Paper: https://arxiv.org/pdf/2306.14106.pdf导读 监督学习领域的目标检测算法已经比较成熟了，但是标签成本过高，存在一定的局限性。因而，半监督目标检测（SSOD）受到广泛关注，旨在通过使用少量标记数据和大量未标记数据来学习信息。本文从五个方面对其进行总结：首先简单介绍一下数据增强的几种方法。然后，将主流的半监督策略分为伪标签、一致正则化、基于图和
目标检测中，原始图片的标注过程是非常重要的，它的作用是在原始图像中标注目标物体位置并对每张图片生成相应的xml文件表示目标标准框的位置。然而博主转载的文章中提到的标注工具虽然使用简单，但是无法在同一张图片中标注多个同类目标；并且其标注完成后只能生成对应的txt文件，需要借助一定的工具才能转化成相应的xml文件。本文介绍一款使
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2024-04-30 20:06:35
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原标题：CornerNet为什么有别于其他目标检测领域的主流算法？这篇文章为大家解读由密歇根大学 Hei Law 团队在 ECCV 2018发布的论文，一种新的目标检测算法。目标检测算法在诸如自动驾驶、图像分类、人脸检测、视觉搜索等场景中，有着非常重要的意义。今天的文章由极市平台投稿。极市平台深圳极视角旗下的视觉算法平台。主要为开发者提供算法开发、测试、推广、销售等服务，希望与开发者一起建立视觉算
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2024-10-05 11:31:46
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本文中，您将学习如何使用AI构建基于python的手势控制应用程序。主要包括以下几部分内容：如何用Dlib训练一个自定义手检测器。如何巧妙地自动化标注如何通过手势控制游戏和视频播放器。以下是一个demo的展示：
手势识别QQ录屏1 大多数人可能都熟悉dlib库，这是一个流行的计算机视觉库，主要用于人脸关键点检测。如果你是Dlib的老用户，那么你就会知道这个库远不止于此。Dlib包含许多有趣的
An Analysis of Scale Invariance in Object Detection – SNIP1. Background & Related Work2. 探究性实验3. IPN与SNIP 5/25更新：关于对第一个实验的一些理解，更新部分对这篇论文的理解5/5更新：关于为什么作者认为过于large物体检测困难的原因：原理和开篇提到的小物体检测有点类似，anchor
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2024-05-27 19:55:24
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1 早期的HMM早期的一篇介绍HMM在NER中的应用，实验效果还可以。现在还有一些实体识别有用到HMM，读此文对于了解NER的发展有一定的好处。 [1] Su, Jian , and J. Su . "Named entity recognition using an HMM-based chunk tagger." Proc Acl (2002):473-480.2 主流NER架构L
一、 “多尺度”目标检测问题简介 在目标检测任务中，被测目标的大小经常是不固定的，自动驾驶相关检测任务可能要同时检测大卡车与小狗；工业质检相关检测任务可能要同时检测布料的大面积撕裂与小穿孔；医疗病灶检测任务可能要同时检测大小不一的病灶。在被测物体尺度相差极大时，模型通常难以对极大和极小的物体同时进行检测。首先，要知道为什么被测物体尺度相差过大会造成模型精度降低。物体检测领域中各个模型的骨干网络，无
百度10篇论文被自然语言处理顶级会议ACL 2019录用 近日，自然语言处理（NLP）领域的国际顶级学术会议“国际计算语言学协会年会”（ACL 2019）公布了今年大会论文录用结果。根据ACL 2019官方数据，今年大会的有效投稿数量达到2694篇，相比去年的1544篇增长高达75%。其中，国内自然语言处理领军者百度共有10篇论文被大会收录，展现出在该领域的技术积
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2024-07-30 18:59:55
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以下内容摘录自比赛主页Part1赛题介绍题目AI算法创新赛 –人车目标检测竞赛主办方算能科技背景随着时代的进步,视觉目标检测技术在生产生活中发挥着越来越重要的作用。人、车是现代社会最为重要的组成对象，实现人、车目标的精确快速检测对构建智慧城市和平安社会具有重要意义。本赛题旨在基于TPU平台对真实场景下采集的行人和车辆图片进行目标检测与识别。Part2时间安排Part3奖励机制Part4赛题描述本次
TensorFlow Object Detection API 提供了在 COCO 2017 数据集上预训练的检测模型集合。如果你要识别的对象存在于 COCO2017 数据集，那么你就可以直接使用 TensorFlow Object Detection API 来检测图片或视频。TensorFlow Object Detection API 包含各式的算法，主要有 CenterNet,
