今天收集企业应用软件的资料，进入了一家推广SAAS的网站，里边提到SAAS与长尾的关系，长尾并不让人陌生，大凡读过一些书或者工作过一段时间的人都或多或少接触过这个词，而且大致有很多人是从一些什么O的人那里听过来的。 长尾是什么？为了找到它的定义，搜索了一下，百度的解释是这样的：1.长尾是统计学幂次定律(power law)和帕雷托(Pareto)分布的口语化表述。这个解释还是有些抽象和拗
文章目录数据不平衡回归问题问题提出标签分布平滑（LDS）特征分布平滑（FDS）引用样本数量不均衡的损失函数CB Loss：基于有效样本的类别不平衡损失有效样本数量损失函数的改写 数据不平衡回归问题问题提出如上图，我们根据图像预测age，但age是一个连续值，并且中年时的样本多，老年和青年的样本少。如果将不同年龄划分为不同的类别来进行学习的话，是不太可能得到最佳的结果，因为这种方法没有利用到附近年
特征点检测比如要检测人脸的64个特征点，这些特征点围绕眼镜、嘴巴，我们可以人为的标记特征点在训练图片上，然后用卷积网络最后一层来输出这些点（128个，包括x、y的坐标），通过某种损失函数，比如均方误差或者交叉熵来进行训练 基于滑动窗口的目标检测：第一步：训练单张图片的卷积网络（每张图片几乎被要检测的物体充满）第二步：通过大小不同的窗口从左上方一直滑动到右下方寻找目标：简单的YOLO算法对
上篇文章大致介绍目标检测的发展以及众多的网络模型，后续的文章会主要针对经典的系列性网络模型进行详细的分析与解读。本篇文章会主要针对RCNN系列的R-CNN模型进行详细分析。 RCNN论文：https://arxiv.org/abs/1311.2524一、概述 &nb
BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition一、背景介绍1.长尾效应长尾分布比较常见，指的是数据集中少量类别占总数据集比重较大。如果使用带有长尾分布的数据集去直接训练分类网络的话，就会导致对于占比较大的类别能够较好的预测，占比较小的类别不能够较好的预测。这样做，模型
在深度学习训练中，除了设计有效的卷积神经网络框架外，更重要的是数据的处理。在训练之前需要对训练数据进行预处理。比如在目标检测网络训练中，首先需要划分训练集和测试集，然后对标签、边界框等进行处理后才能送入网络进行训练，本文章以VOC数据集格式为例，对数据集进行预处理后送入目标检测网络进行训练。【附代码】目录划分训练集和测试集继承Dataset函数 读取图像和bbox信息 图像缩放
引言在深度学习领域，被称为“目标检测”的子学科是包括通过图片、视频或网络摄像头来识别对象的过程。如今，目标检测几乎无处不在。使用案例是无穷无尽的，无论是跟踪对象，视频监控，行人检测，异常检测，人数统计，自动驾驶汽车或脸部检测，而且应用范围还在继续增加。当一个初学者来到目标检测领域都会对如此多的算法感到茫然，他们需要在如此多的算法中找到合适的，每个算法都有其固有的优缺点。本文我们将主要介绍几种常用的
文章目录一、CornerNet二、ExtremeNet三、CenterNet3.1 关键步骤：3.2 关键点检测网络：3.3 目标大小的回归3.4 从点到b-box：3.5 Centernet 特点总结 一、CornerNet目前的单阶段检测因为引入了anchor机制，获得可以和两阶段检测相媲美的精度的同时，有较高的效率。单阶段检测器在输入图像上放置了密集的 anchor ，并通过微调和回归 b
长尾效应
长尾现象长尾效应英文名称Long Tail Effect。“头”（head）和“尾”（tail）是两个统计学名词。正态曲线中间的突起部分叫“头”；两边相对平缓的部分叫“尾”。从人们需求的角度来看，大多数的需求会集中在头部，而这部分我们可以称之为流行，
分布在尾部的需求是个性化的，零散的小量的需求。
而这部分差异化的、少量的需求会在需求曲线上面形
目标检测论文解读复现 文章目录目标检测论文解读复现前言一、摘要二、网络模型及核心创新点三、应用数据集四、实验效果（部分展示）五、实验结论六、投稿期刊介绍 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。一、摘要为解决硬件平台资源受限条
yolov1论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.026401. 基本介绍（1）出发点 以往的目标检测要么有实时性，但是accuracy很低，如30Hz DPM、100Hz DPM；要么虽然有着较高的mAP值，但是不满足实时性要求，如RCNN系列；难以在高速场景下进行应用。yolo作者致力于推出既具有实时性又具有准确性的
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
文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
©作者 | 机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设
概述DETR使用了目前很火的transformer实现了目标检测，同时也是一个真正意义上的anchor-free模型（不像FCOS，用锚点代替锚框）。DETR主要有以下两个特点：使用了bipartite matching loss，为每一个预测框唯一地分配一个gt框在transformer中使用了parallel decoding然而它也有两个明显的缺点：难以检测小物体由于使用了transform
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2023-05-31 11:58:53
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一.目的及方法为了在深层次提高小目标检测精度和效率。为了保持大尺寸和小尺寸目标检测结果的一致性，本文提出了一种新的结构ReBiF特征金字塔。它是双向的，可以融合深部和浅部特征，使目标检测更加有效和稳健。由于“残差”的性质，类似于ResNet[5]，可以很容易地训练和集成到不同的骨干（甚至更深或更轻）比其他双向方法。在这种结构的基础上，提出了一种新的双融合模型，使残差特征形成一个紧凑的表示，将更精确
#今日论文推荐# 何恺明团队提出探索用于目标检测的不分层ViT Backbone作者探索了普通的、非分层的视觉Transformer（ViT）作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始 ViT 架构能够针对对象检测进行微调，而无需重新设计用于预训练的分层主干。通过对微调的最小调整，本文的普通骨干检测器可以获得具有竞争力的结果。令人惊讶的是，作者观察到:(1)从单尺度特征图(没有常见的FPN设计)构建一
本文是使用深度学习进行目标检测系列的第二篇，主要介绍SPP-net:Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition，即空间金字塔池化网络，用以解决卷积神经网络中固定输入大小的问题。一、算法动机及尝试解决的问题1. 传统的卷积神经网络的输入通常是一个固定大小(比如\(224x224\)的图像，因
文章目录???摘要一、1️⃣ Introduction---介绍二、2️⃣Related Work---相关工作2.1 ? 基于深度学习的对象检测器2.2 ✨多尺度特征融合2.3 ⭐️数据增强三、3️⃣提议的方法3.1 ? 具有上下文增强和特征细化的特征金字塔网络3.1.1 ☀️上下文增强模块☀️3.1.2 特征细化模块 ???摘要微小的物体由于其低分辨率和小尺寸而很难被探测到。微小目标检测性能
文章目录1、CornerNet 和ExtremeNet2、CenterNet模型流程3、Backbone4、Heatmap与Loss4.1 如何规定Heatmap GroundTruth4.2 Heatmap Loss4.3 WH Loss4.4 offse Loss4.5 Total Loss 和 decode CenterNet网络框架：1、CornerNet 和ExtremeNetCorn
