目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度，精确度和召回率。本文中我们将讨论一个常用的度量指标：均值平均精度，即MAP。 在二元分类中，精确度和召回率是一个简单直观的统计量，但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体，如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的。由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置，所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同。
前言 本文主要记录了在使用目标检测算法的过程中遇到的问题以及不同算法的实测结果。 因为自己的显卡不太行，所以下面没有特别标注的话，都是在MX150入门级显卡上的效果。 如果在文中发现什么问题的话欢迎指正faster-rcnn &nbs
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2024-02-23 18:46:50
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一.什么是超平面？百度百科中的定义：超平面是n维欧氏空间中余维度等于一的线性子空间，也就是必须是(n-1)维度。这是平面中的直线、空间中的平面之推广（n大于3才被称为“超”平面），是纯粹的数学概念，不是现实的物理概念。因为是子空间，所以超平面一定经过原点。西瓜书中的定义：在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述： 其中，&n
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2024-05-11 20:41:41
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目录论文正文概述细节整体流程bottom-up pathtop-down pathskip connection 论文正文链接：链接，提取码：f8qi概述feature pyramid是用来检测不同尺寸物体的1种基本方法，以往主要有四种做法：做法1：Feature pyramids built upon image pyramidsF或者简称eaturized image pyramid。做法：
# 超像素显著性检测Python：一种图像分割与特征提取技术
在计算机视觉领域，显著性检测是一种重要的图像分析技术，它可以帮助我们识别图像中最重要的区域。超像素显著性检测是一种基于超像素的显著性检测方法，它通过将图像分割成超像素并计算每个超像素的显著性来实现。本文将介绍如何使用Python实现超像素显著性检测，并提供相应的代码示例。
## 超像素显著性检测概述
超像素是一种比传统像素更高级的
原创
2024-07-22 09:33:52
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在这个大家都在摸鱼、熬时间、等年终奖的“空闲时间”（哈哈），我整理了一篇文章，之前已经发过公众号，有兴趣的朋友可以关注一下。做过基于目标检测算法应用的人可能会碰到这样一个问题：算法在检测连续视频帧时，视频中同一个目标的检测框经常出现抖动、有时候目标还出现若干帧检测不到的情况（漏检），哪怕整个视频画面保持不变，目标就停在原地不动，照样会出现这个问题。检测算法出现这个问题会对后面整个流程产生非常大的负
时下，大家都在谈论互联网思维，一些有胆略和远见的传统企业，更是用身体力行的方式完成了这种新商业思维的践行，之后，一些其他领域的企业如快消、金融和家居等领域的企业也不甘落后，一起在互联网思维探索与发展的路途上纷纷进行了尝试。互联网思维之于企业，其意义在于用全新的互联网思考方式改进和提升产品体验，让用户最终收获超于预期的效果，这种方式对于品牌和口碑，都有着积极的效应和直接的推进作用。一些企业在这种浪潮
在ENVI5.3 SP1中，新增RPC Orthorectification Using Reference Image工具，可以自动从参考影像上寻找控制点，并将控制点应用于正射校正，可以极大提高校正精度。 安装完ENVI5.3 SP1后，在工具箱
论文地址：Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey 摘要——图像超分辨率（SR）是一类重要的图像处理技术，旨在提高计算机视觉中图像和视频的分辨率。 近年来，目睹了使用深度学习技术的图像超分辨率的显着进步。 本文旨在对使用深度学习方法的图像超分辨率的最新进展提供全面的调查。 通常，我们可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR，无监
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2024-05-12 17:55:18
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对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小目标。另外一种是相对尺度定义，即以物体在图像中的占比面积比例来判断是否为小目标，例如国际光学工程学会
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2024-08-07 15:11:51
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1 小目标小小目标小，所以占用图像的像素就少，特征就少检测框小，漏检率高解决思路：1）数据增强。 复制小目标，经过旋转缩放等，粘贴到该图像其它地方2）利用小目标上下文信息。如检测人脸，脸通常和头脖子肩膀在一起，可以一起作为检测对象。如检测红绿灯，通常和灯外面的罩子一块检测。3）将图像划分为几个重叠的区域，将每个区域作为一张图像送入网络训练2 样本不均衡为了定位目标，基于anchor的方法是预先在图
