文章目录???摘要一、1️⃣ Introduction---介绍二、2️⃣Related Work---相关工作2.1 ? 基于深度学习的对象检测器2.2 ✨多尺度特征融合2.3 ⭐️数据增强三、3️⃣提议的方法3.1 ? 具有上下文增强和特征细化的特征金字塔网络3.1.1 ☀️上下文增强模块☀️3.1.2 特征细化模块 ???摘要微小的物体由于其低分辨率和小尺寸而很难被探测到。微小目标检测性能
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2024-07-29 20:14:32
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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
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2024-04-26 18:10:37
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前言本文基于本人的专科毕业论文简化而写，主要讲述如何实现通过YOLOv7对水中鱼类进行目标检测的实现。文中所有数据为作者当时实验所得，读者复现项目的过程中可能会出现模型效果不一样的问题，这个暂时没有解决方法，机器学习目前为止本来就没有完全合理的数学解释，所以只能多训练几次调整参数，改善模型效果。本项目有参考过网上其他人的数据处理代码，如有雷同，请见谅。摘要由于海洋鱼类研究中对于鱼群的生活位置、行为
论文地址：https://arxiv.org/abs/1712.00726背景介绍通用目标检测是计算机视觉领域最广为关注的问题之一。尽管近年来自于CNN的目标检测算法较传统方法在准确率上取得的突飞猛进的进展，然而较目标分类问题而言依然还有很长一段路要走。早期的目标检测方法主要是由VJ框架所引领，其核心思想是在图像上枚举大量的滑动窗口，提取滑动窗口里的图像特征，通过级联分类器对滑窗进行打分，对得分较
目标检测作为一项发展了20年的技术，技术层面已经非常成熟，涌现了一大批如Faster R-CNN、RetinaNet、YOLO等可以在工业界实用的目标检测方法，但小目标检测性能差的问题至今也没有被完全解决。因为Swin Transformer的提出，COCO test-dev上的 已经刷到61 ，但小目标检测性能（即 ）和大目标检测性能（即 ）
目录1、作者2、算法简介3、环境配置4、代码实现4.1 数据准备4.2 完整代码4.3 运行结果常见问题总结 1、作者熊文博2、算法简介YOLO英文名字为Yolo Only Look Once，意为你只看一次，也就是说你只看一次，就可以把图像中的目标检测出来。YOLO是一种目标检测的算法，其于2015年首次提出，目前最新的已经到YOLO v8了。现在用YOLO v2加载训练好的COCO数据集权重
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2024-05-28 09:11:34
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Abstract：目标检测器通常会根据尺寸不同具有不同性能表现，其中小物体的性能最不令人满意。在本文中，我们研究了这种现象，并发现：在大多数训练迭代中，小目标的损失对总损失几乎没有贡献，导致优化不平衡导致性能下降。受此启发，我们提出Stitcher，它是一种反馈驱动的数据提供者，旨在以平衡的方式训练目标检测器。在Stitcher中，将图像调整为较小的分量，然后将其拼接为与常规图像相同的尺寸。拼接图
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2024-05-08 21:57:03
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meanshift跟踪算法：meanshift算法用于视觉跟踪时，将基于前一图像中的对象的颜色直方图在新图像中创建置信度图，并使用均值平移来找到靠近对象旧位置的置信度图的峰值。 置信度图是新图像上的概率密度函数，为新图像的每个像素指定一个概率，该概率是前一图像中的对象中出现的像素颜色的概率。meanshift跟踪算法步骤： ① 选择搜索窗口，包括窗口的初始位置、大小、形状（对称或歪斜，矩形或圆心）
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2024-05-21 20:06:49
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对象检测是迄今为止计算机视觉中最重要的应用领域。然而，小物体的检测和大图像的推理仍然是实际使用中的主要问题，这是因为小目标物体有效特征少，覆盖范围少。小目标物体的定义通常有两种方式。一种是绝对尺度定义，即以物体的像素尺寸来判断是否为小目标，如在COCO数据集中，尺寸小于32×32像素的目标被判定为小目标。另外一种是相对尺度定义，即以物体在图像中的占比面积比例来判断是否为小目标，例如国际光学工程学会
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2024-08-07 15:11:51
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摘要 虽然最近基于区域建议的CNN模型在目标检测方面取得了成功，但是由于小兴趣区域(small Region of Interest, RoI)所包含的信息有限且失真，小目标的检测仍然比较困难。解决这一问题的一种方法是使用超分辨率(SR)技术来增强小型RoI的特性。我们研究如何提高级的超分辨率特别是对小目标检测,并发现它的性能可以显著提高通过：(1)、利用适当的高分辨率目标特性作为SR的训练监督信
最左侧展示了不同医学成像方式的小医疗对象的图片，包括全幅成像（WSI）、眼科成像（Oph）、皮肤科成像（Derm）、结肠镜检查（C
原创
2024-07-16 11:11:19
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干
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2022-01-06 16:19:37
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目前，市面上有不少的人脸美妆软件，大多数也都有自动去除皮肤斑点痘痘的功能，网上对于手动祛斑的算法已有了相关实现，但是，自动祛斑的算法却少之又少，今天，在这里我简单讲一下这方面的开发经验。
对于自动祛斑，首先是建立在肤色基础之上的，这个我们必须搞清楚，我们的祛斑是去除的皮肤上的斑点和痘痘。
要实现自动祛斑，步骤如下：
1，斑点自动检测；2，斑点去除；对于斑点自动检测算法：
目前网上可以搜索
高频率信号：频率越高波长越短，饶射（衍射效果）能力越弱，但穿透能力（不变方向）越强，信号穿透会损失很大能量，所以传输距离就可能越近，频率越高在传播过程的损耗越大。 心率检测设备调研：UWB用于生命信号检测，跌倒检测和室内物体定位超带宽的频率在80GHz，好处：能提高信噪比，避免由内部器官层而不是呼吸和心跳带来的影响Q. Liu, Y. Wang, and A. E. Fath
文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
已经很久很久没有这样在心里有那种抑制不住的感伤，也很久没单独写过这样有些伤感的话了，从上上个星期上海疫情学校封闭，独自在上海自己租的房子里呆了已经有一个多星期了，再加上今天下午的飞机失事，一下子就会想起从慢慢懂事到现在这些年里发生了特别多的事，晚上学习到现在突然有点心理不知道是什么滋味而发愁、感叹和思绪
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2024-04-15 06:40:49
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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
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2024-08-19 11:36:38
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©作者 | 机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设
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2024-08-20 17:42:20
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文章目录1、摘要2、亮点3、结构4、Tricks 1、摘要目标检测是计算机视觉研究的重要领域之一，在各种实际场景中起着至关重要的作用。在实际应用中，由于硬件的限制，往往需要牺牲准确性来保证检测器的推断速度。因此，必须考虑目标检测器的有效性和效率之间的平衡。本文的目标不是提出一种新的检测模型，而是实现一种效果和效率相对均衡的对象检测器，可以直接应用于实际应用场景中。考虑到YOLOv3在实际应用中的
1. NMS非极大值抑制（Non-Maximum suppression，NMS）是目标检测算法中一个必要的后处理过程，目的是消除同一个物体上的冗余预测框。NMS算法的主要思想是：先对网络预测出的所有边界框按照分数由高到低排序，然后选取分数最高的预测框作为target，分别计算target与其余剩下的预测框的重叠程度（用IoU来衡量），若重叠程度大于某一预先设定的阈值，则认为该预测框与target
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2024-05-13 08:13:34
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