目录前言一、基于区域的算法（Region-based Methods）1. R-CNN（Regions with CNN features）2. Fast R-CNN3. Faster R-CNN二、基于回归的算法（Regression-based Methods）1. YOLO（You Only Look Once）2. SSD（Single Shot MultiBox Detector）三、应
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2024-07-01 20:22:01
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SSD（Single Shot MultiBox Detector）将边界框的输出空间离散为不同层特征图上的一组不同尺寸和长宽比的默认框。SSD discretizes the output space of bounding boxes into a set of default boxes over different aspect ratios and scales per feature
论文题目：Augmentation for small object detection 文章目录论文题目：Augmentation for small object detection1.介绍1.1背景1.2 小目标检测困难的原因2.方法2.1Oversampling2.2 Copy-Pasting3.实验结果3.1Oversampling3.2Copy-Pasted3.3 Copy-Paste
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2024-03-27 13:34:03
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前言 针对YOLOv2的缺陷，2018年Joseph“大神”又推出了YOLOv3版本，将当今一些较好的检测思想融入到了YOLO中，在保持速度优势的前提下，进一步提升了检测精度，尤其是对小物体的检测能力。 具体来说，YOLOv3主要改进
1、Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects (ICGIP2017)融合特征的SSD[1709.05054] Feature-Fused SSD: Fast Detection for Small Objects https://arxiv.org/abs/1709.05054论文：https://arxiv.or
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2024-07-31 11:00:29
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从0开始深度学习第一步，如何让 YOLOv5 起飞：配置环境并成功运行目标检测一、环境准备第一步：安装anaconda安装Anaconda和Git 在开始配置环境之前，我们需要安装Anaconda和Git。Anaconda是一个流行的Python发行版，其中包含了很多科学计算和机器学习所需的包和库，而Git则是一个版本控制系统，可以帮助我们方便地下载和管理yolov5的代码。anaconda官网：
1.问题是对于v1/v2版本中的tx、ty的限制 2.GIoU:优化无重叠情况下的无法优化 3.DIoU:考虑两个网格之间的中心坐标的距离信息 4.CIoU:考虑形状信息大特征图中保留到的局部细节特征往上传，可以优化对小目标的检测效果 浅层特征：较强的位置信息以及较弱的语义信息 深层特征：较强的语义信息以及较弱的位置信息 语义信息对于解决分类问题是有利的，定位信息对于解决框的回归问题是有利的，利用
手把手教你用yolov3模型实现目标检测(一)写在前面： 由于项目需要，使用yolov3模型做了各种现实场景物体的目标检测。做完了过了好长时间，感觉有些遗忘，还是该留下点东西，方便自己查找，也希望能惠及他人。 同时，为了督促自己补充理论体系，尽量做到知其然知其所以然1、环境配置首先，本教程是完全在ubuntu 18.04下进行的，你能找到的成熟框架不外乎以下三个：https://github.co
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2024-02-28 13:02:09
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Faster R-CNN 实现代码：https://github.com/tryolabs/luminoth/tree/master/luminoth/models/fasterrcnn背景Faster R-CNN 最早在 2015 年的 NIPS 发布。其在发布后经历了几次修改，这在之后博文中会有讨论。Faster-RCNN 是 RCNN 系列论文的第三次迭代，这一系列论文的一作和联合作者是 R
《YOLOv3: An Incremental Improvement》本文可以说写的很随意了 ，下面简单梳理一下 YOLO v3 的内容1. Bounding box 的预测这里仍然使用直接预测 bounding box 的方法，预测 bounding box 不同点是，在 v2 中选择的 anchor box 尺寸是 5 种，然后每种都进行坐标和类别的预测，num * （5+ class
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2024-06-21 21:55:42
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AI算法与图像处理导读在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。 从无人机上看到的小目标
为了提高你的模型在小目标上的性能，我们推荐以下技术：提高图像采集的分辨率增加模型的输入分辨率tile你的图像通过增强生成更多数据自动学习模型anchors过滤掉无关的类别为什么小目标检测很困难？小目标问题困扰着世界各地的目标检测模型。不相信吗？查一下最近的模型在COCO上
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2024-03-27 08:51:19
