正如笔者在上一篇目标检测算法综述中所言，作为将深度学习引入目标检测领域的开山之作，R-CNN 在目标检测和计算机视觉发展历史上具有举足轻重的地位。作为 two-stage 算法系列的开创者，先生成候选区域（region proposals），再利用 CNN 进行特征提取是本系列算法的核心主旨。本文就将 R-CNN 的论文拿出
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2024-08-08 11:33:06
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1 引 言
微处理器和存储器的发展一直以来都不是很均衡，这导致了两者在性能上的巨大鸿沟。在
1980
年，典型的微处理器的运行频率是
10MHz
，典型的
SDRAM
访问时间是
250ns
。而如今微处理器运行在
GHz
的频率内，提高了几个数量级，而
SDRAM
却差不多只提高了一个数量级。对主存
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2024-08-28 16:19:02
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文章目录一、识别、定位、检测和分割1.1 识别和定位：1.2 检测和分割：二、定位任务评估方法：Intersection over Union (IoU)三、目标检测评价指标：mean average precision (mAP)四、选择性搜索（selective search）五、非极大值抑制（Non-Maximum Suppression）参考链接 一、识别、定位、检测和分割1.1 识别和
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2024-08-01 16:22:57
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Ⅰ R-CNN参考文章及视频： ①https://www.bilibili.com/video/BV1af4y1m7iL/?spm_id_from=333.337.search-card.all.click ②https://zhuanlan.zhihu.com/p/60794316①R-CNN算法流程⭐使用Selective Search方法在一张图像生成1K~2K个候选区域 ⭐对每个候选区域，
DetNet: A Backbone network for Object Detection论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.06215.pdf 代码链接：无，不过感觉也没有太大的必要 之前一直在看一篇综述类的文章，这周最开始也是想分享那篇文章的，但内容实在太多外加全是论述看得非常吃力。所以这周来看这篇改进Backbone的文章。这篇整体的思路还是比较简单易懂的，相
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2024-06-26 08:39:26
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文章目录1.LeNet2.AlexNet3.VGGNet4.OverFeat5.GoogLeNet6.ResNet7.DenseNet8.R-CNN9.SPP-Net10.Fast R-CNN11.Cascade R-CNN12.Faster R-CNN13.R-FCN14.MaskRCNN15.TridentNet小结：16.YOLOv117.YOLOv218.YOLO900019.YOLOv3
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2024-03-14 18:11:48
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标题：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection 会议：CVPR2019 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8953703/ 这篇文章研究了目标检测中极具代表性的三个方面，正负样本采样、特征金字塔和损失函数，通过发现这三个方面的不平衡问题，针对性地提出解决方案。文章的思路十
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2024-02-19 11:29:29
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说明：1.在网上找了一个基础版本改进而来，大概增加了200行代码，相对原版要复杂一些；2.界面采用tkinter开发，比较简单；3.新增了连接线功能；4.新增了积分功能；5.新增了陷入死局时，重新打散功能；6.新增了关卡功能，目前设置了5关；7.新增了计算当前地图有多少可连通图标功能。陷入死局时，效果如下：打散后，重新排列，然后聚在一起： 进入下一关界面： 进入第二关效果如下：
作者：Derrick Mwiti导读最近的CVPR 2020在推动物体检测前进方面有相当多的贡献。在这篇文章中，我们将看到几篇特别令人印象深刻的论文。A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds这篇文章提出了一种基于图卷积(GConv)的层次图网络(HGNet)用于三维目标检测。它直接处理原始点云来预测3D
目录：目标检测—SPP-Net论文一、初步认识二、研究背景三、研究动机1. 关于图像尺寸的理解2. 关于为何全连接层需要固定输入四、SPP-Net作出的改进1. 与传统CNN的对比2. 与R-CNN的对比1）R-CNN模型2）SPP-Net模型五、SPP-Net中的难点六、原始图像中的ROI如何映射到特征图七、ROI池化层八、总结 一、初步认识SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文
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2024-04-01 22:00:28
