Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。在Github上提供了源码。同样使用最大规模的网络，
目标检测任务中通常分为两个子任务:产生proposal以及将proposal分类，CRAFT对Faster-RCNN进行改进，分别对Faster-RCNN中的两个阶段进行了一定的改进，对于生成目标proposal阶段，在RPN的后面加了一个二值的Fast-RCNN分类器来对RPN生成的proposals进行进一步的筛选，留下一些高质量的proposals，对于第二阶段的目标proposals分类，
pytorch: 1.9.0 torchvision: 0.10 mmdetection: 2.15.0 mmcv: 1.3.10 测试图片（图片大小：720x1280）：之前博主写过一篇pytorch模型特征可视化的博文：pytorch卷积网络特征图可视化 ，本篇博文想记录一下目标检测模型的特征图可视化，这个在很多OD的论文上都可以看到CAM图，其实操作起来和前面博文介绍的基本一致，主要是看选取
目标检测算法中，feature map和anchor的对齐问题是普遍存在的，表现为以下三个方面内容：（1）同一个感受野对应多个anchor：对于feature map上的任意一个点，其感受野是相同的，但却对应了多个大小不同的anchor。（2） one-stage目标检测算法直接使用未修正的特征：在two-stage的目标检测算法中，RPN提取proposal后，通过roi-pooling或者ro
在利用solidworks进行工作的过程中，我们常常会重复用到一些组件，为了节约时间，提高效率，同时保持模型中特征的统一性，SOLIDWORKS允许我们将经常使用到的特征或者特征组保存到设计库中，可以使用库特征作为块来生成一个零件。让我们通过下面的例子来看一下如何去制作库特征：新建一个零件，绘制轮廓，生成基体特征，如图1所示。图1再生成一个轴孔特征作为我们的库特征，在此我们考虑决定将此轴孔特征添加
CE-FPN: Enhancing Channel Information for Object Detection论文：https://arxiv.org/abs/2103.10643本文提出了一种新的通道增强特征金字塔网络(CE-FPN)，实验表明，CE-FPN在MS COCO基准上与最先进的FPN-based的检测器相比有所提升。1 简介特征金字塔网络(FPN)已成为目标检测中提取多尺度特征
定量比较表明，特征检测器描述符检测大量特征的能力的一般顺序为：ORB>BRISK>SURF>SIFT>AKAZE>KAZE每个特征点的特征检测描述计算效率的算法顺序为：
原创
2022-11-17 01:01:59
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遥感目标检测的改进注意力特征融合SSD 方法I. INTRODUCTIONII. RELATED WORKB. 特征融合C.注意力机制III. PROPOSED METHODA. 特性融合模块——**FFM**B.双路径注意模块——DAMC. 多尺度接受域——MRFIV. EXPERIMENTSA. Data Sets and TrainingV. CONCLUSION Attention and
一目标定位（单个物体）对象检测，它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的
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2023-02-23 10:44:41
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一、目标检测的定义给定一张图片，用矩形框框出所有感兴趣物体同时预测物体类别二、目标检测的分类基于深度学习的目标检测方法主要包括两大类，一类是基于区域建议网络(Region Proposal Network, RPN)的两阶段检测网络，其首先生成区域候选框，然后对每个区域候选框的特征进行预测，这类方法的主要研究有R-CNN系列网络、SPP网络和R-FCN网络等。另一类是端到端的单阶段检测网络，它可以
目前为止看到的讲解transformer最清晰的文章文章目录传统方法存在的问题该方法的创新点网络结构与具体操作实验结果分析Facebook AI 的研究者推出了 Transformer 的视觉版本—Detection Transformer（以下简称 DETR），用于目标检测和全景分割。与之前的目标检测系统相比，DETR 的架构进行了根本上的改变。这是第一个将 Transformer 成功整合为检
1，单元测试使用Junit框架，需要每个RD对自己编写的代码自己去 写单元测试。 （1）单元测试类，必须以test来解位 （2）针对每个类，一般都要编写一个单元测试类来进行测试测试替身:如果这个类依赖了其他的类，那么你就要自己模拟一些测试替身，注入到要测试的类中去，将要测试的类和依赖的类隔离开来。2，冒烟测试抽一根烟的时间，负责开发的RD，自己简单的进行一下测试，确保自己写的代码大问题没有。 在详
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2210.09615.pdf主要思路多模态3D物体检测一直是自动驾驶领域中的一个活跃研究课题，然而，探索稀疏3D点和密集2D像素之间的跨模态特征融合并非易事，最近的方法要么将图像特征与投影到2D图像平面上的点云特征融合，要么将稀疏点云与密集图像像素组合。这些融合方法经常遭受严重的信息丢失，从而导致性能次优。为了解决这些问题，本文构建了点云和图像
目录目标检测1 定义2 常用数据集2.1 PASCAL VOC数据集2.2 MS COCO数据集3 常用的评价指标3.1 IOU3.2 mAP（Mean Average Precision）4 NMS（非极大值抑制）5 目标检测方法分类5.1 two-stage的算法5.2 One-stage的算法6 经典深度学习网络6.1 RCNN1 候选区域生成2 CNN网络提取特征3 目标分类（SVM）4
>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录超越CBAM，全新注意力GAM：不计成本提高精度！（一）前沿介绍1.GAM结构图2.相关实验结果（二）YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention1.配置common.py文件2.配置yolo.py文件3.配置yolov5_GAM.yaml文件超越CBAM，全新注意力GAM：不计成本提高精度！（一
转战matlab了。步骤说一下: 目标图obj 含目标的场景图scene 0. 载入图像 1. 分别检测SURF特征点 2. 分别提取SURF描述子，即特征向量 3. 用两个特征相互匹配 4. 利用匹配结果计算两者之间的transform关系tform 5. 根据obj位置与变换关系tform，在s
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2016-03-12 19:57:00
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前言：这篇文章主要使用特征金字塔网络来融合多层特征，改进了CNN特征提取。作者也在流行的Fast&Faste
原创
2022-07-22 14:29:43
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1.为每种类型的模块耦合举一个具体例子。 答：耦合式对一个软件结构内不同模块之间互联程度的度量。耦合强弱取决于接口的复杂度，进入或访问某一模块的点，以及通过接口的数据。一般模块之间的可能的连接方式有七种，构成耦合的七种类型，它们的关系为： 举例说明以上耦合: A.非直接耦合:两个模块没有直接的关系(模块1和模块2)，独立性最强。 B.数据耦合:即一个模块访问另一个模块的时候，彼此之间是通过数据
作者：小毛
Date：2020-05-19
本次介绍一个发表于Computer Vision and Image Understanding的经典三维点云描述子RCS。论文地址：Jiaqi Yang, Qian Zhang, Ke Xian, Yang Xiao, Zhiguo Cao, “Rotationalcontour ignatures for both real
在上一篇博文《OpenCV4学习笔记（38）》中记录的SIFT算法是一种包含了特征提取和描述的算法，而今天要整理记录的是分别对应于图像特征的提取和描述两个方面的FAST特征提取算法和BRIEF特征描述算法。FAST特征提取算法 FAST（Features from Accelerated Segment Test-加速段测试特征）特征点提取算法，是一种简单快速的特征提取算法，因为其具有比较快的运算