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1、小目标①像素点小于32*32的物体②目标尺寸为原图的0.12、小目标检测面临的困难①底层特征缺乏语义信息．在现有的目标检 测模型中，一般使用主干网络的底层特征检测小目 标，但底层特征缺乏语义信息，给小目标的检测带来 了一定的困难．②小目标的训练样本数据量较少．③检测模型使用的主干网络与检测任务的差异3、基于多尺度预测（YOLO、Faster R-CNN、SSD）多尺度预测指的是在多个不同尺度的
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2024-04-26 19:48:58
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前言：目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，同时也是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次视觉任务的基础。在现实场景中，由于小目标是的大量存在，因此小目标检测具有广泛的应用前景，在自动驾驶、智慧医疗、缺陷检测和航拍图像分析等诸多领域发挥着重要作用。那么到底啥样的才算是小目标呢？以及其难点和好用的方法呢？1.小目标定义在不同场景下定义小目标的标准不尽相同，但现有的定义方式
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2024-03-06 02:50:04
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目录数据集部分后端部分前端部分前后端连接数据集部分：在该项目当中我们采用的是传统的开源数据集SHWD(Safety helmet (hardhat) wearing detect dataset)数据集标签为hat，person数据集的一些想法数据集的收集，标记对于后面的的程序设计预计模型的准确度有十分重要的影响1.首先，我暂时对于数据集的标签并不满意，在我的想法中设置三个标签更加合理： 对于一个
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2024-04-17 13:51:01
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cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
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2024-04-26 18:10:37
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文章一：Stitcher: Feedback-driven Data Provider for Object Detection ，该文发明了一种简单方法改进业界老大难：小目标检测问题。 该文作者来自中科院自动化所、旷视科技、香港中文大学，孙剑老师和贾佳亚老师都为论文的共同作者。 大多数目标检测算法在小目标检测上都有显著的性能下降，作者通过统计分析发现，这与训练阶段小
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2024-05-21 09:41:50
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机器学习越来越多地进入我们的日常生活。虽然所有的现代检测模型都非常擅长于检测相对较大的物体，如人、汽车和树木，但另一方面，小物体仍然给它们带来一些麻烦。对于一个模型来说，从房间的另一边看到手机或从100米远的地方看到红绿灯是非常困难的。所以今天我们将讨论为什么大多数流行的目标检测模型都不擅长检测小物体，我们如何提高它们的性能，以及其他已知的解决这个问题的方法。 为了提高你的模型在小对象上的性能，我
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2024-03-17 14:23:34
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在基于anchor的目标检测网络（Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等）中，一个至关重要的步骤就是科学的设置anchor，可以说，Anchor设置的合理与否，极大的影响着最终模型检测性能的好坏。本文，我们将以质朴的语言介绍Anchor导致是什么，以及如何科学的设置anchor。 对于目标检测新手来说，一个比较常见的误区就是拿到模型，直接无修改的在自己
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2024-07-03 17:53:22
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1、小目标所占像素的问题一种是相对尺寸大小，如目标尺寸的长宽是原图像尺寸的0.1，即可认为是小目标；另外一种是绝对尺寸的定义，即尺寸小于32*32像素的目标即可认为是小目标。 摘要 小目标是指图像中覆盖区域较小的一类目标.与常规目标相比，小目标信息量少，训练数据难以标记，这导致通用的目标检测方法对小目标的检测效果不好，而专门为小目标设计的检测方法往往复杂度过高或不具有通用性.在
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2024-03-29 19:37:12
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文章目录前言一、小目标检测1、小目标的定义2、小目标检测的难点二、Slicing Aided Fine-tuning(SF)切片辅助微调：三、Slicing Aided Hyper Inference (SAHI)切片辅助推理总结 前言最近开始接触小目标检测的算法，直观想到的算法就是将可能存在小目标的图像区域进行合理的放大然后进行检测。偶然间发现与上述想法类似，原理简单却又有效的sahi算法而且
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2024-05-12 13:58:08
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