用一行代码提升目标检测准确率 论文摘要非最大抑制（Non-maximum suppression, NMS）是物体检测流程中重要的组成部分。它首先基于物体检测分数产生检测框，分数最高的检测框M被选中，其他与被选中检测框有明显重叠的检测框被抑制。该过程被不断递归的应用于其余检测框。根据算法的设计，如果一个物体处于预设的重叠阈值之内，可能会导致检测不到该待检测物体。因此，我们提出了Soft-NMS算法
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2024-03-22 11:22:13
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目前，目标检测模型中性能评估的几个重要参数有定位准确率，精确度和召回率。定位准确率可以通过检测窗口与我们自己标记的物体窗口的重叠度，即Intersection-Over-Union(IOU)进行度量。设标记窗口为 A ，检测窗口为 B ，则 IOU 的计算公式如下： 其中分子部分表示 A 与 B 窗口的重叠部分面积，分母部分表示 A 与 B 窗口的面积总和。显而易见，IOU 的值在[0,1]之间，
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2024-03-28 11:46:26
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作者 | Moses Olafenwa翻译 | 林椿眄作为人工智能的一个重要领域，计算机视觉是一门可以识别并理解图像和场景的计算机及软件系统科学。该领域主要包括图像识别，目标检测，图像生成，图像超分辨率等多个方向。由于现实中存在众多的实际案例，目标检测应该是计算机视觉中最令人深刻的一个方向。在本教程中，我们将简要介绍包括当前目标检测的概念，软件开发人员所面临的挑战，相应的解决方案以及执行高性能目标
导读框回归是目标检测任务中衡量检测框位置准确与否的重要指标，为减少已知框回归方法带来的收敛速度慢和结果不准确的问题，本文提出了一种有效的框回归方法（EIOU），并提出了Focal Loss的回归版本，在收敛速度和定位精度上实现显著的优势。论文链接：https://arxiv.org/abs/2101.08158在目标检测中，框回归（BBR）是决定目标定位性能的关键步骤。然而，作者发现大多数以前的B
常见指标
precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives).
recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例 (true positives/(true positives + false negatives)).一般情况下模型不够理想，准确率高、召回率低，或者召回率低、准确率高。如果做
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2024-02-04 14:25:49
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目标检测评价指标目标检测评价指标- 总结前言1、mAP-精度指标1.1 目标检测问题1.2 为什么使用mAP1.3 关于Ground Truth1.4、mAP计算1.4.1 IOU1.4.2 鉴别正确的检测结果并计算precision和recall1.4.3 计算mAP1.4.3 如何判断TP,FP,FN（重要）2、FPS-速度指标2.1 概述2.2 FLOPs-算法/模型复杂度2.2.1 FLO
今天说说使用深度学习进行目标检测的文章，第一部分讲讲Single shot detector（SSD）和MobileNet。这二者相结合，可以用来实现更快速的，实时的目标检测，尤其是在资源有限的设备上（包括Raspberry Pi, smartphones等等）。这里就说说如何使用OpenCV中的dnn模块，用来导入一个实现训练好的目标检测网络。使我们可以把图像传送到深度网络中，然后得到图中每个物
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2024-01-08 17:45:25
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本文来自起源人工智能研究院（IIAI）。本期以Object Counting为主题，简要介绍IIAI CVPR 2019录用论文中关于Counting的两篇。Crowd Counting and Density Estimation by Trellis Encoder-Decoder Networks作者：Xiaolong Jiang, Zehao Xiao, Baochan
# 使用Python计算缺陷检测的准确率
缺陷检测是软件开发中的重要环节，确保产品的质量和稳定性。在机器学习和计算机视觉领域，准确率（Accuracy）是一个重要的性能指标。本篇文章将指导你如何在Python中实现缺陷检测的准确率计算。
## 整体流程
在开始之前，我们首先来概述一下整个过程的步骤。你可以参考下面的表格了解整体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
原创
2024-09-09 04:03:34
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目标检测 VS 其他计算机视觉问题分类问题这或许是计算机视觉领域内最著名的问题。它主要指将一张图像归为某种类别。学术界最流行的一类数据集是 ImageNet，由数以百万计已分好类的图像组成，（部分）用于年度 ImageNet 大规模视觉识别挑战比赛（ILSVRC）。近年来，分类模型已经超过了人类的表现，因此该问题基本算是一个已经解决的问题。图像分类领域有许多挑战，但是也有许多
