由于项目需要，需要在指定位置和时刻调用yolov4进行识别，其余时间不需要识别。因此参考网上的教程，自己改写了ros下对yolov4的调用，并写成了单独的功能包，可以通过接收话题的形式触发网络进行识别，移植性强。运行环境： ubuntu16.04 ros kinetic opencv2.4.10（项目需要） 无gpu，纯cpu运行项目开始 首先先把yolov4的darknet下载下来git clo
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2024-08-08 16:52:40
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目录一、基础理论0、引言1、TPR与FPR1、TPR（召回率）2、FPR 2、ROC曲线3、AUC指标二、癌症分类的模型检测（AUC指标）1、正反例转1、02、计算AUC指标总代码一、基础理论0、引言在开始讲解以前，先假设一种情况：这种情况样本不均衡（正样本太多，没法预测到正确的结果）。要衡量样本不均衡时的分类器效果，这时引入：ROC曲线和AUC指标。1、TPR与FPR1、TPR（召回率
01 传统图像识别方法传统的图像识别算法解决目标检测问题时，主要分为4个步骤：（1）在图片上选出所有物体可能出现的区域框，可以是滑动窗口等穷举法。 （2）对（1）步找到的区域卡进行特征提取。 （3）对（2）步提取出来的特征进行分类 （4）通过非极大值一直（Non-maximum suppression）提取结果其中： 可以对穷举法进行一些改进，使用selective search进行启发式的搜索来
目的：准确、可靠地分割医学图像对疾病的诊断和治疗具有重要意义。这是一项具有挑战性的任务，因为物体的大小，形状，和扫描形式的广泛变化。近年来，许多卷积神经网络（CNN）被设计用于分割任务，并取得了巨大的成功。然而，很少有研究充分考虑了物体的大小，因此大多数研究表明，小物体的分割性能较差。这可能对早期发现疾病
原创
2023-07-23 00:07:11
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CAMshift是一种基于对视频序列采用MeanShift算法进行运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值的算法。如此迭代下去，我们便可以对视频中移动的物体进行追踪。MeanShift算法：首先，我们假设平面空间有这样随机分布的点，如下： 我们随机以某点为圆心，合适的半径r作圆：然后落在圆中的所有点与圆心连接形成向量：这样我们不难看
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2023-10-13 19:52:57
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物体检测物体检测算法，按算法结构，可以分为one-stage和two-stage两类。two-stage经典算法主要是R-CNN族，以准确度见长，速度稍慢，一般不如one-stage。one-stage算法主要包括YOLO、SSD、CornerNet等，以速度快见长，准确度一般不如two-stage。下面介绍这些经典网络。两阶段模型：【rcnn=region proposals（候选区域） + C
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2024-04-19 06:55:31
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本次分享主要针对一些对深度学习和物体检测感兴趣的同学。内容主要包括： 第一，什么是物体检测，如何去评价一个物体里系统的好坏。 第二，物体检测整个的框架是怎么样的？它一般包含了图像的分类和物体检测的定位。 第三，介绍物体检测的历史发展，从传统的人工设计的一些图像特征加上分类器到现在的深度学习。 ▼ What’s Computer Vision 介绍物体检测之前，我们首先要知道什么是计算机视觉。计算
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2023-08-24 17:19:14
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参考： https://github.com/spmallick/learnopencv使用OpenCV进行对象跟踪（C ++ / Python）在本教程中，我们将学习OpenCV 3.0中引入的OpenCV跟踪API。 我们将学习如何以及何时使用OpenCV 3.2中的6种不同的跟踪器 - BOOSTING，MIL，KCF，TLD，MEDIANFLOW和GOTURN。 我们也将学习现代跟踪算法背
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2024-04-01 15:16:44
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一、项目介绍该示例首先有两部分数据，第一部分准备小黄人数据集，第二部分准备自然图像数据集。将小黄人图片粘贴到自然图像上面，然后检测图片中的小黄人，下面是粘贴好的图片。实验中可以用一个较小的数据集进行训练，准备5000张自然图片，小黄人可以下载10 - 20 多张不同的，将其随机粘贴到5000张自然图像上即可。二、数据预处理import numpy as np
from PIL import Ima
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2023-11-25 19:27:08
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大名鼎鼎的YOLO物体检测算法如今已经出现了V8版本，我们先来了解一下它前几代版本都做了什么吧。本篇文章介绍v1-v3，后续会继续更新。一、节深度学习经典检测方法概述1.1 检测任务中阶段的意义我们所学的深度学习经典检测方法 ，有些是单阶段的，有些是两阶段的：one-stage（单阶段）：YOLO系列two-stage（两阶段）：Faster-rcnn、Mask-Rcnn系列单阶段：我们进行物体检
这几天准备对物体检测Mobilenet-SSD做一些了解以及在自己的数据集上进行训练，MobileNet-SSD网络的一部分是轻量级网络Mobilenet的引入，这一部分在网络中加入了可分离卷积部分，大大减小了模型的计算量，同时也缩小了模型大小，这一部分在后续的博客中会进行完善，在Mobilenet-SSD中，我们可以将其Mobilenet理
