目录一.前言二.yolov7源码下载三.detect（检测）四.Train（训练）数据准备：labellmg:配置训练的相关文件 配置数据集文件正式训练：推理：推理效果：五.总结一.前言 上篇文章：YOLOv7（目标检测）入门教程详解---环境安装 我们将yolov7外部需要的环境已经全部安装完成，那么这篇文章我们直接进行yolov7的实战----检测
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2024-05-24 15:29:57
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一.提出背景 在基于CNN的方法提升到一个很高的准确度之后，效率又成为人们所关注的话题，目前兼备准确度和效率的方法包括 SSD、YOLO v2，其检测效率通常能到达 30-100FPS，而这里面的代价就是上万块的显卡，这个代价是相当高的。当下视频获取设备（CCTV摄像头）成本通常是几百块，而采用上述分类算法，其成本可能是几千，这就是视频获取和
一、简单可视化任务背景：学姐让我做的。。。 任务内容：网络中间层feature map可视化。 初步思路：学学别人。 成果：找到了这篇文章。 之后应用他的代码在自己的二分类VGG16上运行。 上图为前三层（包括BN、ReLU等，不是卷积的前三层），随便拿的图。 简单示例，这部分不重要。因为基本就只是输出而已。二、热力图版本背景：学姐不满意。然后给我看了这个。 https://github.com
一、训练一个模型，提高分数的大体步骤如下：分析数据集 1、可视化数据，检查数据是否有漏标、错标的问题，数据噪声太多，需要做数据清洗；2、统计训练数据的尺寸、目标框尺寸和长宽比，定义大、小目标，分析大、小目标的分布，以及类别的分布，是否存在类别不平衡。使用数据增强 rotation, shear, perspective, horizontal flip, vertical flip，cutmix，
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2024-04-30 19:57:11
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考虑到很多同学GPU显卡数量并不是很多，Yolov4对训练时的输入端进行改进，使得训练在单张GPU上也能有不错的成绩。比如数据增强Mosaic、cmBN、SAT自对抗训练。 但感觉cmBN和SAT影响并不是很大，所以这里主要讲解Mosaic数据增强。Mosaic数据增强Yolov4中使用的Mosaic是参考2019年底提出的CutMix数据增强的方式，但CutMix只使用了两张图片进行拼接，而Mo
APbox APmask：目标检测（APbox）和实例分割（APmask）AP：Average Precision，即平均精确度。AP50 、AP75mAP值：Mean Average Precision，即平均AP值；是对多个验证集个体求平均AP值。mAP的大小一定在[0,1]区间，越大越好。该指标是目标检测算法中最重要的一个。一般来说mAP针对整个数据集而言的，AP针对数据集
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2024-05-06 17:27:32
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简介 写这篇文章的初衷是因为最近带的新人里面很多都没有一个实际项目的经历，偶尔有做过图像识别的，但是对于目标检测项目的完整流程还是知之甚少，这篇文章主要是以比较通俗的口吻来详细介绍一下入门上手一个目标检测项目的完整流程，大神请忽略！ 我根据自己以往的一些
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2024-03-26 14:05:28
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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
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2024-05-23 16:27:40
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作者 | 牛牛牛肉饭 编辑 | 汽车人2023年已经匆匆过去大半，不知各位自动驾驶小伙伴今年的工作生活情况是否顺利呢？高阶ADAS方案量产了吗？新的文章和实验进展又是否顺利呢？今天给大家总结了2023年前后的一些基于Lidar 方案的3D Detection文章和开源项目的分享。2023年也是高阶自动驾驶方案从Demo走向量产的一年，在这一年里学
原文：RoIMix: Proposal-Fusion among Multiple Images for Underwater Object Detection 论文被International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing（ICASSP ）2020收录（CCF B） 代码未开源URPC 2019的冠军方案一句话总结：
