文章目录1 ACC,P,R,AP2 Epoch, Batch, Iteration2.1 基本含义2.2 换算关系2.3 示例3 AUC3.1什么是AUC？ 1 ACC,P,R,AP精度（accuracy）=(TP+FN)/ALL 有多少选对了 错误率=(TN+FP)/ALL 有多少选错了查准率（Precision）=TP/(TP+FP) 选出来的有多少对的。 查全率（Recall）=TP/(T
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2024-02-20 20:37:58
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从简单的图像分类到3D位置估算，在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。如同其他的机器视觉问题一样，目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前，让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类在计算机视觉领域中，最为人所知的问题便是图像分类问题。图像分类是把一幅图片分成多种类别中的一类。
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2024-08-09 08:19:11
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目标检测是计算机视觉中的一个重要问题，近年来传统检测方法已难以满足人们对目标检测效果的要求，随着深度学习在图像分类任务上取得巨大进展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。总体上站长我都做了summary，先上图为敬： 目标检测要干什么?目标检测是机器视觉中最常见的问题。是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力，近年来，目标
作者丨happy编辑丨极市平台导读旷视科技&中科院对单阶段目标检测中的FPN进行了重思考，采用一级特征进行检测替换复杂的特征金字塔来解决优化问题，提出了YOLOF。该方法取得了与RetinaNet相当的性能且推理速度快2.5倍。paper: https://arxiv.org/abs/2103.09460code: https://github.com/megvii-model/YOLOF
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2024-04-28 19:51:34
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进YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，是在CVPR2016提出的一种目标检测算法，核心思想是将目标检测转化为回归问题求解，并基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。YOLO与Faster RCNN有以下区别： Faster RCNN将目标检测分解为分类为题和回归问题分
一、数据增强数据增强是增加深度模型鲁棒性和泛化性能的常用手段，随机翻转、随机裁剪、添加噪声等也被引入到检测任务的训练中来，个人认为数据（监督信息）的适时传入可能是更有潜力的方向。个人观点：问题：为什么图像和Bbox需要进行数据增强呢？答：因为数据多了就可以尽可能多的学习到图像中的不变性，学习到的不变性越多那么模型的泛化能力越强。但是输入到CNN中的图像为什么不具有平移不变
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2024-05-08 09:55:36
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作者 | 小书童 编辑 | 集智书童 对于3D检测，标注激光雷达点云是困难的，因此数据增强是充分利用宝贵注释数据的重要模块。作为一种广泛使用的数据增强方法，GT样本通过在训练期间将GT插入激光雷达帧中，有效地提高了检测性能。然而，这些样本通常被放置在不合理的区域，这会误导模型学习目标和背景之间的错误上下文信息。为了解决这个问题，在本
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2024-08-07 01:36:06
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3D目标检测—代码理解—Second代码：数据处理kitti_dataset.py的理解Second代码的github地址：Second代码的github地址Second文章的链接：Second文章的链接目前是刚研究3D点云数据的处理，将自己的理解分享出来，如果有理解有误的地方，还请大家多多批评指正。dataset.py的部分：import pathlib
import pickle
import
我已将其下载保存在百度网盘，如有也可以通过如下链接进行下载：https://pan.baidu.com/s/1hx8GYN6fDigRSbAYmaS9AQ 密码: ksakVOC数据集主要涉及20个目标分类，目标详细名称如下图加黑文字所示。二、文件结构与XML标签将数据集下载并完成解压后，其文件结构如下所示。在这里以VOC2012数据集进行举例，JPEGImages存放图像，Ann
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2024-09-06 16:24:24
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目标检测入门系列Task01-目标检测数据集一、目标检测基本概念1.1 目标检测与图像分类的区别1.2 目标检测的思路1.3 目标框定义的方式1.4 交并比（IoU）二、目标检测数据集VOC2.1 VOC简介2.2 VOC数据集的下载2.3 VOC数据集的结构2.4 VOC数据集dataloader的构建2.4.1 使用的环境2.4.2 上传并解压数据集2.4.3 挂载谷歌云盘2.4.4 解压数
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2024-07-22 11:15:40
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1 PASCAL VOCVOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用5k的train/val 2007和16k的train/val 2012作为训练集，test 2007作为测试集，用10k的train/val 2007+test 2007和16k的train/val 201