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2024-02-14 13:49:08
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SRGAN详解介绍网络结构损失函数数据处理网络训练 介绍「2023年更新」本代码是学习参考代码，一般不能直接运行，想找现成能运行的建议看看其他的。 SRGAN是一个超分辨网络，利用生成对抗网络的方法实现图片的超分辨。 关于生成对抗网络，后面我会专门发一篇博客讲解。论文地址：http://arxiv.org/abs/1609.04802 本文代码传送门：https://github.com/zzb
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2024-10-04 15:46:21
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1.LabelImg的安装在Windows10系统下使用Anaconda来安装LabelImg，步骤如下：首先打开conda这里建议专门创建一个新环境来安装LabelImg，例如可以输入以下代码创建名为“labelimg”的环境：conda create -n labelimg python=3.6创建好后进入环境“labelimg”，并输入以下代码在该环境中安装labelimg：pip inst
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2024-03-30 17:55:16
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《超像素》 超像素是一种以聚类思想为初衷的方法，目的是为了对较大像素的图像进行区域划分，来帮助理解，本文介绍了一个开源项目在火灾检测场景使用超像素，比较巧妙，虽然效果不是很理想，但是提供了一个很好的思路。Key Words：超像素、火灾检测、OpenCV实现 Beijing, 2020作者：RaySue Code：https://github.com/tobybreckon/fire-detec
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2023-07-03 22:34:55
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目录一、什么是超像素？二、超像素具有哪些特点？三、Simple Linear Iterative Clustering (SLIC)算法实现步骤四、SLIC算法代码实现五、效果展示和分析六、基于超像素的边缘检测代码七、基于超像素的边缘检测效果展示与分析八、思维扩展参考资料注意事项 一、什么是超像素？ 超像素概念是2003年Xiaofeng Ren提出和发展起来的图像分割技术，它是指具有相似纹理
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2024-02-03 11:31:11
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数据增强就是让一张图片变得更加多样,本质上是一个东西但由于不同的图像处理方式使得略有不同。通过寻找这些样本中的相似特征来放入神经网络训练提高网络的鲁棒性，降低各方面额外因素对识别的影响，解决模型过拟合。目标检测中的图像增强PS：在目标检测的数据增强的过程中，还要考虑图片扭曲后框（box）的位置，即框出要识别的物体。 绿色的模型十分僵硬，无法忽视微小的扰动。 黑色的模型虽然正确率稍低，但可以反映红蓝
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2024-02-10 21:07:42
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1.存取单个像素值 最通常的方法就是
[cpp]
view plain
copy
如果你觉得at操作显得太笨重了，不想用Mat这个类，也可以考虑使用轻量级的Mat_类，使用重载操作符()实现取元素的操作。 1. img.at<uchar>(i,j) = 255;
2. img.at<Vec3b>(i,j)[
论文原文：https://arxiv.org/abs/2004.10934代码
原版c++： https://github.com/AlexeyAB/darknetkeras:https：//github.com/Ma-Dan/keras-yolo4pytorch：https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4前言2020年YOLO系列的作者Redm
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2024-04-11 11:46:46
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摘要 虽然最近基于区域建议的CNN模型在目标检测方面取得了成功，但是由于小兴趣区域(small Region of Interest, RoI)所包含的信息有限且失真，小目标的检测仍然比较困难。解决这一问题的一种方法是使用超分辨率(SR)技术来增强小型RoI的特性。我们研究如何提高级的超分辨率特别是对小目标检测,并发现它的性能可以显著提高通过：(1)、利用适当的高分辨率目标特性作为SR的训练监督信
目录小目标检测数据方面Label Smoothing模型方面样本不均衡目标遮挡More小目标检测数据方面将图像resize成不同的大小对小目标进行数据增强，过采样策略oversampling，重复正样本数在图片内用实例分割的Mask抠出小目标图片再使用paste等方法常见的几种数据增强方法如下cutout：将图片区域随机扣除cutmix：将cutout扣除后的区域用同一batch中样本进行填充mi
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2024-05-22 22:58:17
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