写在前面，相关blog： 金良的博客 | Jinliang Blogjinliangxx.github.io
1. 目标定位我们首先研究一个简单的定位分类问题，通常只有一个较大的对象位于图片中间位置，我们对他进行定位和识别。首先描述我们的分类问题，分类结果为行人、汽车、摩托车、背景。背景意味着不含前三类。然后加上定位，我们可以输出红色方框的中心点、高度、宽度。根据
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2024-08-16 09:05:59
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目标检测算法一、目标检测算法二、目标检测算法存在的问题三、目标检测算法的基本流程四、传统的目标检测算法1.Viola-Jones（VJ人脸检测算法）2.HOG + SVM（行人检测，使用Opencv实现）3.DPM（物体检测）补充——NMS五、基于深度学习的目标检测算法1.Two-Stage算法（段到段）2.One-Stage算法（端到端）3.对比 一、目标检测算法主流的目标检测算法大致
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2024-08-12 15:29:43
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简 介： 目标检测算法作为计算机视觉领域最基本且最具挑战性的任务之一，一直处于研究的热门领域。近年来，随着深度学习和卷积神经网络的兴起，传统的目标检测算法的性能已不能满足现今的指标要求而被基于卷积网络的目标检测算法所取代。本文在对传统目标检测算法简单介绍的基础上，重点介绍了卷积神经网络的一阶段和两阶段目标检测算法，并在最后给出了目标检测未来发展方向的预测和展望。关键词： 目标检测，深度学习，卷积神
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2024-04-01 09:07:11
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如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. Revisit PP-YOLO2.1 Pre-Processing2.2 Baseline Model2.3 Training Schedule3. Selection of Refinements3.1 Path Aggregation Network3.2 Mish Activation Function3.3 Larger I
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2024-08-15 14:08:21
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常见目标检测算法1. One-Stage 目标检测模型1.1 Yolo 目标检测模型1.1.1 基本流程1.1.2 网络设计2. Two-Stage 目标检测模型2.1 RCNN2.1.1 RCNN简介2.1.2 RCNN算法基本流程2.2 Fast RCNN2.2.1 Fast RCNN简介2.2.2 Fast RCNN算法基本流程2.3 Faster RCNN2.3.1 Faster RCN
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2024-08-01 17:57:17
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参考文章：第八章_目标检测.md不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置 任务：特征提取—>分类/定位回归。 常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等一、SSD(Single Shot MultiBox Detector)1.网络结构SSD的优点就是它生成的 default box 是多尺度的，
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2024-07-30 21:22:07
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综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
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2024-03-21 15:28:17
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本文仅为笔者个人浅显的理解，如各位发现有误的地方欢迎指正。一、概述YOLO v4中，作者做了很多实验，把近年比较火的一些方法加入YOLO中，最终取得了速度和精度的提升。通过了解YOLO v4，我们就可以知道最近几年有哪些方法被提出来，整篇论文更像是一篇综述。YOLO v4中使用的方法加权残差连接（WRC）跨阶段部分连接（CSP）交叉小批量归一化（CMBN）自动对抗训练（SAT）MISH激活镶嵌数据
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2024-02-29 10:59:09
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canny边缘检测算法的原理和算法结果
前几天写了一篇canny边缘检测算法，比较偏算法公式和实现，具体为什么这样做和原理没有讲清楚，想在这一篇中讲一下，让研究canny算法的人不仅知道算法公式和实现，同时也能明白为什么这样做。主要参考一个博客文章这篇链接中，对于canny中每一步实现的目的给出了详细说明，比较通俗易懂。比如讲非极大值抑制，目的就是判断是
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2024-06-18 07:01:47
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一、YOLO-V1结构剖析 YOLO-V1的核心思想：就是利用整张图作为网络的输入，将目标检测作为回归问题解决，直接在输出层回归预选框的位置及其所属的类别。YOLO和RCNN最大的区别就是去掉了RPN网络，去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差
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2024-03-28 16:33:09
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目标检测中常用的评价指标传统目标检测思路 为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage
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2024-08-12 12:04:21
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前提目标检测问题是在分类任务是上逐渐发展起来的，首先介绍一下两者之间的差别分类任务： 一张图片往往只有一个目标，通过网络输出目标的得分，得到图像中的物体类别，常见的网络有CNN, Resnet等检测任务： 一张图片包含多个目标，通过网络输出不同物体的种类和标注框(Bounding Box)，常见的网络有Fast-CNN，yolo，SSD等Bounding Box(Bbox):一般有三种表示方法，1
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2024-04-07 08:23:50
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two-stage 和 one-stage近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region
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2024-04-09 10:40:53
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作者：蒋天园前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是来自FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box pro
YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务，该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务，简单来说，找到图片中
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2024-01-27 19:50:25
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特征融合分类在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类
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2024-07-31 16:59:04
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1.源码下载及转换为VS2012 WIN32版本。4.程序说明http://wenku.baidu.com/link?url=M1VJN_EDd2nHHtxz87mSkxHecKJhcGpuqe8duWbpZxSsR6e2rvcDnaCRnkCekyu1QerZ9VzsH6HetKh3Lq4LGsA1OujwFsrd0pCI8cdWMzC5.总结：
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2024-05-21 22:28:59
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目录：第一章 R-cnn第二章 fast rcnn第三章 faster rcnn第四章 参考文献 第一章 R-cnn一、R-cnn框架流程1.输入图像2.运用selective search算法提取2k左右的region proposals3.将每个region proposal通过warp(扭曲)为22
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2024-05-28 22:25:35
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现今，基于深度学习的目标检测的算法主要有 R-CNN系列、SSD 和 YOLO 等。YOLO 目标检测法，即 you only look once (YOLO) at an image，是一种基于深度学习的目标检测算法。YOLO 是第一个采用了回归思想实现 one-stage 检测的算法，如今它已经发展到 YOLOv3，检测能力已大大好于第一代的 YOLO。相比作为后辈的 SSD 算法，性能也得以
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2023-11-24 15:11:32
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目标检测20年综述之（一）传统方法VJ 检测器—检测人脸方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征 从cell到bolck构造检测的特征向量Deformable Part-based Model (DPM)利用HOG和SVM进行后续的分割、分类候选区域/窗 + 深度学习分类在深度学习时代，目标检测可以分为两类：two-stage和one-stage
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2024-05-21 11:27:21
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