作者：Edison_G一、简要为了解决这个问题，有研究者提出了一个Single-shot Alignment Network(S2A-Net)，由两个模块组成：一个特征对齐模块(FAM)和一个定向检测模块(ODM)。FAM可以通过anchor优化网络生成高质量的anchor，并根据anchor boxes与新提出的对齐卷积来自适应对齐卷积特征。ODM首先采用主动active rotating fi
赶在放假前读完了Rotation Equivariant Siamese Networks for Tracking 1.认为CNN本质是平移等变的，并不是为了处理旋转问题而设计的。所以本文致力于解决视觉目标跟踪中的“旋转”问题。 2.提出旋转等变暹罗网络(细节是包含可控滤波器的组等变卷积层) 3.根据overvi
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2024-10-17 14:43:29
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文章目录前言（所有检测模型）四、R^2CNN（17年）1.表示方法2.亮点一：增加anchor3.亮点二：增加多尺度的ROIPooling、斜框FC4.亮点三：斜NMS5.损失函数、实验结果五、RRPN（18年，倾斜文本）1.概述2.网络结构3.旋转边界框的表达（Rotated Bounding Box Representation）4。旋转的锚点（Rotation Anchors）5.兴趣区域
用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法 Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networ
对于现在的最好的检测系统来说，yolo_v1 的问题主要出现在两方面，也就是：（1）yolo_v1存在大量的错误；（2）yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低。***科普时间***：准确率(accuracy) ：预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision)：这个概念是针对预测结果而言的，表示的是预测结果中的正例中有多少本身就是正
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2024-06-25 18:33:19
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论文原文：https://arxiv.org/abs/1506.02640一、简介YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
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如果说faste
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2024-03-28 03:20:33
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Yolov8_obb（prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参. 算法已上传github，如果对你的工作和学习有所帮助别忘了给博主点一个starhttps://github.com/yzqxy/Yolov8_obb_Prune_Track/t
C#封装YOLOv4算法进行目标检测概述YOLO: 是实现实时物体检测的系统，Darknet是基于YOLO的框架采用C#语言对 YOLOv4 目标检测算法封装，将模型在实际应用系统中落地，实现模型在线远程调用。环境准备本章只讲解如何对YOLOv4封装进行详解，具体环境安装过程不做介绍查看你的GPU计算能力是否支持 >= 3.0：【点击查看】Windows运行要求CMake >= 3.1
由于实习公司需要使用到旋转目标的检测，所以这几天学习了相关知识，并找了许多资料，饶了许多的弯路。下面记录下项目的整个实现过程。首先，先为该项目创建一个虚拟环境VS2015pytorch 1.6.0（其他版本也可以进行尝试）torchvision 0.7.0（其他版本也可以进行尝试）其中这个VS2015，17，19版本都可以，但是pytorch和torchvision必须是要求的版本 ，不
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2024-05-24 19:18:00
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YOLO旋转检测相较于目标检测而言，其只是最后的输出层网络发生了改变，一个最明显的区别便是：目标检测的检测框是xywh，而旋转检测则为xywha，转角度，其余的基本相同。
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它需要从图像或视频中检测出物体的位置和类别。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的进展，其中一个重要的方法是基于YOLO（You Only Look Once）算法的目标检测。YOLO算法的优点是速度快，但是在检测小物体和密集物体方面存在一定的问题。因此，本文将介绍一些改进的YOLO目标检测方法，以提高其性能和效率。一、多尺度训练YOLO算法将输
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2024-02-21 15:19:41
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1.YOLO v1 YOLO将物体检测任务当做一个regression问题来处理通过YOLO，每张图像只需要"看一眼"就能得出图像中都有哪些物体和这些物体的位置。 将图像resize到448*448 作为神经网络的输入，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bbox的坐标、box中包含物体的置信度和物体的可能性，然后进行非极大值抑制筛选Boxes。 首先利用ImageNet 1000-clas
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2024-01-02 08:41:53
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1. YOLO的亮点 前面已经介绍了R-CNN系列目标检测方法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。目标检测中的RCNN系列算法遵循2-stage的流程：第一步做 “region proposals”获得所有候选目标框，第二步对所有候选框做“Box Classifier候选框
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2024-04-22 16:17:44
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配置环境：RTX3090 PyTorch 1.9.0CUDA 11.3 cudnn 8.2.0mmcv 0.5.9(旧版本)opencv 3.4.4.19（旧版本）DOTA数据集下载：DOTAR3Det训练好的checkpoints（用于test测试，u8bj）：百度网盘 请输入提取码项目地址：GitHub - SJTU-Thinklab-Det/r3det-on-mmdete
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2024-02-27 20:02:30
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概述 时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来，本文对论文重要部分进行了翻译理解工作，不一定完全对，如有疑问，欢迎讨论。博主如果有新的理解，也会更新文章。 新的YOLO版本论文全名叫“YO
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2024-06-17 16:54:28
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发现新大陆：yolo-v3的pytorch版代码：https://github.com/ultralytics/yolov3darknet的代码和讲解：https://github.com/pjreddie/darknetyolo从v1-v4的各个版本（讲解真详细，开源贡献万岁）：https://github.com/AlexeyAB/darknetalphapose（其中有人体检测的yolo-
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2021-07-14 16:06:27
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摘要YOLO 提出了一种新的目标检测方法。在Yolo之前目标检测主要是基于滑动窗再利用分类器来执行检测。相反YOLO将目标检测框架看作是回归问题，利用单个神经网络在一次评估中直接从完整图像上预测边界框和类别概率。由于整个检测流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。YOLO的运行速度非常快。基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。网络的一个较小版本，快速YOLO，每秒能处理
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2024-05-22 10:57:15
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论文地址：[YOLO] [YOLOv2/YOLO9000] [YOLOv3] [YOLOv4]YOLO系列权重、配置文件下载地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet代码解读：[Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ ) ][中文翻译]代码下载：这边
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2024-05-08 09:53:45
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文章内容： 1.在 Anaconda 环境下，进行目标检测程序（Yolov5）的下载及安装，实现 Yolov5 的整体安装； 2.通过调用手机摄像头进行简单的目标检测和识别。 目录1 任务目标2 任务环境3 Yolov5 下载安装3.1 下载 Yolov53.2 下载 Yolov5 预训练模型3.3 安装Yolov54 测试 Yolov54.1 图片检测4.2 视频检测4.3 调用摄像头检测4.4
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2024-03-23 16:50:44
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YOLO的检测流程：1. 将图片resize到448*448大小。2.将图片放到网络里面进行处理。3.进行非极大值抑制处理得到结果。YOLO不同于传统的检测算法，采用滑动窗口来寻找目标。YOLO直接采用单个卷积神经网络来预测多个bounding boxes和类别概率。YOLO存在的优点是：1.速度快。 2. 泛化能力强 ，可以广泛适用于其他测试集。3.背景预测错误率低，因为是整张图片放
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2024-05-16 06:14:43
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