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论文名称：Dynamic Refinement Network for Oriented and Densely Packed Object Detection 论文下载：https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf 开源代码：https://github.com/Anymake/DRN_CVPR2020Abstract&nb
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2024-04-10 10:31:20
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文章目录一、DETR1.1 前言1.1.1 研究动机：端到端目标检测的意义1.1.2 简介1.2 相关工作1.3 算法1.3.1 目标函数1.3.2 模型结构1.3.3 伪代码1.4 实验1.4.1 对比 Faster RCNN1.4.2 可视化二、ViLT2.1 前言2.2 引言2.3 背景知识2.4算法2.4.1 模型结构2.4.2 目标函数2.4.2 整词掩码2.4.3 图像增强2.5 实
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2024-09-19 11:34:12
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G1、动机&摘要当不需要实时推理时，模型的整合就有助于获得更好的结果。在这项工作中，研究者提出了一种新的方法来结合目标检测模型的预测：加权边界框融合。新提出的算法利用所有提出的边界框的置信度分数来构造平均的边界框。 2、背景目标检测是一种计算机视觉技术，它处理图像和视频中特定类别的语义目标的实例。检测是一系列实际应用的基本任务，包括自
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2024-05-07 13:39:58
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来说一下基于深度学习的目标检测器的最新发展。还有检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的主干架构。它涵盖了边缘设备上使用的当代轻量级分类模型。最后，比较了这些架构在多个指标上的性能。目标检测是对图像或视频中的目标进行分类和定位的任务。 由于其广泛的应用，近年来它已获得突出地位。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.1
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2024-02-24 07:39:04
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文章目录一 Preface二 Fast R-CNN architecture三 Core details3.1 RoI Pooling Layer3.2 预训练网络初始化3.3 Multi-task Loss3.4 截断SVD分解3.5 Step Cutting四 End五 Reference 一 Preface背景： 之所以会出现复杂性，是因为检测需要对象的准确定位，从而带来两个主要挑战。 首
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2024-03-18 08:10:05
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解决什么问题解决的是目标检测的任务目标检测任务往往需要借口任务来进行帮助，但是作者说他不需要，他这个思路比较直接（我觉得这里就是作者强找的一个创新，但是我也不是研究目标检测的实在是没看懂）主要的创新点应该还是diffusion用在目标检测的第一篇怎么生成谈到diffusion怎么生成，其实主要还是两个方面：1.怎么控制2.从什么出发怎么控制？这里是目标检测，自然需要图像信息控制，图像信息提取有很多
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2024-03-26 11:22:44
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说明：本文是对上次论文的第四章做以总结。论文出处：基于视觉引导的机械臂定位抓取研究与实现-刘继宗（知网可查）目录1.点云预处理2. 基于RANSAC和欧式聚类融合算法的平面分割与目标提取2.1基于RNASAC算法的平面分割2.2改进的欧式聚类算法的目标分割3. 基于全局不变特征的目标识别注：内容均为原论文作者所有，我只是个大自然的搬运工第四章在进行点云分割时对使用比较普遍的 RANSAC 算法和欧
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2024-06-09 01:04:40
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开始看目标检测方面论文，里面有很多经典，会在这儿记录下论文中的优点和代码中的问题，也会把别人blog比较好的观点总结。阅读顺序差不多按照: https://github.com/amusi/awesome-object-detectionR-CNN参考： pipeline:1. 使用selective search生成1k-2k个候选框;2. 对于候选区域，提取cnn特征(40
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
文章目录一、摘要二、介绍三、R-CNN目标检测3.1 模型设计3.1 测试3.3 训练3.3.1 CNN（AlexNet）的训练3.3.2 SVM的训练3.4 实验结果四、可视化、消除研究和误差分析4.1 可视化学习到的特征4.2 消除研究4.3 网络架构4.4 边界框回归 一、摘要 （1）过去：PASCAL VOC数据集上目标检测性能在过去几年中趋于稳定，没有很大的提升。并且这些性能最好的方
