作者：Ching (Chingis)导读对目标检测后处理中的NMS和WBF的解释和对比。目前，计算机视觉在许多地方都有重要的应用，例如自动驾驶汽车、监控系统和图像识别。计算机视觉的主要挑战之一是目标检测，它涉及识别和定位图像和视频中的目标。为了提高目标检测系统的性能，研究人员和从业者开发了各种技术，例如模型集成和测试时增强（TTA）。模型集成是组合多个模型的预测以提高系统整体性能的过程。这可以通过
文章目录1、CornerNet 和ExtremeNet2、CenterNet模型流程3、Backbone4、Heatmap与Loss4.1 如何规定Heatmap GroundTruth4.2 Heatmap Loss4.3 WH Loss4.4 offse Loss4.5 Total Loss 和 decode CenterNet网络框架：1、CornerNet 和ExtremeNetCorn
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2024-02-13 21:04:29
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SSD正负样本选择同YOLO 选择与GT IOU最大的anchor作为正样本。（此时正负样本很不平衡）对于剩余未匹配anchor，将与GT IOU超过0.5的作为正样本。这样一个GT就可以匹配多个anchor，增加正样本的数量。（此时负样本依然多于正样本）hard negative mining，难负样本挖掘。将所有负样本按照预测的背景置信度进行降序排序（预测背景的置信度越小，误差越大），选择误差
V模型是Kevin Forsberg & Harold Mooz在1978年提出的，V模型强调测试在系统工程各个阶段中的作用，并将系统分解和系统集成的过程通过测试彼此关联。V模型从整体上看起来，就是一个V字型的结构。左边的下画线分别代表了用户需求、需求分析、概要设计、详细设计、编码和实现。右边的上画线代表了单元测试、集成测试、系统测试与验收测试。 &
文章目录一、基于特征金字塔1.1 FPN：Feature Pyramid Networks for Object Detection1.2 RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild1.3 SSH: Single Stage Headless Face Detector二、FPN魔改版2.1 Path aggregat
【写在前面】作者探索了普通的、非分层的视觉Transformer（ViT）作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始 ViT 架构能够针对对象检测进行微调，而无需重新设计用于预训练的分层主干。通过对微调的最小调整，本文的普通骨干检测器可以获得具有竞争力的结果。令人惊讶的是，作者观察到:(1)从单尺度特征图(没有常见的FPN设计)构建一个简单的特征金字塔是足够的，(2)在很少的跨窗口传播块的辅助下，使用
红外协议学习笔记 一、 基本概念红外线 ：在光谱中波长自0.76至400微米的一段称为红外线，红外线是不可见光线。所有高于绝对零度（-273.15℃）的物质都可以产生红外线。现代物理学称之为热射线。医用红外线可分为两类：近红外线与远红外线。红外通信：利用近红外线来传输信号的通信方式，主要是用来取代点对点的线缆连接，和蓝牙、WiFi（802.11）等一样，是一种无线数据传输技术
文章目录摘要1. 引言2. 相关工作3. 多域目标检测3.1 通用目标检测基准3.2 单域检测器组3.3 自适应多域检测器3.4 SE 适配器4. 通用目标检测器4.1 通用检测器4.2 Domain-attentive 通用检测器4.3 通用 SE 适配器组4.4 域注意力5. 实验5.1 数据集和实验验证5.2 单域检测5.3 多域检测5.4 SE 适配器个数的影响5.5 在所有 bench
摘要：作者提出了一种网络结构RefineDet，既能取得比二阶段目标检检测算法更高的精度，也能保持与一阶段目标检测算法相当的效率。网络主要由ARM、ODM和TCB三个模块组成，，并且应用多任务损失函数来完成网络的端到端训练。 （一）Introduction 作者认为目前SOTA的二阶段目标检测算法有三个优点：using two-stag
作者丨paopaoslam编辑丨3D视觉工坊标题：Depth-Aware Mirror Segmentation作者：YHaiyang Mei ，Bo Dong , Wen Dong，Pieter Peers， Xin Yang, Qiang Zhang，Xiaopeng Wei机构：Dalian University of Technology编译：Cristin审核: zhh摘要大
深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~大盘点 | 2019年4篇目标检测算法最佳综述一、前言已经2019年11月底了，是时候做个总结性盘点，而这次盘点的就是2019年目标检测综述（Object Detection Review）。如果各位 CVer 喜欢这样的盘点，请给这篇文章点个赞，如果点赞的人多，其它CV方向（分割/跟踪等）的大盘点系列也会尽快推出！本文分享的目标检测论文将同步推送到 g
