一、二阶段检测器1.R－CNN R－CNN分为以下4个模块：区域提议生成：作者使用选择性搜索算法从每张图像上生成2000个类别独立的区域提议。区域特征提取：遵循AlexNet的架构，作者使用一个CNN，该CNN包含5个卷积层和2个全连接层从每个区域提议中提取固定长度的特征向量（4096－dimentional）。作为CNN，输入图像的尺寸必须是固定的（227×227），作者使用了图像扭曲
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2024-09-27 16:07:05
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论文链接目录摘要1 目标检测的主要方法1.1 Viola Jones Detector1.2 HOG Detector 1.3 Deformable Part-based Model(DPM)1.4 RCNN1.5 SPPNet1.6 Fast RCNN1.7 Faster RCNN1.8 特征金字塔网络1.9 YOLO1.10 SSD1.11 RetinaNet2
1. NMS非极大值抑制（Non-Maximum suppression，NMS）是目标检测算法中一个必要的后处理过程，目的是消除同一个物体上的冗余预测框。NMS算法的主要思想是：先对网络预测出的所有边界框按照分数由高到低排序，然后选取分数最高的预测框作为target，分别计算target与其余剩下的预测框的重叠程度（用IoU来衡量），若重叠程度大于某一预先设定的阈值，则认为该预测框与target
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2024-05-13 08:13:34
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导语 物体检测一般使用**map**来评价目标检测的检测效果，如检测效果不好时，需深入了解哪些数据检测效果不好，如何调试模型的性能以及如何优化它获得更好的性能。这时一个好的开源库 TIDE01 目标检测评价标准map 在目标检测中，评价模型好坏主要有两个关键方面：速度和准确性，一般的模型会在两者之间权衡，这里我们主要专注于分析模型的准确性。 目标检测预测一张图片中对象的类别、位
DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch目录 DSOD Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch目录文章摘要文章背景相关工作Object DetectionLearning Deep Models from ScratchDSOD详述整体结构设
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2024-03-07 12:20:54
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文章目录前文阅读一、YOLO v1 存在的问题二、YOLO v2 算法的改进2.1 引入
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NMS非最大值抑制算法，诞生至少50年了。在经典的两阶段目标检测算法中，为了提高对于目标的召回率，在anchor阶段会生成密密麻麻的anchor框。所以在后处理的时候，会存在着很多冗余框对应着同一个目标。因此NMS就是后处理中去除冗余框的必不可少的步骤。NMS算法的具体流程： 输入 boxes，scores， iou_thresholdstep-1：将所有检出的output_bbox按cls sc
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2024-08-14 16:59:40
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卷积普遍会遇到一个问题：原始图像经过卷积神经网络后下采样一定倍数后，有一些小像素物体在特征图上会消失，导致无法被检测出。
上图(a)是处理这类问题最常用的方法，即特征金字塔，这种方法在传统的手动设计特征的方法中非常常用，例如DPM方法使用了接近10种不同的尺度获得了不错的效果。
上图(b)是在CNN提出之后出现的，因为神经网络模型对物体尺度本
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2024-07-18 10:58:54
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NMS（non maximum suppression），中文名非极大值抑制，在很多计算机视觉任务中都有广泛应用，如：边缘检测、目标检测等。先理解一下iou计算方式： ＩＯＵ可以点击：其次才是理论部分：在物体检测中NMS（Non-maximum suppression）非极大抑制应用十分广泛，其目的是为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置。在RCNN系列算法中，会从一张图片中找出很多
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2024-04-03 08:50:28
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目录单目3D目标检测入门一、单目3D目标检测：1. 3D目标检测领域有哪些任务和方法？2. 什么是单目3D目标检测？3.发展情况4. 为什么要做单目的3D目标检测？二、应用场景：三、相关论文：四、相关数据集：五、自动驾驶领域的相关企业： 单目3D目标检测入门一、单目3D目标检测：1. 3D目标检测领域有哪些任务和方法？为了更直观，我画了一个思维导图，点击链接后，注意需要切换一下思维导图状态。在3
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素。它在目标检测中起着非常关键的作用。 目标检测一般分为两个过程：训练过程+检测（推理）过程。 在训练过程中，目标检测算法会根据给定的ground truth调整深度学习网络参数来拟合数据集的目
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2024-05-23 14:32:06
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重磅干货，第一时间送达1 前言本文接着上一讲对CornerNet的网络结构和损失函数的解析,链接如下https://zhuanlan.zhihu.com/p/188587434https://zhuanlan.zhihu.com/p/195517472本文来聊一聊Anchor-Free领域耳熟能详的CenterNet。原论文名为《Objects as Points》，有没有觉得这种简单的名字特别霸
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2024-03-29 19:07:38
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个人学习笔记见解，如有错误，望指出。导读在做Map计算前需要：预测框（预测的结果）与真实框（真实标注的label） ，预测框的格式为["Class_name",conf,x1,y2,x2,y2]，真实框其格式为["Class_name",x1,y1,x2,y2]。Class_name是该预测框的种类，conf是置信度，x1,y1,x2,y2是框对应图片的左上角、右
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2024-09-13 20:39:07
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我曾在不同场合，多次向人表达我对游戏程序设计的一个重要观点：时间控制，对于游戏程序设计至关重要。这是因为，大多数电子游戏，都是一个实时人机互动系统。在非人机互动的软件中，软件及硬件一起是一个封闭系统，时间参数对这个系统是否正确工作是无意义的量。这样的系统，我们尽量应该设计成自动化工作模式，只要有正确的输入，得到正确的输出即可。通常，这样的系统的开发，还应该有自动化测试的流程去驱动它。但实时人机互动
Linux下的硬件检测和识别软件，做得比较完善了。选购Laptop，如果是自带Linux系统，完全可以用它们来检测硬件。首先出场的当然是：1. dmidecode www.nongnu.org/dmidecode/检测SMBIOS/DMI的信息，实际上按SMBIOS手册上的每一条，都dump出来，包括主板芯片，CPU标识，内存大小，硬盘信息等。这个程序被很多项目吸取，包括ls
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2024-08-27 05:58:01
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目录：目标检测的评价指标一、正样本与负样本二、真正(TP)、假正(FP)、真负(TN)、假负(FN)（1）正确的正向预测（True Positive，TP）：正样本被正确检测的数量（2）错误的正向预测（False Positive，FP）：（3）错误的负向预测（False Negative，FN）：（4）正确的负向预测（True Negative，TN）：三、交并比（IoU）四、准确率（Prec
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2024-03-23 15:24:05
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1. IOU交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth
原创
2021-12-15 18:11:26
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Java 在 2021 年仍然重要吗？Java 以不同的方式被广泛使用，尤其是在您可能经常使用的流行平台上，例如 Twitter、Google、Amazon、Spotify 和 YouTube。 当技术存在多年后，它可能会显得无关紧要、缺乏竞争力，甚至对某些人来说已经过时。Java 的情况并非如此，它今年已经 26 岁了。Java 不再是过去式——它仍然非常流行，这让那些继续坚持 Java 是老式
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2023-08-14 20:33:45
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R-CNN系列的目标检测算法，对以后的目标检测算法有着深远的影响，因此非常有必要了解R-CNN系列算法的基本思想。首先要了解的就是R-CNN目标检测算法，该算法的基本流程如下： 1、对输入图片，采用Selec
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2024-04-16 10:00:13
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nms算法就是对同一个anhor 的box 进行基于阈值的去重# python3import numpy as np def py_nms(dets, thresh):
原创
2023-01-13 09:13:12
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