前言：目标检测是计算机视觉中的一项传统任务。自2015年以来，人们倾向于使用现代深度学习技术来提高目标检测的性能。虽然模型的准确性越来越高，但模型的复杂性也增加了，主要是由于在训练和NMS后处理过程中的各种动态标记。这种复杂性不仅使目标检测模型的实现更加困难，而且也阻碍了它从端到端风格的模型设计。 早期方法 (2015-2019)自2015年以来，人们提出了各种深度学习中的目标
目标检测组件之FPNFPN网络可以说是一个非常经典的组件，twostage网络中一般都会加上去，能够有效的提升对小目标的检测能力，cascade_rcnn/faster_rcnn+big backbone+fpn+dcn的经典组合经久不衰。这篇博客就结合mmdetection的fpn模块来简单介绍一下FPN网络 这个是目标检测常用结构，输入一张图像，经过backbone提取特征，最后输出一张fea
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2024-05-06 22:47:04
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DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。 DPM算法采用了改进后的HOG特征，SVM分类器和滑动窗口（Sliding Windows）检测思想，针对目标的多视角问题，采用了多组件（Component）的策略，针对目标本身的形变问题，采用了基于图结构（Pictorial Structure）的部件模型策略。此外，..
原创
2021-08-13 09:36:13
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建议去官网看看相关论文，个人觉得DPM这种检测框架，实际上还是想尽办法来增加柔性物体检测的鲁棒性，单特征+模型组合。单一特征决定了实际效果不会太优秀（当然在传统统计方法里算优秀的了），模型组合决定了运算复杂度很高。http://cs.brown.edu/~pff/latent-release4/DPM(Deformable Parts Model)Reference: Object detecti
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2024-05-23 11:23:30
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概述原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。motivation（a）图像金字塔，即将图像做成不同的scale，然后不同scale的图
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2024-04-24 15:14:49
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论文名称：《 R-FCN：object detection via region-based fully convolutional networks 》论文下载：http://papers.nips.cc/paper/6465-r-fcn-object-detection-via-region-based-fully-convolutional-networks.pdf论文代码：htt
目标检测的评价指标与数据集评价指标概述AP与mAP数据集常见数据集两大主流数据集两大标注软件三种常用的标签格式 说明：本文仅供学习评价指标概述 前面说IOU与目标检测评价息息相关，主要是因为目标检测在进行评价比较时会说明对应的IOU阈值。那目前大家一般采用的评价指标有哪些呢？同样，从目标检测的两个要求来看（精度和效率），一般精度大家都会计算各种IOU阈值下的mAP值和F1分数等。mAP的计算依赖
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2024-04-19 08:57:50
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一、前言从学单片机开始鼓捣C语言，到现在为了学CV鼓捣Python，期间在简书、github这些地方得到了很多帮助，所以也想把自己做的一些小东西分享给大家，希望能帮助到别人。记录人生的第一篇博客，mark。二、图像检测步骤1. 读取两张图片第一张是需要检测的小物体，第二章图片是小物体放置在大场景中。代码与输出结果如下所示:importnumpy as npimportmatplotlib.pypl
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2023-08-01 21:00:37
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tags: 单阶段；多尺度特征金字塔代码： https://github.com/qijiezhao/M2Det 地址：https://arxiv.org/abs/1811.04533前言FPN现在已经是目标检测的标配，其利用自底向上的特征金字塔搭建成自顶向下的特征，从而利用这些特征进行预测，在一定程度上解决了不同尺度目标的检测。然而，卷积层的金字塔形式最原始的设计是用来解决分类问题，与检测问题有
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2024-05-06 19:47:56
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Fluent对于多相流问题提供了VOF、Mixture、Eulerian-Eulerian、DPM等模型，其中：VOF主要用于相界面的追踪；Mixture和Eulerian-Eulerian模型主要用于相间存在相互渗透现象的模拟。如：液体中存在气泡，气体中存在液滴；DPM模型主要用于稀疏颗粒、液滴、气泡的轨迹追踪；PBM模型用于模拟颗粒群问题。一、主相和次相
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2024-05-28 14:08:57
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FAST检测特征点+SURF描述特征点速度上要比SURF在多尺度下检测特征点后描述要快的多在自己的电脑上做了两种实验的对比，通过VS性能分析可以看到结果配置I5 2.7GHZ X64 VS2012 OPENCV249代码中大津法二值化可以直接用opencv提供的大津法接口 代码功能SURF提取描述FAST提取SURF描述特征点提取24.2%0.9%特征点描述25%14.7%特
