目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段： （1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为region proposals或者 regions of interest（ROI）。 （2）final classification：确
前言:在计算机视觉四大基本任务(检测、分类、定位、分割)中，图像的目标检测受到的了研究者们越来越多的关注。今天我们就来聊一聊在目标检测中一项重要的机制——Anchor。Anchor机制在凯明大神提出的Faster-RCNN(2015年提出)时兴起。下面将从三方面来叙述Anchor.目录1.什么是Anchor
2.Anchor的机制
3.Anchor的优缺点
1.什么是Anchor 在目标检测任务中
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2024-03-26 20:40:57
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anchor-free简介大多数的目标检测均采用anchor box来实现目标检测任务，对于one stage方法而言，通过设置大量的anchor box（prior box），然后将预测得到的各个box的score进行排名，并且通过回归提取效果较好的目标检测box。使用anchor box有两个弊端：1.需要设置大量的anchor box的数目，例如DSSD中设置超过40K个box，retain
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2024-04-24 16:15:58
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【计算机视觉】目标检测中的指标衡量Recall与Precision标签（空格分隔）： 【图像处理】 说明：目标检测性能指标Recall与Precision的理解。Recall与Precision其实道理非常朴素：Precision就是精度，以行人检测为例，精度就是检测出来的行人中确实是行人的所占的百分比，也就是所谓的检测精度，可以提供给客户看，我们的检测精度是100%，也就是没有虚景，没有fals
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2024-06-04 15:34:23
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目标检测是作为计算机视觉领域的核心任务之一，其主要任务就是对图像或者图像序列的物体进行分类和定位。传统目标检测有很多弊端，比如泛化性能差，需要大量的人工去提取特征等缺点，并且由于卷积神经网络的问世，从而使更多人倾向于深度学习来发展目标检测任务。并且由此产生了一阶段目标检测（YOLO等）和二阶段目标检测（RCNN,Fast_RCNN等），二阶段检测就是先生成大量的候选框，然后通过卷积网络将候选框分类
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2024-03-16 12:03:53
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Java基础知识总结一：关键字和保留字 *Java保留字：现有Java版本尚未使用，但以后的版本可能会作为关键字使用。自己命名标识符时要避免使用这些保留字 goto，const *.中英文标点符号的区别: 1.汉语中的某些标点符号为英语所没有。 顿号（、）书名号（《》）间隔号（??）着重号 2.英语中的某些标点符号为汉语所没有。撇号–Apostrophe（'连字号–Hyphen（-）斜线号—Vir
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2023-09-13 20:04:44
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表示预测的框坐标，即分别求4个点的loss，然后相加作为Bounding Box Regression Loss。 三种loss的曲线图如图所示，可以看到Smooth L1相比L1的曲线更加的Smooth
缺点：上面的三种Loss用于计算目标检测的Bounding Box Loss时，独立的求出4个点的Loss，然后进行相加得到最终的Bounding Box Loss
目录知识储备1、IOU的概念2、TP TN FP FN的概念3、precision（精确度）和recall（召回率）4、概念举例5、单个指标的局限性什么是AP什么是MAP绘制mAP1 下载mAP压缩包2 images-optional文件夹3 ground_truth文件夹3.1 将xml导入到ground_truth文件夹3.2 将xml转成txt文件4 detection-results文件
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2024-04-22 14:58:00
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从上世界90年代，人类刚刚进入电子信息化时代开始，如何使用科技设备完美地复制人脑、模拟生物界的最高智力，就已经开始成为科技发展的前向目标。就现有技术和研究，不难预见到人工智能的发展前景。但是，我们究竟希望完成一个什么样程度的作品，一定会成为阻碍人工智能发展的哲学问题。首先，人类在追求人工智能的目的。工业化的目的在开始的时候就是极其明确的：在繁杂的体力劳动中，解放人类，解放生产力。那么显而易见，人工
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2024-03-14 08:30:17
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在object detection的一些非常有名的model上面，有一个最开始非常难以理解的概念----Anchor。这个Anchor在Faster RCNN上面也叫reference boxes，也就是参考框。参考框的意思肯定是会带来先验的知识。首先考虑目标检测的任务，输入图片，输出的是包含目标类别的矩形框（Bounding Boxes）具体可以看下图：那么一个比较核心的问题，就是这个框的形状和
