YOLO V1 大致框架：只用一次就可以检测物体的目标检测。YOLOv1借助了GoogleNet的思想，使用了22层卷积层和两层全连接层来进行目标检测。首先是将整张图片传入给神经网络，借助全局的特征更好的进行目标检测任务。优点：YOLO v1将检测视为回归问题，因此处理图像的流程非常简单、直接。YOLO在训练和测试时能够看到整个图像，因此其在进行预测时
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2024-05-02 23:45:11
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算法利用了两阶结构， 先实现感兴趣区域的生成， 再进行精细的分类与回归， 虽出色地完成了物体检测任务， 但也限制了其速度， 在更追求速度的实际应用场景下， 应用起来仍存在差距。 在此背景下， YOLO v1算法利用回归的思想， 使用一阶网络直接完成了分类与位置定位两个任务， 速度极快。 随后出现的YOLO v2与v3检测精度与速度上有了进一步的提升， 加速了物体检测在工业界的应用， 开辟了物体检测
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2024-05-20 23:46:13
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一、数据介绍AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Leconte、Linnaeus、acuminatus、armandi、coleoptera和linnaeus。包含了图片和标注（数据获取见文末）。将数据解压之后，可以看到目录下的结构如下所示，包含train、val和test三个文件夹。train/an
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2024-04-25 19:10:23
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作者：平凡的外卖小哥
全文5747字，预计阅读时间15分钟 1 简介目前针对于图片的目标检测的方法大致分为两类：faster R-CNN/R-FCN一类： 此类方法在进行bbox回归和分类之前，必须通过region proposal network(RPN)得到RoI，因此被称作是two-stage的方法。 YOLO/SSD一类： 此类方法不需要RPN，直
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2024-05-07 09:29:52
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目录一、定义1.1、TP1.2、FP1.3、FN1.4、Precision1.5、Recall1.6、AP1.7、mAP二、mAP计算过程（实例）三、YoLo输出结果的理解Reference 一、定义1.1、TPTP（True Positive）：IoU>0.5的检测框数量；检测成正样本，且检测对了（本质是正样本）1.2、FPFP（False Positive）：IoU<=0.5的检
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2024-03-26 22:42:47
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预训练（pre-training/trained）和微调（fine tuning）这两个词经常在论文中见到，今天主要按以下两点来说明。什么是预训练和微调？它俩有什么作用?什么是预训练和微调你需要搭建一个网络模型来完成一个特定的图像分类的任务。首先，你需要随机初始化参数，然后开始训练网络，不断调整直到网络的损失越来越小。在训练的过程中，一开始初始化的参数会不断变化。当你觉得结果很满意的时候，你就可以
目录1.关于mmdetection2.基本环境3.mmdetection 2.0环境配置4.Linux（Ubuntu）基础使用4.1 Vmware虚拟机中安装Ubuntu4.2 ubuntu系统下训练mmdetection2.0 1.关于mmdetection之前对于目标检测这块一直都是使用的YOLO系列，偶然接触到mmdetection，大致了解了下，碰巧最近比较闲，就根据网上的资料自己动手搭
新提出的单阶段检测网络（工作后看论文的时间越来越少） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.13367.pdf Github地址：https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNetAbstract：对大量的候选检测进行准确排序对于优异表现的目标检测器来说非常重要。然而之前的研究工作使用分类得分或者与IOU-based定位得分联合起来作为
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2024-03-13 19:56:30
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目录一、YOLO介绍二、YOLOv1的结构三、YOLOV1原理（一）基本核心思想（二）网络结构（三）输出7x7的理解（四）输出维度30的理解（五）一次预测98个框（六）对98个预测框处理（七）回归坐标xywh（八）训练样本标签四、总结一、YOLO介绍YOLO的全称叫做“You Only Look Once”，简单来说，YOLO可以做到将一张图片输入，直接输出最终结果，包括框和框内物体的名称及sco
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2024-08-12 20:32:07
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环境准备运行这个预训练的模型需要准备一些环境 首先需要下载谷歌的models-master.zip 地址在https://github.com/Master-Chen/models 下载完成后我们需要的是research/objection_detection这个项目 在运行这个项目之前还需要下载谷歌的protoc3.4.0 下载结束后只需要将bin目录里的protoc.exe文件放在有环境变量的
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2024-07-05 20:57:09
