本文档适用于SOPHGO（算能）BM1684-SE5及对应通用云开发空间，主要内容：注意：由于SOPHGO SE5微服务器的CPU是基于ARM架构，部分步骤将在基于x86架构CPU的开发环境中完成初始化开发环境(基于x86架构CPU的开发环境中完成)YOLO3D目标检测算法模型转换 (基于x86架构CPU的开发环境中完成)YOLO3D模型推理测试（处理后的YOLO3D项目文件将被拷贝至SOPHGO
准确率 （Accuracy），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Precision(mAP)，ROC + AUC。1. 准
原创
2021-12-15 18:10:49
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TOPSIS综合评价法TOPSIS法是多目标决策分析中一种常用的有效方法，是一种逼近于理想解的排序法，又称为优劣解距离法。它根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序，在现有的对象中进行相对优劣的评价。 例题解析 1989年度西山矿务局5个生产矿井实际资料如下表，对西山矿务局五个生产矿井1989年的企业经济效益进行综合评价。 解题步骤 解：用x₁，…，x₉分别表示评价的指标变
Attention 机制所谓Attention机制，便是聚焦于局部信息的机制。当我们再看一样东西时，我们当前时刻关注的一定是我们当前正在看的东西的某一个地方。随着任务的变化，注意力区域往往会发生变化。面对上面这张图，如果从整体上看，只看到了很多的车，但仔细一看会发现每辆车的车牌号不同，汽车厂家也不同。图中除了汽车之外的信息均是无用信息，也对目标识别网络起不到作用。Attention机制便是要找到这
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2024-03-21 14:55:50
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一：准确率 （Accuracy） 、错误率 （Error rate）二：混淆矩阵 （Confusion Matrix）三：召回率（Recall）、精确率（Precision）四： P-R曲线、平均精度（Average-Precision，AP）、F指标五：受试者工作特征曲线（Receiver OperatingCharacteristic，ROC）、AUC（Area Under Curve）、EE
注：此次总结的只是多目标性能评价指标中很少的一部分。一、指标的常见分类方法：1.考虑指标同时能评估的解集数目（1个或2个解集），可将指标分为一元和二元指标。一元指标：接受一个解集作为参数进行评估。二元指标：接受两个解集作为参数，通过比较两个解集的支配关系或其他方面，给出哪个解集更好的判断。2.多目标进化算法解集的性能评价指标主要分为三个方面：1）解集的收敛性评价(convergence), 反映解
【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet）目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二
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2024-08-03 15:46:18
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基于深度学习的小目标检测算法文献综述阅读目标检测简要介绍传统目标检测基于深度学习的目标检测基于候选区域的目标检测基于回归的目标检测小目标检测背景介绍及难点小目标检测算法介绍多尺度预测反卷积和上采样对抗网络GAN总结与展望 最近做了一个对于小目标检测算法的文献的阅读，在搜查文献的时候，了解了目标检测的发展过程以及其中比较典型的算法，以下根据汇报的PPT从四个方法介绍小目标检测算法文献综述，分别是：
引言 京东AI研究院近日发布了基于PyTorch的通用目标重识别(ReID)开源库FastReID，其发布对相关领域的研究起到积极的促进作用，同时也加速技术产品落地应用。FastReID已经在行人重识别、车辆重识别上都取得了优异的评测结果，在京东内部，该技术已经获得广泛地应用于智慧园区、智慧楼宇、智慧供应链、线下零售等实际项目中。在刚公布的论文FastReID: A Pytorch To
计算机视觉-目标检测任务常用评价指标呐，这边笔记写的是目标检测文章中典型的评测指标mAP（精度）和FPS（速度），以及mAP的具体PyTorch版本实现。Enjoy---------------------------?1. mAP（mean average precision）什么是mAP？mAP就是平均精确度均值，对于mAP而言，他是针对一整个数据集中存在的所有类别的目标而言的；而AP仅针对数
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2024-07-08 19:56:34
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文章目录1. 问题定义2. 几个概念3. Precision-Recall曲线4. AP5. mAP 1. 问题定义目标： 预测图像中各个物体是否出现及其位置。目标检测涉及图像中物体的定位和分类。 例如我们要区分出红细胞(RBC)、白细胞(WBC)和血小板(platelets)。除了需要用框(bounding box)框出物体，还需要对他们分类，标在框上。每个类别后跟着一个数字即判定为该类别的置
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2024-04-15 15:03:28
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目录常见的评价指标准确率 （Accuracy）混淆矩阵 （Confusion Matrix）精确率（Precision）与召回率（Recall）重点：平均精度（Average-Precision，AP）与 mean Average Precision(mAP) IoUROC（Receiver Operating Characteristic）曲线与AUC（Area Under
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2024-05-17 06:05:13
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前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要 针对滑雪人员目标检测研
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2024-04-17 14:25:52
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一、 IOU如何判断对象检测算法运行良好呢？IOU交并比函数可以用来评价对象检测算法。它做的是计算两个边界框交集和并集之比。这两个边界框分别是bounding box 与 ground truth。因此这个概念是为了评价你的对象定位算法是否精准，即IOU衡量了两个边界框重叠的相对大小。公式如下：IOU=(A∩B)/(A∪B)一般约定，在计算机检测任务中，如果IOU>=0.5，则预测是可以被接
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2024-01-15 06:37:33
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©作者 | 王文本文介绍一下我们中稿今年 ECCV 的一项工作。对目标检测模型所需要的数据进行标注往往是十分繁重的工作，因为它要求对图像中可能存在的多个物体的位置和类别进行标注。本文旨在减少 Detection Transformer 类目标检测器对标注数据的依赖程度，提升其数据效率。论文题目：Towards Data-Efficient Detection Transformers论文
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2024-06-09 01:18:06
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目标检测算法（一）：评估标准目标检测是计算机视觉领域的基本且重要的问题之一。一般目标检测（generic object detection）的目标是根据大量预定义的类别在自然图像中确定目标实例的位置与类别。本文主要介绍目标检测的评估标准。常用的目标检测的评估标准包括：平均精度均值mAP（mean average precision）、交并比IoU（Intersection over Union）、
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2024-04-26 10:29:49
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一、mAP 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；
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2024-02-14 15:26:04
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目标检测作为一项发展了20年的技术，技术层面已经非常成熟，涌现了一大批如Faster R-CNN、RetinaNet、YOLO等可以在工业界实用的目标检测方法，但小目标检测性能差的问题至今也没有被完全解决。因为Swin Transformer的提出，COCO test-dev上的 已经刷到61 ，但小目标检测性能（即 ）和大目标检测性能（即 ）
目录一、Precision和Recall二、IoU (Intersection over Union)三、top5、top1四、Average Precision五、COCO数据集的评价指标1、Average Precision (AP)2、Evaluation Code3、Analysis Code一、Precision和RecallPrecision是查...
原创
2021-08-13 09:48:50
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计算机视觉|机器视觉|机器学习|深度学习编者荐语mAP（mean average precision）是目标检测中衡量识别精度的一种重要的人为设计的评价指标。文章首先给大家介绍几种常见的目标检测领域名词，然后逐步引出今天的主角mAP。本文主要是为了引出mAP，其他过于浅显的地方大家可以在公众中搜索详细的文章（基本都会有的。。。如果没有我后期补上）了解。IOU（Intersection over U
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2022-07-29 08:05:03
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