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2024-05-06 08:22:24
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大纲：一、运算符 1.算数运算符 notice: 除法运算在python2.7和python3.x 的不同 2.比较运算符 3.赋值运算符 4.逻辑运算符 5.成员运算符二、基本数据类型和方法介绍 1.int 2.str 3.boolean 4.列表 5.元组 6.字典三、其他 for enumerate range，xrange四、练习&
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2024-01-26 09:47:21
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1.Anaconda的安装百度Anaconda的官网，下载左边的Python3.X版本然后是设置路径，最后给出Jupyter notebook。具体参考：猴子：初学python者自学anaconda的正确姿势是什么？？《》不过平时练习的时候我个人习惯用Enthought Canopy，但比起Anaconda有些中文字符的编写不兼容。下载链接如下：Canopy | Scientific Python
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2023-09-24 15:41:12
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0.摘要作者：何凯明 ILSVRC2014比赛上物体检测上排名第2，在物体分类上排名第3，是一篇十分很好的论文，体现了何凯明深厚的数学功底，有一些启发：比如多尺度池化是否可以加入注意力机制，多尺度的思想是否可以应用到特征提取阶段（类似densenet、或者多尺度放缩进行数据增强再进行交替训练强化网络）。SPP 显著特点使用多个窗口(pooling window)SPP 可以使用同一图像不同尺寸(s
之前的目标检测算法大都采用proposals+classifier的做法（proposal提供位置信息，分类器提供类别信息），虽然精度很高，但是速度比较慢，也可能无法进行end-to-end训练。而该论文提出的yolo网络是一个统一的single network，能够进行端到端的优化。作者说到，该结构特别快，base YOLO model可以做到每秒实时处理45帧图像。另外，yolo的smalle
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2024-04-04 08:24:51
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Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression-AAAI 2020IOU lossIoU是目标检测里面很重要的一个指标，通过预测的框和GT间的交集与并集的比例进行计算，经常用于评价bbox的优劣 。但一般对bbox的精调都采用L2范数，而一些研究表明这不是最优化IoU的方法，因此出现了IoU los
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2024-10-22 14:23:26
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参考原文Automated Hyperparameter Optimization超参数的优化过程：通过自动化 目的：使用带有策略的启发式搜索（informed search）在更短的时间内找到最优超参数，除了初始设置之外，并不需要额外的手动操作。实践部分贝叶斯优化问题有四个组成部分：目标函数：我们想要最小化的对象，这里指带超参数的机器学习模型的验证误差域空间：待搜索的超参数值优化算法：构造代理模
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2024-08-23 15:13:17
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1. 写在前面目标识别算法是所有目标检测算法的核心。目标识别算法是指在一张给定的图像中识别出给定的物体。将整张图像作为输入，然后输出类别的标签并给出图像中出现物体的概率。目标检测任务不仅仅要返回图像中主要包含那些物体，而且还要返回该图像中包含了多少物体，以及目标的位置（一般用 BoundingBox进行标注）。2. 关于DPM算法（Deformable Parts Model）1、产生多个模板，整
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2024-04-29 18:44:38
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课堂笔记 端到端(end-to-end)学习:传统处理方法的输入和输出中间有很多步骤，而端到端DL是忽略这中间的所有阶段，用单个神经网络去代替它。例子：语音识别成文字比如人脸识别的门禁系统：传统人脸识别有两个步骤： 1.标识出照片中的人脸的位置 2.将照片中的人脸和库中的人脸进行对比，判断是否是一个人。 而端到端学习直接把拍到的照片和库中的人脸照片相比较，得出结果。 但是这里存在一个问题： 当分为
mAP历史目标检测的mAP计算方式在2010年的voc上发生过变化，目前基本都是采用新的mAP评价标准。（我有个小疑问就是明明是2010年修改的，但是貌似现在大家都称这种计算方式为2012）所以你查到的有一些博客上记录的是之前的mAP评价标准。但是，知乎上有一个回答，是完全错误的。而且很多评论已经指出来了，但是回答者一直没有修改。这个回答也曾经误导过我
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2024-08-14 20:12:47
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盛世华诞 国之大庆 不忘初心 砥砺前行借着这伟大而美丽的日子，祝祖国繁荣富强，朋友们节日快乐，感谢大家对微生信的支持！我们可以从不同物种的蛋白质、DNA或者RNA序列的多重序列比对（Multiple sequence alignment，MSA）结果中推断出序列的同源关系，然后以系统发育树（进化树）的方式展示物种进化关系。1）序列的数量不能太多
