Detection of bird species related to transmission line faults based on lightweight convolutional neural networkAbstract输电线路高效防鸟害是电网运行维护面临的长期挑战。本文提出了一种将轻量级卷积神经网络(CNN)、图像处理和目标检测相结合的方法来检测与输电线路故障相关的典型鸟类。构
01目标检测Fast R-CNN 本篇介绍第三个目标检测算法Fast R-CNN，Fast R-CNN是在R-CNN和SPP-Net算法的基础进行改进的，关于R-CNN可以参考R-CNN系列深度学习框架之pytorch(63)目标检测R-CNN1，
SPP-Net可以参考SPP-Net系列深度学习框架之pytorch(70)目标检测SPP-Net1。
Fa
了解Pascal VOC利用深度学习方法如Faster R-CNN或YOLOv3等进行目标检测时需要训练数据集，我们很少会根据自己的数据集格式修改代码，更多的是按照一定格式修改自己的数据格式，而PASCAL VOC为图像识别和分类提供了一整套标准化的数据集，为了方便我们目标检测的进行，可以先来详细的记录一下PASCAL VOC的格式。Pascal VOC数据集下载地址：http://host.ro
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2024-06-12 14:17:33
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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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目录各优缺点比较各性能比较各优缺点比较R-CNN是最早使用卷积特征的深度学习目标检测法，这种模型不是一种端到端的模型，只使用了CNN特征，在进行候选区域推荐和目标检测定位的过程中，依然沿用传统的目标检测算法的那一套框架，只不过在特征表示的部分改成了CNN特征。虽然，也算是基于深度学习的目标检测算法，但整个检测框架依然沿用传统的目标检测算法。因此，RCNN依然具有传统目标检测的缺点，比如说耗时高，准
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2024-06-05 12:20:34
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关于FPN，它既是一个单独的特征金字塔网络，又被用在了MASK R-CNN模型的前半部分，所以要写FPN，自然也要从最开始说起，这样才能知道为什么我们要用到FPN，以及他在MASK R-CNN中起的作用。这些模型的目标都是一个：object detection（目标检测）。在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么的问
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2024-03-22 15:59:02
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以制作yolov5的数据集为例，利用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集的正确方法 文章目录前言一、labelimg简单介绍1 VOC标签格式，保存为xml文件。2 yolo标签格式，保存为txt文件。3 createML标签格式，保存为json格式。二、labelimg的安装1.windows中使用命令如下：2.安装完成后效果如下三、使用labelimg（一）创建数据集（二）使用po
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2024-06-18 04:51:34
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一、问题描述目标检测算法的漏检，一直是极具挑战性的问题。谈到漏检（low recall），离不开较高的检测精度（high precision）的要求，只有在precision得到保证条件下讨论recall才有意义。下面的讨论主要围绕precision可以接受的条件下，如何进一步提高recall，也就是减少漏检。二、可行方案解决当前基于深度学习的目标检测器的问题，系统地来看，应该分别从数据集、网络架
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、算法理论基础1.1目标检测算法1.2 注意力机制二、 数据集2.1 数据集2.2 数据扩充三、实验及结果分析3.1 实验环境搭建3.2 模型训练最后课题背景和意义 随着城市交通的日益繁忙，交通警察在维护交通秩序和保障交通安全方面发挥着至关重要的作用。然而，传统的交警工作方式往往依
正在用深度学习做车牌识别，既没有现成数据，也拿不到交通摄像头和小区、停车场等门禁数据，所以只能是网上找一部分、上街拍一部份、爬虫爬一部分！！！总之，多多少少是有一些可以用的数据了。当然，筛选出可以用的数据后还需要人工给数据样本进行标注，也就是手动标出图片中的车牌。我模型用的是YOLO v2，它使用的是VOC格式的数据集，所以首先需要对训练集及验证集的图片进行标注，每张图片均可以得到相对应的同名xm
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2024-10-20 18:58:36