常见目标跟踪数据集下载链接整理OTBVOT短序列长序列RGBD/RGBTLasHeRVOT challenge resultsYoutube-VOS(2018)Youtube-VOS(2019)GOT-10kOxUvALaSOTTrackingNetTNL2KUAV123+UAV20LVisDroneALOV300++NfsTempleColor128TLPNUS-PRODTB70ILSVRC
文章目录1. Introduction2. 网络结构2.1 反链接2.2 推荐框2.3 objectness prior2.4 识别和边框回归2.5 结合objectness prior和检测训练和测试1 loss function2 策略我的总结 1. Introduction目前目标检测主要分为两类，第一类是faster R-CNN系列的两阶段方法，第一步推荐候选框，第二步利用f
目录前言YOLO网络YOLO起源YOLO原理YOLOv2网络 YOLOv3网络SSD网络1.1 模型1.2 训练前言我们前面说的，两阶段目标检测本质上就是训练俩个网络，分别对两个问题进行求解，这两个网络有什么区别喃？在网络结构上没有本质的区别，在特征输入上也没有任何的区别，唯一的区别就是网络的目标不同，或者说是使用的损失函数不同，所以我们完全可以将两个网络合并，将
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2024-10-17 18:09:46
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内存四区包括静态区，代码区，堆区，栈区 存储地址一次下降静态区： 全局变量和静态变量存储在静态区。堆区 malloc的变量放在堆区,堆区一般由程序员分配释放， 若程序员不释放，程序结束时可能由OS回 收 。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表。堆的增长方
原创
2017-10-26 20:26:36
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1.代码区： 代码区Code，程序被操作系统加载到内存的时候，所有的可执行代码都加载到代码区，也叫代码段，这块内存是不可以在运行期间修改的。 2. 静态区 所有的全局变量以及程序中的静态变量都存储在静态区。 3.堆区 对于一个32位操作系统，最大管理4G内存，其中1G是给操作系统自己用的，剩下的3G
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2019-06-23 23:08:00
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1.全局区c++中在运行前分为全局区和代码区。代码区的特点是共享和只读。全局区中存放全局变量、静态变量、常量。常量中存放const修饰的全局变量和字符串常量。2.栈区：局部变量、形参数据注意事项：不要返回局部变量的地址，栈区开辟的数据由编译器自动释放。3.堆区由程序员分配释放内存，若程序猿不释放，程序结束时由操作系统回收。在c++中主要利用new在堆区开辟内存。new操作符在c++中主要利用new
原创
2023-08-14 15:12:56
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内存四区建立流程
原创
2022-03-07 17:03:30
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Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection论文链接：https://arxiv.org/pdf/1711.06897v1.pdf 代码链接：https://github.com/sfzhang15/RefineDet 今天接着看CVPR 2018的文章，不过总的来说，这篇文章亮点不是很多，谈不上insight，大致上可以
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2024-04-07 09:36:43
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前言在目标检测算法中，训练出一个模型，想要知道这个模型的效果怎么样，主要是从模型的指标得出的，指标不仅在论文还是在自己学习的过程中，都是十分重要的，下边就来详细介绍一下指标的这个概念。一、准确率（Accuracy）定义：正确识别的目标数量与总目标数量的比率。目标数量：图像中实际存在的目标数量，列如物体、人、车辆等，列如给出一张照片，其中有100个人，这100个人是总目标数量，然后预测出来了90个并
什么检测器能够兼顾准确率和模型效率？如何才能实现？去年11月底，谷歌大脑提出 EfficientDet，在广泛的资源限制下，这类模型的效率仍比之前最优模型高出一个数量级。具体来看，结构只使用了 52M 参数、326B FLOPS 的 EfficientDet-D7 在 COCO 数据集上实现了 51.0 mAP，准确率超越之前最优检测器（+0.3% mAP），其规模仅为之前最优检测器的 1/4，而