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2024-02-16 10:18:05
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一个性能优良，极度完美的数据集，具有较小偏差的大数据集，对于计算机视觉领域算法的研究是很重要的，具体非常重要的作用！ 在目标检测中，知名的数据集一个接着一个的被发布，被公开，被广大研究者使用，本文是
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2024-02-28 14:14:55
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本文主要介绍目标检测领域常用的三个数据集PASCAL VOC、ImageNet、COCO.1.PASCAL VOC
1.1 数据集简介PASCAL VOC挑战在2005-2012年之间展开。该数据集包含11530张用来训练和测试的图片，其中标定了27450个感兴趣区域。该数据集在8年之间由原始的4个分类发展至最终的20个分类：人： 人动物：鸟、猫、狗、牛、马、羊运载工具：飞机、自行车、船、巴士、汽
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2024-05-11 15:34:16
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在目标检测任务中，常见的数据集格式有三种，分别为voc、coco、yolo。一、VOCvoc数据集由五个部分构成：JPEGImages，Annotations，ImageSets，SegmentationClass以及SegmentationObject。JPEGImages：存放的是训练与测试的所有图片。Annotations：里面存放的是每张图片打完标签所对应的XML文件。ImageSets：
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2024-05-07 21:26:58
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建立一个具有较小偏差的大数据集，对于开发先进计算机视觉算法是很重要的。在目标检测中，许多知名的数据集在最近10年之内被发布，包括PASCALVOCChallenges（例如VOC2007,VOC2012）,ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge（例如ILSVRC2014）,MS-COCODetectionChallenge等。下表列出了这些数据集的
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2024-04-07 13:43:24
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CV计算机视觉核心08-目标检测yolo v3对应代码文件下载： 需要自己下载coco的train2014和val2014： 对应代码（带有代码批注）下载：一、数据集：这里我们选择使用coco2014数据集： 其中images、labels、5k.txt、trainvalno5k.txt是必须要的： 其中image存放训练数据和validation数据： labels文件夹中存放标签，且与上面训练
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2024-05-18 09:56:28
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5.1 目标检测概述学习目标目标了解目标检测算法分类知道目标检测的常见指标IoU了解目标定位的简单实现方式应用无5.1.1 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。例子：确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。作为图像理解和计算机
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2024-03-29 22:19:29
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@Author：Runsen计算机视觉中具有挑战性的主题之一，对象检测，可帮助组织借助数字图片作为输入来理解和识别实时对象。大量的论文基于常见的目标检测的开源数据集而来，因此需要了解常见的目标检测的开源数据集https://public.roboflow.com/object-detectionCIFAR-10CIFAR-10 是一个综合数据集，由 10 个不同类别的 60,000 张彩色图像组成
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2024-08-18 22:36:34
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建立一个具有较小偏差的大数据集，对于开发先进计算机视觉算法是很重要的。在目标检测中，许多知名的数据集在最近10年之内被发布，包括PASCAL VOC Challenges(例如VOC2007,VOC2012),ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(例如ILSVRC2014),MS-COCO Detection Challenge等。下表
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2024-06-05 08:38:08
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目标检测数据说明目标检测的数据比分类复杂，一张图像中，需要标记出各个目标区域的位置和类别。一般的目标区域位置用一个矩形框来表示，一般用以下3种方式表达：表达方式说明x1,y1,x2,y2(x1,y1)为左上角坐标，(x2,y2)为右下角坐标x1,y1,w,h(x1,y1)为左上角坐标，w为目标区域宽度，h为目标区域高度xc,yc,w,h(xc,yc)为目标区域中心坐标，w为目标区域宽度，h为目标区
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2024-06-08 16:24:09
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