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对象定位localization和目标检测detection判断图像中的对象是不是汽车–Image classification 图像分类 不仅要判断图片中的物体还要在图片中标记出它的位置–Classification with localization定位分类 当图片中有 多个 对象时，检测出它们并确定出其位置,其相对于图像分类和定位分类来说强调一张图片中有 多个 对象–Detection目标检
原创
2021-04-18 09:57:59
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在这篇文章中，我们以transformers库为例，来说明如何使用预训练模型来进行seq2seq任务的训练和预测。0. Train from scratch 虽然要讨论预训练模型，但还是应该知道没有预训练模型时
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2024-02-22 21:52:11
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深度学习目标检测框架 detectron2 安装流程，深度学习框架 detectron2 的安装，可在git中实现，1. detectron2FAIR 开源的目标检测框架 Detectron2，基于 Pytorch 。它训练比从前更快，功能比从前更全，支持的模型也比从前更丰盛。比如对初代的模型 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet，DensePose 等的支持外，还支
CascadeRCNN动机双阶段训练过程中的RPN在给出proposal时候，需要给定一个IOU阈值，来筛选正负样本进行RPN的学习，然后训练的RPN会基于这些样本进行学习，给出图中存在物体的ROI区域的proposal，然后proposal被RCNN再次细调回归和分类，得到最后的结果。然后测试时，得到了一堆检出的bboxes，需要进行NMS处理，这时候又要设置IOU阈值来进行滤除。如果训练和测试
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2024-06-26 13:03:20
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论文标题：Improving Language Understanding by Generative Pre-Training论文链接：https://www.cs.ubc.ca/~amuham01/LING530/papers/radford2018improving.pdf一、概述从无标注文本中高效学习的能力对于缓解对监督学习的依赖是很关键的。很多自然语言处理任务依赖于大量的标注数据，对于这
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2024-05-06 14:51:35
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【深度学习目标检测常用的评价指标】文前白话目标检测的数据集类型①、 PASCAL VOC数据集②、MS COCO数据集③、 Google Open lmage 数据集④、 ImageNet数据集⑤、 DOTA数据集目标检测中的评价指标① 对算法分类能力的评价② 侧重于对目标定位精度的判定指标③ 如何计算AP值④ coco数据集的评价标准⑤ 小结：如何评价自己的数据集预测结果Refence 文前白
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2024-06-28 14:52:48
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大型语言模型ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 开发。它是一种基于深度学习的模型，能够模仿人类的语言表达能力，例如对话、文章创作等。ChatGPT 的全称是“Generative Pre-trained Transformer”，它的基础是一种叫做 Transformer 的模型结构。这个结构能够处理长文本序列，同时保留语法和语义的信息。而 ChatGPT 就是在这个结构的基础上
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2024-08-22 19:46:16
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目录各优缺点比较各性能比较各优缺点比较R-CNN是最早使用卷积特征的深度学习目标检测法，这种模型不是一种端到端的模型，只使用了CNN特征，在进行候选区域推荐和目标检测定位的过程中，依然沿用传统的目标检测算法的那一套框架，只不过在特征表示的部分改成了CNN特征。虽然，也算是基于深度学习的目标检测算法，但整个检测框架依然沿用传统的目标检测算法。因此，RCNN依然具有传统目标检测的缺点，比如说耗时高，准
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2024-06-05 12:20:34
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YOLO 在卷积层之后使用了 DarkNet 来做特征检测。然而，它并没有使用多尺度特征图来做独立的检测。相反，它将特征图部分平滑化，并将其和另一个较低分辨率的特征图拼接。例如，YOLO 将一个 28 × 28 × 512 的层重塑为 14 × 14 × 2048，然后将它和 14 × 14 ×1024 的特征图拼接。之后，YOLO 在新的 14 × 14 × 3072 层上应用卷积核进行预测。Y
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2024-07-30 20:00:41
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计算机视觉是一门研究如何对数字图像或视频进行高层语义理解的交叉学科，它赋予机器“看”的智能，需要实现人的大脑中(主要是视觉皮层区)的视觉能力。想象一下，如果我们想为盲人设计一款导盲产品，盲人过马路时系统摄像机拍到了如下的图像，那么需要完成那些视觉任务呢？图像分类：为图片中出现的物体目标分类出其所属类别的标签，如画面中的人、楼房、街道、车辆数目等；目标检测：将图片或者视频中感兴趣的目标提取出来，对于
