创
2023-11-23 11:47:00
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目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代目标检测器的框架可分为two-stage和one-stage两种类型，two-stage框架分为两步，精度高，但速度较慢，不能到、达到实时检测：1) 区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签；2) 回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比或其它指标，最后，使用非极大值抑
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2023-11-22 14:53:26
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近年来，目标检测的准确率和速度得到了飞速的提升，今天我们就来梳理一下常见的一些算法。目标检测算法大致分为两类：第一类是以RCNN为代表two-stage算法，这类方法第一步先产生目标候选框，第二部对候选框进行分类和回归。 第二类算法是以yolo为代表的one-stage算法，这类方法使用同一个神经网络直接得到目标的类别和位置。这两种方法中经典的算法如下：Two-Stage：R-CNN、Fast R
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2023-10-10 14:30:29
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一、 引言目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的目标算法主要分为两种类型：two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，
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2024-03-08 23:48:57
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深度学习目标检测：RCNN什么是目标检测？目标检测主要是明确从图中看到了什么物体？他们在什么位置。传统的目标检测方法一般分为三个阶段：首先在给定的图像上选择一些候选的区域，然后对这些区域提取特征，最后使用训练的分类器进行分类。1. 区域选择 这一步是为了对目标进行定位。传统方法是采用穷举策略。由于目标可能在图片上的任意位置，而且大小不定，因此使用滑动窗口的策略对整幅图像进行遍历，而且需要设置不同的
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2023-11-10 00:30:27
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object detection 就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection 要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题不是容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，可以出现在图片的任何地方，而且物体还可以是多个类别。object detection技术的演进：RCNN->SppNET->Fa
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2023-08-01 18:18:05
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目录梳理目标:发展历程：思路整理:阅读过的内容:基于传统机器学习的目标检测方式：深度学习目标检测方式：参考链接：网易面试原题｜简述Yolo系列网络的发展史：网易面试原题｜简述Yolo系列网络的发展史梳理目标:整理自己在入门深度学习目标检测领域时读取的一些论文和对一些论文方法的见解。便于自己记忆和梳理思路，仅供参考。发展历程：思路整理:阅读过的内容:R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、
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2023-12-08 10:45:16
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https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection
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2020-09-09 16:00:00
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数据集和性能指标目标检测常用的数据集包括PASCAL VOC , ImageNet , MS COCO等数据集，这些数据集用于研究者测试算法性能或者用于竞赛。目标检测的性能指标要考虑检测物体的位置以及预测类别的准确性PASCAL VOCThe PASCAL Visual Object Classification，其仅包含20个类别，因此被看成目标检测问题的一个基准数据集ImageNet此训练数据
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2023-07-28 16:01:04
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自从深度学习被应用到计算机视觉领域，目标检测算法在短时间内有了很大的进步，甚至有人为了抢个车位用上了Mask R-CNN进行自动检测
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2022-12-06 16:47:05
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# 目标检测与深度学习入门指南
目标检测是计算机视觉领域的一项重要任务，旨在识别图像中的目标并确定其位置。随着深度学习的飞速发展，目标检测技术也取得了显著的进步，能够在各种应用场景中发挥重要作用，如视频监控、自动驾驶、智能安防等。
## 深度学习在目标检测中的作用
传统的目标检测方法依赖于手工特征与浅层分类器，而深度学习引入了卷积神经网络（CNN），极大地提高了检测精度与效率。深度学习模型能
two stagefaster R-CNN：将检测问题分为两步-首先产生候选区域region proposal，然后再分类 特点：错误率低，速度慢one stageSSD,YOLO：直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经单次检测直接得到最终结果 特点：检测速度快VGG16SSD 2016年提出，基于VGG16主网络； 感受野： anchor：特征金字塔 浅层卷积层得到物体的边缘信息，深层网络得到更
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2024-05-10 17:48:18
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引言目标检测：目标检测的目标是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（比如返回一个边界框）。目标检测的意义作为图像理解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次的视觉任务的基础。目标检测在人工智能和信息技术的许多领域都有广泛的应用，包括机器人视觉、消费
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2023-11-23 13:41:06
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目录一、场景需求解读二、HOG算法简介三、SVM算法简介四、基于HOG的目标检测算法训练流程五、目标检测代码实现六、非极大值抑制（NMS）简介及代码实现七、NMS效果展示与分析八、思维扩展参考资料注意事项 一、场景需求解读 目标检测是一个很常见的计算机视觉任务，它在现实场景中具有很多的应用。随着深度学习技术的快速发展，当前主流的目标检测算法主要分为单阶段和双阶段，代表性的算法包括SSD和Fas
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2024-06-21 14:01:22
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在外网上看到一篇非常好的目标检测入门教程，特此翻译过来，希望能对他人有所帮助，也加深下自己的记忆。（大部分机器都翻译的可以，如有错误我会改正，各位也可以google看原文）介绍 当我们看到一张图像时，我们的大脑会立即识别其中的物体。另一方面，机器识别这些对象需要大量的时间和训练数据。但是随着硬件和深度学习的进步，这个计算机视觉领域变得更加简单和直观。以下图为例。该系统能够以令人难以置信的
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2024-05-24 20:17:26
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摘 要高分辨率遥感影像具有包含信息大厦，自然场景复杂等特点，一副遥感影像中往往包含大量的建筑物、场地、植被、农田等多类别地物和地貌要素信息，如何利用高干影响来实施精准快速的地物要素自动化检测提取，一直以来是热点的研究内容，随着深度学习技术的快速发展，许多基于卷积神经网络的目标检测模型被应用到了遥感影像目标检测任务中，取得了不错的成果。到目前为止，现有遥感影像目标检测模型大多有着深层次的结构以及复杂
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2024-01-02 17:11:37
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目标检测——深度模型总结简介传统目标检测（基于滑动窗口的检测）主要包括三步：利用不同尺寸的滑动窗口框住图中的某一部分作为候选区域；提取候选区域相关的视觉特征。利用分类器进行识别。深度学习相关的目标检测方法分两类：基于候选区域的，如R-CNN，SPP-net，Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN；端到端（End-to-End），如YOLO，SSD。OverFeat模型核心思想为
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2024-05-16 10:06:08
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目标检测简介 目标检测是计算机视觉的一个重要研究方向，是指从一个场景（或图片）中找到感兴趣的目标。任务大致分为三个流程：从场景中提取候选区从候选区提取特征识别候选区的类别并对有效的候选框进行位置精修 目标检测在生活的各个领域都有了广泛的应用，它是将图像或视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，若存在目标则确定目标的位置。近年来，随着互联网技术、人工智能计算和智能硬件的迅猛发展，人
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2023-07-29 21:33:38
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1.目标检测要解决的核心问题除了图像分类之外，目标检测要解决的核心问题是：a.目标可能出现在图像的任何位置。b.目标有各种不同的大小。 c.目标可能有各种不同的形状。 如果用矩形框来定义目标，则矩形有不同的宽高比。由于目标的宽高比不同，因此采用经典的滑动窗口+图像缩放的方案解决通用目标检测问题的成本太高。2.目标检测相关算法：DPM算法：先提取DPM人工特征，再用latentSVM分类。这种特征提
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2023-10-28 15:14:00
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