前言上期简要地给大家讲述了YOLO v3目标检测算法的原理，并且我们还一起动手搭建了特征提取网络。本期将会给大家讲述特征变换、非极大值抑制等函数，让我们一起来学习吧！噢对了，这里我想说明一下。以后我打算不定期地穿插一些关于车辆工程专业的经验和感悟，希望大家能够喜欢。干啥啥不行，挂科第一名今天给大家讲述一门我们车辆专业挂科率最高的课——汽车测试技术。根据我多天的痛苦经验来看呢，这门课存在两个难点：学
训练结果目录目标检测常用指标术语解释精度（Precision）在二分类问题中，精度是指被正确分类的正样本数量与所有被分类为正样本的样本数量之比。它衡量了分类器在预测为正样本时的准确性。召回率（Recall）在二分类问题中，召回率是指被正确分类的正样本数量与所有真实正样本的数量之比。它衡量了分类器找到所有正样本的能力。F1 分数（F1 score）F1 分数综合考虑了精度和召回率，是精度和召回率的调
0前言Faster R-CNN是任少卿2015年底推出的目标检测算法 ，时至今日依旧还是Object Detection领域最好方法之一，基于该框架后续推出了 R-FCN，Mask R-CNN 等改进框架，但基本结构变化不大。同时不乏有SSD，YOLO2等骨骼清奇的新作，虽然在速度上大幅度领先Faster R-CNN，尤以SSD lite和yolo lite为甚， 但精度上依然以Faster R-
当前主流的物体检测算法，如Faster RCNN和SSD等，都是将目标检测当做分类问题来考虑，即先使用先验框或者RPN等生成感兴趣的区域，再对该区域进行分类与回归位置。这种基于分类思想的目标检测算法存在样本不平衡的问题，因而会降低模型的训练效率与检测精度。当前基于深度学习的目标检测主要包括：基于two-stage的目标检测和基于one-stage的目标检测。two-stage的目标检测框架一般检
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2024-04-28 15:02:37
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**Python计算准确率的实现流程**
为了帮助这位刚入行的小白，我将向他解释如何使用Python计算准确率。首先，让我们整理一下实现这个任务的步骤，并将其以表格的形式展示。
| 步骤 | 描述 |
| ---------- | --------------------
原创
2024-01-06 06:22:08
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1、 TP、FP、TN、FN 概念在对数据进行预测的时候，往往有以下几个概念：TP、FP、TN、FN。 什么意思呢？即预测情况（Positive or Negtive）是否真正反应真实情况的关系： 看下面这解析你就懂了！TP：True Positive， 预测的是正样本，且正确预测。 FP：False Positive， 预测的是正样本，但错误预测。 即误检 TN：True Negative， 预
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2024-06-24 20:18:52
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目标计数方法概述1、如何进行目标计数？目标计数的方法主要有三类。基于检测的方法。使用传统的基于 HOG 的检测器或基于深度学习的检测器，如 YOLO 或 RCNN。但这类方法的效果在目标场景中容易受到遮挡的严重影响。基于回归的方法。这类方法只是从原始图像中捕获一些特征，并使用机器学习模型来映射特征和数字之间的关系。在深度学习之前，基于回归的方法是 SOTA，研究人员专注于寻找更有效的特征来估计更准
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2024-03-22 16:06:39
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一、RPN首看这个链接：CNN目标检测（一）：Faster RCNN详解 下图展示了Python版本中的VGG16模型中的faster_rcnn_test.pt的网络结构，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小PxQ的图像，首先缩放至固定大小MxN，然后将MxN图像送入网络；而Conv layers中包含了13个conv层+13个relu层+4个pooling层；RPN网络首先经过3x3卷积，再分别
自然语言处理(ML),机器学习(NLP),信息检索(IR)等领域,评估(evaluation)是一个必要的工作,而其评价指标往往有如下几点:准确率(accuracy),精确率(Precision),召回率(Recall)和F1-Measure。本文将简单介绍其中几个概念。中文中这几个评价指标翻译各有不同，所以一般情况下推荐使用英文。 现在我先假定一个具体场景作为例子：假如某个班级有男生8
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2024-01-16 20:44:17
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最近，卡耐基梅隆大学（CMU）的王小龙等人发表的论文《A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection》引起了很多人的关注。该研究将对抗学习的思路应用在图像识别问题中，通过对抗网络生成遮挡和变形图片样本来训练检测网络，取得了不错的效果。该论文已被 CVPR2017 大会接收。论文链接：http://ww
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2024-03-12 16:30:35
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