摘要目标检测目前应用广泛，国内很多算法工程师都是在做这方面工作的。目标检测发展可以看成是从单一单目标到多个多目标的过程。在算法方面也是从最初的机器学习方法到传统机器学习与深度学习算法结合，再到现在的全深度学习框架。 YOLO算法系列目前已经到了V5阶段（V4、V5我还没看），而且YOLO模型在工业应用方面可以说是最常用最万能的检测模型了。我们思考一个目标检测解决方法时，总是会先考虑YOLO能不能在
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
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2024-06-02 16:35:00
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数据集和性能指标目标检测常用的数据集包括PASCAL VOC，ImageNet，MS COCO等数据集，这些数据集用于研究者测试算法性能或者用于竞赛。目标检测的性能指标要考虑检测物体的位置以及预测类别的准确性，下面我们会说到一些常用的性能评估指标。 数据集PASCAL VOC（The PASCAL Visual Object Classification）是目标检测，分类，分割等领域一个
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2024-05-07 16:07:06
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文章目录前言实现效果实现细节1、在YOLOv7源码的基础上进行修改和添加操作2、hook函数3、GradCAM基本实现思路修改部分1、Detect类中的forward函数2、Detect类中的_make_grid函数3、attempt_load函数添加部分1、gradcam.py2、yolov7_object_detector.py3、主函数main_gradcam.py4、 GradCAM++
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2024-05-04 11:20:56
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跟着官方网站的教程，和自己的一些爬坑过程，简单的在这里做一下记录，希望对大家有所帮助。虽然有些部分是一致，但是当中有一些问题还是有参考价值的。（环境搭建本文暂不讨论）官网例子运行截图如下（for Pycharm）一、MNIST简介官网链接这个MNIST数据库是一个手写数字的数据库，它提供了六万的训练集和一万的测试集。它的图片是被规范处理过的，是一张被放在中间部位的28px*28px的灰度图。总共4
目录数据准备数据采集数据清理数据整理数据标记将voc格式转成txt数据划分代码准备训练网络给定数据集配置使用训练数据集训练网络测试推理本例以检测足球为例数据准备数据采集首先我们需要获取一些足球个照片，我这里使用如下脚本在flickr上获取，需要注意的是，如果你想使用该脚本，请登陆到flickr.com，点击搜索后复制请求头和请求参数进行替换。该脚本获取的图片数量取决于网址上有的数量和给定的参数。i
3D目标检测—代码理解—Second代码：数据处理kitti_dataset.py的理解Second代码的github地址：Second代码的github地址Second文章的链接：Second文章的链接目前是刚研究3D点云数据的处理，将自己的理解分享出来，如果有理解有误的地方，还请大家多多批评指正。dataset.py的部分：import pathlib
import pickle
import
极市导读本文提出一种新颖的动态头框架，它采用注意力机制将不同的目标检测头进行统一。COCO数据集上实验验证了所提方案的有效性与高效性。以ResNeXt-101-DCN为骨干，将目标检测的性能提升到了54.0AP。 paper: https://arxiv.org/abs/2106.08322code: https://github.com/microsoft/Dyna
0. 引言0.1 COCO数据集评价指标 目标检测模型在验证集上会得到COCO的评价列表，具体参数的含义是什么呢？0.2目标检测领域常用的公开数据集PASCAL VOCMicrosoft COCO在COCO数据集出来之前，目标检测基本上用的是PASCAL VOC数据集，现在COCO非常流行。这两个数据集均有自己的评判标准。0.3 COCO（Common Objects in Context，上下文
自动目标检测和跟踪研究自动目标检测和跟踪研究。这项工作分为三个阶段：1-第一阶段：综合目标检测和跟踪框架 这[2]提出了一种新颖的自动多运动目标检测和跟踪框架，该框架实时执行，具有更高的精度，适用于无人机图像。该框架部署用于机载处理。该框架基于图像特征处理和投影几何，并在以下阶段执行。首先，检测并匹配FAST角点，然后使用最小中值平方估计来计算异常值特征。随后通过使用基于密度的空间聚类算法来检测运
