機器/深度學習: 物件偵測 Non-Maximum Suppression (NMS)基本上在影像物件偵測領域上，都是先會選出物件候選人，然後在物件候選人中判斷是不是物件，但有可能一個物件被很多候選框給選到(如下圖)，下左圖就是一個例子假設算法抓到這麼多框都是物件，這時候要怎麼處理，幾乎最後的作法都是用Non-Maximum Suppression的方法去消除多餘物件框找到最佳的框，所以這
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2024-10-14 07:45:08
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文章目录一、论文相关信息 1.论文题目 2.论文时间 3.论文文献 4.论文源码二、论文背景及简介三、知识储备 1、ROI Align **ROI pooling的局限性** **ROI Align的思想** **ROI Align的反向传播**四、test阶段五、train阶段 1、对Faster RCNN的训练 2、对mask预测网络的训练 3、训练参数六、实
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2024-04-16 10:06:14
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目标跟踪的kalman滤波器介绍 过kalman滤波器来估计每个时刻目标状态的大致过程为：对视频进行运动目标检测，通过简单匹配方法来给出目标的第一个和第二个状态，从第三个状态开始，就先使用kalman滤波器预测出当前状态，再用当前帧图像的检测结果作为观测值输入给kalman滤波器，得到的校正结果就被认为是目标在当前帧的真实状态。 有何问题？ 上面是大部分的做法，包
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2023-08-03 12:36:38
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单目标跟踪数据集 [更新中...]一、RGB单目标跟踪数据集1.短时数据集2.长时数据集二、RGBT单目标跟踪数据集References 一、RGB单目标跟踪数据集1.短时数据集GOT-10k [paper] [project] GOT-10k(Generic Object Tracking benchmark over 10,000 video segments.)是人工标注的用于单目标跟踪的
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2024-07-25 21:34:33
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新提出的单阶段检测网络（工作后看论文的时间越来越少） 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.13367.pdf Github地址：https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNetAbstract：对大量的候选检测进行准确排序对于优异表现的目标检测器来说非常重要。然而之前的研究工作使用分类得分或者与IOU-based定位得分联合起来作为
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2024-03-13 19:56:30
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目录一、YOLO介绍二、YOLOv1的结构三、YOLOV1原理（一）基本核心思想（二）网络结构（三）输出7x7的理解（四）输出维度30的理解（五）一次预测98个框（六）对98个预测框处理（七）回归坐标xywh（八）训练样本标签四、总结一、YOLO介绍YOLO的全称叫做“You Only Look Once”，简单来说，YOLO可以做到将一张图片输入，直接输出最终结果，包括框和框内物体的名称及sco
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2024-08-12 20:32:07
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retinanet,目标检测
作为单阶段网络，retinanet兼具速度和精度（精度是没问题，速度我持疑问），是非常耐用的一个检测器，现在很多单阶段检测器也是以retinanet为baseline，进行各种改进，足见retinanet的重要，我想从以下几个方面出发将retinanet解读下，尽己所能。retinanet出发点，目的，为什么re
对象定位localization和目标检测detection判断图像中的对象是不是汽车–Image classification 图像分类 不仅要判断图片中的物体还要在图片中标记出它的位置–Classification with localization定位分类 当图片中有 多个 对象时，检测出它们并确定出其位置,其相对于图像分类和定位分类来说强调一张图片中有 多个 对象–Detection目标检
原创
2021-04-18 09:57:59
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摘要 目标检测是计算机视觉中最重要、最具挑战性的方向之一，在人们的生活中有着广泛的应用，如安全监控、自动驾驶等。随着深度学习的快速发展，目标检测器的性能得到了极大的提高。为了全面、深入地了解目标检测领域的主要发展现状，本文首先分析了现有典型检测模型的方法，并对基准数据集进行了描述。然后全面概述
昨天谷歌大脑团队发布了论文 EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection ，通过改进 FPN 中多尺度特征融合的结构和借鉴 EfficientNet 模型缩放方法，提出了一种模型可缩放且高效的目标检测算法 EfficientDet。其高精度版本 EfficientDet-D7
算法利用了两阶结构， 先实现感兴趣区域的生成， 再进行精细的分类与回归， 虽出色地完成了物体检测任务， 但也限制了其速度， 在更追求速度的实际应用场景下， 应用起来仍存在差距。 在此背景下， YOLO v1算法利用回归的思想， 使用一阶网络直接完成了分类与位置定位两个任务， 速度极快。 随后出现的YOLO v2与v3检测精度与速度上有了进一步的提升， 加速了物体检测在工业界的应用， 开辟了物体检测
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2024-05-20 23:46:13
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YOLO 在卷积层之后使用了 DarkNet 来做特征检测。然而，它并没有使用多尺度特征图来做独立的检测。相反，它将特征图部分平滑化，并将其和另一个较低分辨率的特征图拼接。例如，YOLO 将一个 28 × 28 × 512 的层重塑为 14 × 14 × 2048，然后将它和 14 × 14 ×1024 的特征图拼接。之后，YOLO 在新的 14 × 14 × 3072 层上应用卷积核进行预测。Y
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2024-07-30 20:00:41
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我们主要是对VOC数据集格式进行计算mAP，对官方的代码进行了一些改动改动： 1 增加没有目标的样本的检测，意思是图像没有目标，但是如果模型给了检测结果那么就是误报，虚警 2 对于IOU的改动，我们的目标时小目标，但是预测框可能偏大但是还时包围了物体，所以我们认为时TP但是在计算时IOU<0.5的都是算作FP所以我们把遇到包裹情况时IOU大于0.3为TP 注：上图IOU只有0.