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APbox APmask：目标检测（APbox）和实例分割（APmask）AP：Average Precision，即平均精确度。AP50 、AP75mAP值：Mean Average Precision，即平均AP值；是对多个验证集个体求平均AP值。mAP的大小一定在[0,1]区间，越大越好。该指标是目标检测算法中最重要的一个。一般来说mAP针对整个数据集而言的，AP针对数据集
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2024-05-06 17:27:32
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目录前言1、有中文标签的数据集 2、yolov5代码修改为支持中文标签前言 很多人在训练yolov5目标检测的时候，标签只能显示英文的。怎么样才可以训练一个可以检测物体并且显示中文标签的模型呢。下面我们来一步一步的做。1、有中文标签的数据集 首先在收集数据集的时候，打部分公开的数据
图贴的很生动形象，但是最后mAP处注意是。对于机器学习中的多数问题，常有多种可用的模型。每个模型都有自己的独特之处，并随不同条件变化而表现不同。每个模型在验证/测试数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计量如准确度（accuracy），精度（precision），召回率（recall）等。对于每个应用场景，选择一个能够客观比较模型的度量指标非常重要。这篇文章将介绍目标检测（Object Detec
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2024-02-28 11:32:05
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当地时间10月29日上午，在意大利威尼斯召开的计算机视觉国际顶级会议 International Conference on Computer Vision（ICCV 2017）的 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop 中公布了 COCO 及 Places 竞赛排名情况。在共七项挑战项目中，旷视科技研究院团队（Megvii）参
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2024-09-23 06:36:59
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在上一节、我们已经介绍了使用HOG和SVM实现目标检测和识别，这一节我们将介绍使用词袋模型BOW和SVM实现目标检测和识别。一 词袋介绍词袋模型(Bag-Of-Word)的概念最初不是针对计算机视觉的，但计算机视觉会使用该概念的升级。词袋最早出现在神经语言程序学(NLP)和信息检索(IR)领域，该模型忽略掉文本的语法和语序，用一组无序的单词来表达一段文字或者一个文档。我们使用BOW在一系列文档中构
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2024-03-25 17:39:19
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文章目录1、下载LabelImg2、配置环境3. 开始标注目标检测中，我们需要对原始图片数据集做标注
原创
2022-08-26 10:47:22
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在现代计算机视觉中，目标检测是一个非常重要的研究领域。随着深度学习技术的飞速发展，LabelMe等工具借助用户友好的界面和灵活的标注能力，成为了目标检测任务中不可或缺的一部分。本文将详细探讨“labelme标注目标检测深度学习”的各种方面，帮助你更好地理解并实践这一技术。
## 背景定位
对于目标检测的探索可追溯至20世纪80年代，随着SVM、HOG等算法的提出和演化，进入了深度学习时代，卷积
网上关于目标检测的性能指标介绍还挺多的，可是真心很难找到一篇令人满意的文章。换句话说，当我看完这些文章对指标的介绍时（比如FP），我仍然不知道在一个具体问题中我应该怎么算。究其原因，有些文章的指标介绍是直接从“分类问题”指标计算生搬硬套到“检测问题”上的，或者有些是作者本身也并不太理解。这里我推荐一个github上的资源，里面的解释十分清晰合理（英文版）：Object-Detection-Metr
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2024-04-16 09:08:49
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众所周知，在计算机视觉识别任务中，对训练样本进行增广是非常重要的，可以减少过拟合、改进模型泛化性能。在大多数视觉任务中，对图像进行颜色改变或是增加随机噪声等这些通用数据增广操作，都会改进模型预测能力，但如果能利用特定任务的先验知识则往往会获得更大的性能改进。比如在目标检测的任务中，将目标的图像随机复制粘贴到其他背景图像中，形成人造的含有目标的样本。来自ECCV2018的论文《Modeling Vi
作者：派派星导读目标检测是CV领域常用的算法模型，本文对百度开源的目标检测器 RT-DETR进行了介绍，并通过Python/C++两种方式进行了部署，希望对大家有帮助！Title: DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf Code:https://githu
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2024-06-21 19:16:43
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