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2024-04-11 09:38:04
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转载：传统目标检测算法之DPM 前面介绍了一下HOG，HOG有一个缺点：很难处理遮挡问题，人体姿势动作幅度过大或物体方向改变也不易检测。 继2005年HOG提出之后，DPM模型在借鉴了HOG之后也被提了出来同时还取得了不错的成绩。 DPM概述 DPM（Deformable Part Model），正
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2022-06-27 21:31:41
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目标检测YOLO系列PANetspp2.cspnetfocusyolov5网络结构yolo Lossyolov8nms相关nmssoft nmsnms的IOUcenterNetFCOS锚点的分类分支与回归分支center-ness分支目标检测的lossfocal loss YOLO系列| Name | Academy | score |score |
| - | :-: | -: | - |
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2024-05-13 09:08:37
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OpenCV实现yolov3实时目标检测前言这是小白第一次写博客，有什么错误和不严谨的地方还希望大家多多斧正。最近在B站看了一个小哥从youtube搬来的一个视频，自己就照虎画猫跟着敲起了代码，接下来我就给大家介绍一下基本流程步骤，自己也学习学习。OpenCV是一个十分强大的开源跨平台计算机视觉库，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，可以运行在Linux、Windows、A
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2023-10-29 09:56:15
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本文翻译自Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ )基于OpenCV和YOLOv3深度学习的目标检测 本文，我们学习如何在OpenCV上使用目前较为先进的目标检测技术YOLOv3。YOLOv3是当前流行的目标检测算法YOLO(You Only Look Once)的最新变种算
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2024-01-17 09:45:11
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据说，现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技，可以自动分析抛物轨迹，用来协助检查很多不文明行为。你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。1. 实现思路读取视频流，载入
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2023-12-26 14:17:35
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在上一节内容中，介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中，那么在学会检测单张图像后，我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。将YOLO应用于视频流对象检测首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码：# import the necessary packages
import numpy as np
import argparse
import imutils
imp
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2024-04-29 10:04:48
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（比较的译文）DPM目标检测算法 DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。DPM算法采用了改进后的HOG特征，SVM分类器和滑动窗口（Sliding Windows）检测思想，针对目标的多视角问题，采用了多组件
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2024-08-16 20:21:15
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文章目录一、引言二、步骤概述三、深入探讨主要步骤四、结论和参考 一、引言 作为数据科学家，我们有机会对足球视频剪辑做一些分析，使用深度学习和opencv可以在视频剪辑中提取一些有趣的见解。我们可以检测所有球员+裁判员+足球，还可以根据球衣的颜色预测球员所在的球队，这些都可以实时完成 二、步骤概述 TensorFlow目标检测API是一个非常强大的资源，能够用来快速构建目标检测模型。如果你不
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2024-05-09 23:33:06
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使用OpenCV进行目标检测和跟踪的常见方法是使用Haar Cascade分类器进行对象检测，使用OpenCV的目标跟踪API进行目标跟踪。以下是如何使用OpenCV进行目标检测和跟踪的简要步骤：目标检测a. 准备训练集：Haar Cascade分类器需要一个训练集，该训练集由一组已知的正样本（包含目标）和一组已知的负样本（不包含目标）组成。可以从公共数据集中获取这些样本，或者自己创建训练集。b.
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2023-08-23 19:03:20
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