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2024-08-14 19:39:22
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其实SSD的论文是在YOLOv2之前看的，但由于那时本人初识机器学习，还不了解基本概念，所以只是囫囵吞枣，没能理解得很透彻，于是今天重新拾起SSD，并编辑出一篇学习记录，希望对大家有所帮助。如果本文中某些表述或理解有误，欢迎各位大神批评指正。下面进入正题。论文原文中提到，作者提出的SSD算法比之前的YOLO算法更快、更精确，精确度可以媲美之前的Faster R-CNN。为了理解方便，本文将原论文中
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2024-08-09 15:55:48
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文章目录论文地址论文摘要MSPT-RCNNRPN多尺度领域嵌入模块跳跃连接偏移注意力模块注意力模块跳跃连接偏移注意力模块RCNN点云区域池化与坐标转换语义特征特征融合 论文地址多尺度Transformer激光雷达点云3D物体检测论文摘要激光雷达点云3D物体检测，对于小物体如行人、自行车的检测精度较低，容易漏检误检，提出一种多尺度 Transformer激光雷达点云3D物体检测方法MSPT-RCN
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2024-03-26 08:48:42
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在深度学习中有几件重要的事情，我认为数据是最关键的。如果没有合适的数据，要取得好的结果是非常困难的。即使你用强大的预训练模型和GPU训练模型，你的模型也可能表现不佳。在本文中，我将讨论如何获取数据集、分析数据集并使用简单的OpenCV GUI应用程序对其进行清理。我将使用Python作为编程语言。标记的图像获取数据的最佳网站有两种主要方法可以获取数据。第一种方法是生成自己的数据。你可以使用手机相机
# Android 物体检测的科普与实现
物体检测（Object Detection）是计算机视觉中的一个重要任务，广泛应用于监控、自动驾驶、增强现实等领域。该技术可以识别和定位图像中的物体，并为每个识别到的物体提供边界框。随着深度学习技术的发展，物体检测的精度和效率都有了显著提升。尤其是在移动设备上，借助Android平台的强大功能，开发者可以轻松实现物体检测应用。
## 物体检测的基本原理
作者丨paopaoslam标题：Multi-Echo LiDAR for 3D Object Detection作者: Yunze Man, Xinshuo Weng, Prasanna Kumar Sivakumar, Matthew O'Toole, Kris M. Kitani编译：鞠季宏审核：lionheart摘要除了常见的 3D 点云之外，LiDAR 传感器还可获取其他测量信号。这些信
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2022-10-04 07:57:29
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深度学习二(Pytorch物体检测实战) 文章目录深度学习二(Pytorch物体检测实战)1、PyTorch基础1.1、基本数据结构：Tensor1.1.1、Tensor数据类型1.1.2、 Tensor的创建于维度查看1.1.3、Tensor的组合与分块1.1.4、Tensor的索引与变形1.1.5、Tensor的排序与取极值1.1.6、Tensor的自动广播机制与向量化1.1.7、Tensor
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2023-10-28 23:09:09
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目录前言一、开发前准备二、需要的库三、程序主体3.0 mian()3.1设置被调用的摄像头类型3.2调用相机3.3图像处理（轮廓端点查找）3.4边框绘制（数据计算）3.5比率计算3.6参照物选取（拍照）3.7实时测量四、成果展示 前言注意：不讲实现原理，也没有做UI，精度就玩玩的级别，记得打（尽量柔和的）光。博主是一名机械设计制造及其自动化专业的学生，以前在车间上课时总需要挑选特定尺寸的毛坯作为
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2023-08-08 19:30:22
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作者丨晟 沚 前 言目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要问题，目前广泛应用在体育赛事转播、安防监控和无人机、无人车、机器人等领域。简单来说，目标跟踪就是在连续的视频序列中，建立所要跟踪物体的位置关系，得到物体完整的运动轨迹。给定图像第一帧的目标坐标位置，计算在下一帧图像中目标的确切位置。在运动的过程中，目标可能会呈现一些图像上的变化，比如姿态或形状的变化、尺度的变化、背景遮挡或
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2024-04-20 09:17:47
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【摘要】 YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。而YOLO v3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3），检测效果，更准更强。YOLO场景运用： YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。在ModelArts 实战营第四期中，我们学习使用了YOLO V3算法进行的物体检测训练和推理，这里
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2023-08-12 21:55:41
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