一、前言安装win10+linux-Ubuntu16.04的双系统（超细致）ubuntu16.04+caffe＋CUDA10.0+cudnn7.4+opencv2.4.9.1+python2.7 （超超细致）Caffe_ssd安装以及利用VOC2012,VOC2007数据集测试VGG_SSD网络Caffe实现MobileNetSSD以及各个文件的具体解释，利用自己的数据集dataset训练Mobi
CenterNet3D: An Anchor free Object Detector for Autonomous Driving
作者团队：吉林大学&中科院&中山大学等
论文下载链接： https://
arxiv.org/abs/2007.0721
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注1：如果上述链接无法访问或者下载速度过慢，可以看文末，已上传至百度云
一、准备图片在这里博主想要实现的是使用API来对手机进行检测，因此我们首先需要从网上下载一定数量的手机图片，将其保存在文件夹中（这里需要注意的是，我们下载的图片都需要为.jpg格式，原因我们会在下文讲到）。二、数据集生成因为我们之前下载的图片并没有标签，所以我们需要手工对图片进行标注，即手工对图片中的手机进行定位并对其标注。在这里，博主使用的标注工具是labelImg_windows_v1.5.1
作者｜机器之心编辑部本文提出了一套模型压缩和编译结合的目标检测加速框架，根据编译器的硬件特性而设计的剪枝策略能够在维持高 mAP 的同时大大提高运行速度，压缩了 14 倍的 YOLOv4 能够在手机上达到 19FPS 的运行速度并且依旧维持 49mAP（COCO dataset）的高准确率。相比 YOLOv3 完整版，该框架快出 7 倍，并且没有牺牲准确率。该框架由美国东北大学王言治研究组和威廉玛
本文首先介绍目标检测的任务，然后介绍主流的目标检测算法或框架，重点为Faster R-CNN，SSD，YOLO三个检测框架。本文内容主要整理自网络博客，用于普及性了解。Objection Detection Tasks 目前计算机视觉（CV，computer vision）与自然语言处理（Natural Language Process， NLP）及语音识别（Speech Recognition）
机器视觉领域的核心问题之一就是目标检测（objectdetection），它的任务是找出图像当中所有感兴趣的目标（物体），确定其位置和大小。作为经典的目标检测框架FasterR-CNN，虽然是2015年的论文，但是它至今仍然是许多目标检测算法的基础，这在飞速发展的深度学习领域十分难得。而在FasterR-CNN的基础上改进的MaskR-CNN在2018年被提出，并斩获了ICCV2017年的最佳论文
文章目录一、背景二、方法三、效果 论文：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX作者：旷世时间：2021.08贡献：将 YOLO 检测器建模成了 anchor-free 的形式将一些优秀的检测方法嵌入，如 decoupled head 和 SimOTAYOLO-nano
Jetson Xavier NX基于YOLOv5+CSI摄像头实现目标检测文章目录Jetson Xavier NX基础环境搭建基础环境搭建踩坑指南1. root用户下安装2. CUDA、Pytorch、Torchvision版本对应3. Matplotlib的安装4.numpy的安装（非法指令 (核心已转储)）YOLOv5环境配置与推理测试下载YOLOv5配置环境推理测试转TensorRT及推理
目录文章简介项目安装下载 pycharm打开yolov5项目运行关键参数图片目标识别视频目标检测 调用电脑的摄像头 调用手机摄像头实时检测文章简介最近由于项目需要，需要使用到目标检测算法，由于之前并没有接触太多这方面的内容，所以做下简单的记录，方便日后回顾使用。这里主要以yolov5为主，内容参考了小土堆的B站视频项目安装下载首先在Github上搜索yolov5，选择
1.flask框架Flask是一个轻量级的基于Python的web框架。static 文件夹来保存静态文件，templates 文件夹存放前端页面安装：pip install Flask框架代码：from flask import *
from flask import Flask
app = Flask(__name__) //获取实例
@app.route("/")
def index()
YOLO v5模型简单易上手好用，电话/手机图片检测、视频检测及场地摄像头实时监测。可识别视频
原创
2022-08-20 22:32:43
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anchor在计算机视觉中有锚点或锚框，目标检测中常出现的anchor box是锚框，表示固定的参考框。目标检测的任务：在哪里有东西难点：目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定传统算法的解决方式：都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式，逐尺度逐位置判断"这个尺度的这个位置处有没有认识的目标"，非常笨重耗时，并不能很好的推广适用。现状：近期顶尖(SOTA)的目标检测方法几乎都用了anchor
先看效果, 推理时间不到30ms。 大多数目标检测，目标追踪网络模型部署在终端，用的Python,CUDA环境，只能参考流程，案例Python环境下实现的人流量计数，代码跑跑，效果如下 根据这个案例，了解到要实现人流量计数过程先目标检测得到目标的位置，再通过跟踪算法根据目标的位置和图像特征，得到目标ID，再计算碰撞线，判断这个目标ID是上还是下。所以重点就是目标检测，目标跟踪。方案一，NCNN+Y
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2023-09-19 16:52:48
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YOLOV4是YOLOV3的改进版，在YOLOV3的基础上结合了非常多的小Tricks。 尽管没有目标检测上革命性的改变，但是YOLOV4依然很好的结合了速度与精度。 根据上图也可以看出来，YOLOV4在YOLOV3的基础上，在FPS不下降的情况下，mAP达到了44，提高非常明显。YOLOV4整体上的检测思路和YOLOV3相比相差并不大，都是使用三个特征层进行分类与回归预测。YOLOV4改进的部分
干货分享
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2022-01-06 15:45:43
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手机上也可以实时进行目标检测了！
原创
2022-10-10 11:57:17
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一、图片物体识别（注：使用以下代码时，路径部分需要根据情况自行修改）# -*- coding: utf-8 -*-
import os
import sys
import cv2
import numpy as np
import shutil
import tensorflow as tf
import time
from object_detection.utils import label_
深度学习实战（1）--手机端跑YOLO目标检测网络（从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通） 这篇算是关键技术贴，YOLO是什么、DarkNet是什么、Caffe是什么、NCNN又是什么…等等这一系列科普这里就完全不说了，牵扯实在太多，通过其他帖子有一定的积累后，看这篇就相对容易了。本文核心：把一个目标检测模型跑到手机上整个工作分以下几个阶段：1、训练得到一个目标检测模型目前可
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