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2024-05-16 14:23:08
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前言近年来的目标检测模型主要以单阶段目标检测器为主，楼楼在做毕设时以目标检测为任务背景，读到了一篇由 Matthijs Hollemans原创的有关单阶段目标检测模型的文章，文章虽然是多年前的了但很适合加深对目标检测模型一些知识点的理解。在这里楼楼结合自己的理解翻译整理为一篇笔记与大家分享，希望对大家的学习也有帮助~1、为什么目标检测问题更困难图像分类是生成单个输出，即类别概率分布，但是这只能给出
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2024-04-22 14:56:47
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先列出KalMan的5个基本方程公式1: 得到过度时刻 (k|k-1) 的估计值公式2: 得到过度时刻的协方差, Q为噪声偏差值,由用户定义公式3: 估计本时刻的最优值,其中H为测量值对真实值的增益,比如假定真实值为100, 测量值为90,则测量值对真实值的增益为0.9公式4: 计算本时刻的卡尔曼增益H'是H的转置矩阵,R为估计值的偏差值公式5: 更新协方差那么做卡尔曼滤波是需要初始化
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2024-03-08 18:10:41
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学习前言什么是FasterRCNN目标检测算法源码下载Faster-RCNN实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、获得Proposal建议框3、Proposal建议框的解码4、对Proposal建议框加以利用（RoiPoolingConv）5、在原图上进行绘制6、整体的执行流程二、训练部分1、建议框网络的训练2、Roi网络的训练训练自己的Faster-RCNN模型 学习前言好的pyto
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2024-07-22 11:02:20
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深度学习目标检测框架 detectron2 安装流程，深度学习框架 detectron2 的安装，可在git中实现，1. detectron2FAIR 开源的目标检测框架 Detectron2，基于 Pytorch 。它训练比从前更快，功能比从前更全，支持的模型也比从前更丰盛。比如对初代的模型 Faster R-CNN，Mask R-CNN，RetinaNet，DensePose 等的支持外，还支
在训练过程中，如果遇到nan值： Note: If during training you see nan values in some lines then training goes well, but if nan are in all lines then training goes wrong.
原创
2022-10-13 15:55:09
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# Java Kalman滤波器与目标轨迹跟踪
在现代科技日益发达的今天，目标轨迹跟踪已经广泛应用于自动驾驶、无人机技术、机器人导航等领域。其中，Kalman滤波器作为一种有效的估计算法，正是我们所需要的工具之一。那么，Kalman滤波器是如何与Java结合，为目标轨迹跟踪提供支持的呢？本文将对此进行详细介绍，并提供相关代码示例。
## 1. Kalman滤波器简介
Kalman滤波器是一种
原创
2024-09-30 03:34:30
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meanshift（均值漂移）的基本思想是利用概率密度的梯度爬升来寻找局部最优解，漂移这个说法非常形象的形容了该算法。opencv中有实现meanshift作目标跟踪，可以通过它来帮助理解算法思想： 移动的物体在视频每帧所处的位置都可能有位移，目标跟踪便是希望能实现在视频中跟踪移动的目标物体并标记出来。为了便于捕获目标物体，一般得先找到目标物体与背景的差异所在（当然，在镜头静止的场景下也有通过帧间