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2024-05-01 11:34:06
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首先需要按照官方文档在本机的电脑上安装好MMDetection，不熟悉的小伙伴可以看我下
原创
2022-08-18 07:42:41
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随着深度学习技术的成熟，设计新的算法在主流的目标检测数据集比如COCO上提升精度已经很难了，但总有一些涨点技巧，比如谷歌前几天公布的 简单粗暴“复制-粘贴”数据增广，简单又有效，让人措不及防。今天要跟大家介绍一篇新文章 SWA Object Detection ,可能是最简单、计算成本最低、动手成本最低的。同样的，这篇文章全文无公式、无算法流程图，不改模型结构，不增加模型复杂度、推断时间
文章目录什么是mAP相关概念如何得到PR曲线如何计算AP以及mAP详细步骤分析 什么是mAPmAP（mean Average Precision 平均精度），是一个经常被用来衡量目标检测模型是否具有较好性能的指标。相关概念计算mAP需要先计算每一类物体的AP，然后取平均值，所以下面介绍的TP,FP,FN,TN都是针对某一类物体（目标）的检测结果来讲的。GT：Ground Truth，也就是标签，
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2024-02-29 16:03:47
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mAP（Mean Average Precision）均值平均准确率，即检测多个目标类别的平均准确率。在目标检测领域mAP是一个最为常用的指标。具体概念不叙述，本文主要讲如何利用Github上一些开源项目计算自己网络的mAP值等信息。首先给出两个Github链接，链接1；链接2。这两个链接项目都可以帮助我们计算mAP的值，用法也差不多，链接1感觉用起来更简单点，链接2的功能更全面点（绘制的Prec
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2024-02-23 09:28:53
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1.训练过程中存在的不平衡在目标检测中，往往更加关注的是模型结构，但是与模型结构相比，训练过程对目标检测器来说也是很关键的。文中发现目标检测器性能往往收到训练过程中的不平衡的限制，这包括以下三点（如Fig1所示）：1）sample level（样本层面），在训练一个检测器的时候，hard samples可以提高检测性能。然后使用随机采样的方式通常会导致选择的样本以简单样本为主。OHEM可以对这个缓
最近学习目标检测，通过多方找资料学习，以及看别的大佬的博客，终于是实现了自己的目标检测，数据集是本人打开王者荣耀亲自操作录制的视频哈哈哈，相信看完这篇博客之后你也能够自己录制一段视频实现自己的目标检测算法。先看看效果 &n
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2024-05-01 22:08:53
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译者|Arno目标检测(Object detection)是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、人体跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。目标检测的原理目标检测定位图像中目标的存在，并在该目标周围绘制一个边界框(bounding box)。
People do not start out with the search for facts,they start out with an opinion. ——Peter F.Drucker 文章目录前言一、OSM模型是什么二、OSM模型的作用三、OSM模型的适用场景四、案例分享（一）创业初期的打车APP1. 案例背景2. 目标3. 策略4. 度量（二）电商线上活动总结 前言分享数据分析O
https://www.bilibili.com/video/av45229661（两课）single shot multibox detector 特点1 结构上采用了卷积的形式取代了全连接层2 卷积核不变的情况下，采用特征图降采样，来识别不同大小的同一类物体3 设置多个先验框4 CNN直接检测1 结构下图VGG16输入:（224x224x3） ->两个（卷积层+relu） （224x22
