文章目录前言一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、基于chainer的目标检测构建-SSD1.引入第三方标准库2.数据加载器3.模型构建4.模型代码5.整体代码构建1.chainer初始化2.数据集以及模型构建3.模型训练6、模型预测三、训练预测代码四、效果总结 前言 通俗的讲就是在一张图像里边找感兴趣的物体，并且标出物体在图像上的位置，在后
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2024-07-06 14:16:03
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转载，仅供自己学习，侵删。一、背景基于“Proposal + Classification”的目标检测方法中，R-CNN 系列（R-CNN、 SPPnet、Fast R-CNN以及 Faster R-CNN等）取得了非常好的结果，但是在速度方面离实时效果还比较远。在提高 mAP (Mean Average Precision) 的同时兼顾速度，逐渐成为神经网络目标检测领域未来的趋势。 YOLO v
文章目录一、前言1.1 什么是目标检测1.2 Single-shot V.S. R-CNN家族1.3 SDD的优点二、SSD的设计理念2.1 采用多尺度特征图用于检测2.2 采用卷积进行检测2.3 设置先验框(anchor)三、SSD的定位原理四、SSD的网络结构五、先验框的选择原则5.1 确定先验框的尺寸5.2 确定先验框的长宽比5.3 确定先验框的位置六、先验框匹配七、损失函数八、数据增强九
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2024-03-21 14:54:09
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5.9 SSD算法原理学习目标目标
知道SSD的结构说明Detector & classifier的作用说明SSD的优点应用
无5.9.1 SSD5.9.1.1 简介SSD的特点在于:SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster-RCNN中的Anchor机制，使用全图各个位置的多尺度区域进行回归，既保持了YOLO速度快的特性，也保证了窗口预测的跟Faster-RCNN一样比较
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是一种常见的特征提取算法，基本思想是统计图像局部区域的梯度方向信息作为该局部图像区域的表征。HOG特征提取+SVM训练，在行人检测中获得了极大成功。该方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。HOG特征提取的流程如下：1灰
Fork版本项目地址：SSD一、输入标签生成在数据预处理之后，图片、类别、真实框格式较为原始，不能够直接作为损失函数的输入标签（ssd向前网络只需要图像就行，这里的处理主要需要满足loss的计算），对于一张图片（三维CHW）我们需要如下格式的数据作为损失函数标签：gclasse：
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2024-07-09 21:09:54
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在进行目标检测任务之前，需要了解下检测任务中常用的评估指标，这样可以更好地帮我们了解模型的实用性。常用的目标检测模型评估指标总结如下，TP、FP、TN、FN、Recall、PrecisionTPR、TNR、FPR、FNRAP、mAP、P-R曲线ROC曲线、AUCIOUFPS、FLOPSGOPS1. TP、FP、TN、FN、Recall、Precision目标检测问题同时是一个回归和分类问题。首先，
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2024-02-20 23:36:16
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1 SSD基础原理1.1 SSD网络结构SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层。SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。 SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图，可以看出，检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)
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2024-06-07 12:58:19
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本章目录9. YOLO系列目标检测算法-YOLOv79.1 YOLOv7取得的成绩9.2 本文要点9.3 相关算法回顾9.3.1 实时的目标检测器9.3.2 模型重参数化9.3.3 Model scaling9.4 结构设计9.4.1 Extended efficient layer aggregation networks9.4.2 基于级联的模型的模型缩放9.5 可训练的bag-of-fre
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2024-06-07 18:22:01
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论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，根据实验结果来看，FCOS能够与主流的检测算法相比较，达到SOTA，为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考 论文: FCOS: Fully Convolutional One-
以往多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。这篇文章，作者利用了深度卷
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2024-03-28 21:41:41
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一、交并比 物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因此就存在一个定位精度评价公式：IOU。
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2024-05-09 07:49:26
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由于博主的科研训练时间为2017年左右，本文涉及的CV领域目标检测的经典算法为2017年之前的优秀神经网络算法，至于2017~2020年间，现阶段业界也优化产生了不少了新的研究应用，性能和速度更加乐观，在此不做详细对比。目录目录目标检测性能指标FPSmAP目标检测经典算法RCNNFastRCNNFasterRCNNYolo(v1)SSD算法目标检测经典算法性能及研究结果简洁对比目标检测性能指标FP
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2024-04-07 21:19:52
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.1.思路来源segmentation方法应用在object detection上。model：FCN。 FCN使用在语义分割、关键点检测等领域使用的很好，能否迁移到检测任务上。2.anchor box介绍： 使用在one-stage和two-stage中，用于bbox框的检测。缺点： 1、检测效果受到anchor的size、ratios、number的限制。需要精调。 2、由于anchor的si
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2024-09-03 21:53:29
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前言目标检测是人工智能的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤： 1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示：这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测
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2024-04-22 14:51:44
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一、mAP 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；
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2024-02-14 15:26:04
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Python计算目标检测FPS
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目标检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，它可以在图像或视频中识别和定位特定的目标。FPS（Frames Per Second）是衡量目标检测算法性能的一个重要指标，它表示每秒钟处理的帧数。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python来计算目标检测的FPS，并提供示例代码。
目标检测FPS的计算原理
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原创
2023-08-19 08:05:21
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【目标检测】SSD0 预备1 什么是SSD2 SSD的框架2.1 理解的关键2.1.1 Default Boxes2.1.2 预测框内物体类别和框位置2.1.3 为什么叫做多框2.2 基架2.3 添加2.4 整体结构3 训练时的部分措施3.1 难例挖掘3.2 数据增强4 实验结果4.1 实验结果4.2 对照实验5 预测时的后处理6 相关工作 0 预备FPS：Frames per Second，衡量
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2024-09-01 14:36:45
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FPS （每秒传输帧数(Frames Per Second)） 编辑FPS是图像领域中的定义，是指画面每秒传输帧数，通俗来讲就是指动画或视频的画面数。FPS是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。每秒钟帧数愈多，所显示的动作就会越流畅。通常，要避免动作不流畅的最低是30。某些计算机视频格式，每秒只能提供15帧。FPS”也可以理解为我们常说的“刷新率（单位为Hz）”，例如我们常在
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2024-04-07 19:57:42
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一、目标检测概述及相关概念1、目标检测概述目标检测=目标类别分类+目标坐标回归 即目标检测任务是在图像分类的基础上，加上目标的坐标回归，使得原本的单纯分类任务变成一张图片里多个目标的分类与定位任务。 示意如下图：（引自Datawhale动手学CV-Python）2、目标检测思路及分类思路：确立多个候选框->对候选框进行分类与微调 分类： 基于深度学习的目标检测方法按照结构可分为one-sta
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2024-05-13 20:39:51
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