GAN生成式对抗网络的引入1.GAN的用途①广泛应用于图像超分重建、表示学习、风栺转移等任务中。对于检测小目标，文献中提出利用Perceptual GAN 来增强小目标的特征表达。传统的 GAN 中生成器是学习从噪声分布到数据的映射，而Perceptual GAN 则是负责寻找不同尺度物体间的结构关联，在生成器中通过引入低层精细粒度特征将原来较差的小目标特征转换为超分辨率的表达形式，使得生成器将小
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2024-04-26 13:09:19
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作者&编辑 | 言有三1 GAN与目标检测目标检测估计是计算机视觉领域里从业者最多的领域了，其中的小目标，大姿态等都是经典难题，GAN在其中真的是很有作为的，我们已经开始整理。 Finding Tiny Faces With GAN
Finding Tiny Faces With GAN是一个使用超分辨率网络(super-resolution network)来改进模
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2024-08-13 15:38:16
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深度学习目标检测项目实战——基于深度学习框架yolov的交通标志检测目前目标检测算法有很多，流行的就有faster-rnn和yolov，本文使用了几年前的yolov3框架进行训练，效果还是很好，当然也可以使用更高版本的Yolov进行实战。本代码使用的是keras框架，pytorch的yolov如何对数据集进行训练，可以参考我之前的文章：工业缺陷检测项目实战(二)——基于深度学习框架yolov5的钢
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2024-03-16 16:52:11
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一、目标检测基础 1、 什么是目标检测及目标检测的任务目标检测是找出图像中感兴趣的目标，确定它们的类别和位置。有四大任务：分类、识别、检测（分类+识别）、分割2、one-stage和two-stage目标检测的区别，各自的优缺点one-stage任务流程：特征提取–> 分类/定位回归速度快，准确性低，代表网络yolo系列 、SSDtwo-stage任务流程：特
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2024-05-27 15:10:28
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原作者 | 李家丞 近年来，深度学习模型逐渐取代传统机器视觉方法而成为目标检测领域的主流算法，本系列文章将回顾早期的经典工作，并对较新的趋势做一个全景式的介绍，帮助读者对这一领域建立基本的认识。（营长注：因本文篇幅较长，营长将其分为上、下两部分。） 导言：目标检测的任务表述 如何从图像中解析出可供计算机理解的信息，是机器视觉的中心问题。深度学习模型由于其强大的表示能力
基于GAN的小目标检测算法总结（1）——Perpetual GAN1.前言 这是一个系列文章，对基于GAN的小目标检测算法进行总结。目前基于GAN的小目标检测算法不多，比较有名的有3篇（好总结嘛），如下： （1）2017年的CVPR，《Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection》，简称Perceptua
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2024-02-15 14:28:32
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学习目标检测有一段时间了，然而对目标检测怎么才算正确一直没有透彻的理解，也许有人会说，那不是很简单嘛，预测框与目标框IOU大于设定的阈值就认为是正确的呀，但是当真正写代码计算PR时，会有些细节性的问题。哪些框是应该与目标框计算的同一张图片同类物体有两个，如何与预测框对应为什么要选iou最大的预测框作为最终框先举个例子，假如在一张图片上给出狗子的位置，现在模型输出三个狗子位置，其中一个是预测正确的（
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2024-04-01 10:49:47
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速度和检测效果与yolov5对比：首先还是backbone部分，YOLOX在backbone和neck部分与YOLOV4和V5基本一致。都是CSPDarknet53+FPN+PAN结构。 通过不同stage的输出feature map进行一个特征融合。FPN层自顶向下传达强语义特征，而特征金字塔则自底向上传达强定位特征，从不同的主干层对不同的检测层进行融合。这里结构简单。代码也简单。3 4 5 s
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2024-07-28 23:11:51
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尺度变化是目标检测中的关键挑战之一。今天要说的这个技术就特别厉害，在目标检测领域中，目前是性能最强的一个框架。下面让我们一起去见证下它的优势所在。本次介绍的算法框架：Scale-Aware Trident Networks for Object Detection下载地址：https://arxiv.org/abs/1901.01892在该网络框架中，首先进行了一个控制实验，以研究感受野对不同尺度
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2024-10-09 14:12:03
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前面几篇文章完成了训练端和部署端的环境搭建以及模型的训练，并经过两次模型转化最终将YOLOv3 TINY模型部署在了树莓派上。其实最核心的内容已经完成了，接下来就是一些应用层面的东西了。树莓派控制马达：1. 材料硬件：1.树莓派3B+2.四个直流电机3.一个小车底盘+四个车轮（某宝上有卖）4.L298N驱动模块（介于树莓派与马达之间的桥梁）5.充电宝一个（用于给树莓派供电）6.18650锂电池两
基于GAN的小目标检测算法总结（2）——MTGAN1.前言2.MTGAN2.1 算法简介2.1.1 核心idea2.1.2网络组成2.1.2.1 base detectors2.1.2.2 生成器2.1.2.3 判别器2.1.3 总体的损失函数2.1.3.1生成器损失函数2.1.3.2判别器的损失函数2.1.4 训练过程2.1.5 测试流程3.一点看法 1.前言 这里是基于GAN的小目标检测算
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2024-07-01 17:15:47
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前面的话在前面的秘籍一：模型加速之轻量化网络和秘籍二：非极大抑制算法和回归损失优化之路中，我们主要关注了轻量化网络，非极大值抑制算法、回归损失优化。但是要想获得较好的检测性能，检测算法的多尺度检测也极为重要。传统卷积网络通常采用从上到下的单行结构。对于大物体而言，其语义信息将出现在较深的特征图中；而对于小物体，其语义信息出现在较浅的特征图中，随着网络的加深，其细节信息可能会完全消失。多尺度检测也是
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2024-07-30 20:18:38
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two stagefaster R-CNN：将检测问题分为两步-首先产生候选区域region proposal，然后再分类 特点：错误率低，速度慢one stageSSD,YOLO：直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经单次检测直接得到最终结果 特点：检测速度快VGG16SSD 2016年提出，基于VGG16主网络； 感受野： anchor：特征金字塔 浅层卷积层得到物体的边缘信息，深层网络得到更
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2024-05-10 17:48:18
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基于GAN的小目标检测算法总结（3）——《Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of Feature Super-Resolution》1.前言2.算法简介2.1 核心idea2.1.1 为什么使用feature-level的超分？2.1.2 低分特征和高分目标特征的相对感受野匹配问题2.2网络组成2.
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2024-03-20 09:15:03
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自从卷积神经网络在分类问题上取得很大进步以后，学者们纷纷想办法将卷积神经网络迁移到目标检测、目标分割等领域。目标检测领域发展到现在，出现了很多里程碑式的网络结构和设计思想，可以说是百花齐放，大放异彩，但是总体上大概可以将目标检测分为三个类别：two-stageone-stageanchor-freetwo-stage
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2024-03-19 14:04:33
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1.瓶颈问题：小尺度目标，受限于缺乏足够的目标特征信息，使之很难从背景中区分出来，且小尺度目标一般都是低分辨率、模糊不清的，因此检测性能一般CNN-based目标检测算法都需要使用到下采样操作，导致小尺度目标不仅损失了空间位置信息，且本来很少的目标特征几乎被背景上的特征给淹没了2.本文贡献：提出了一种用于小物体检测的新型统一端到端多任务生成对抗网络（MTGAN），可以与任何现有的检测器结合使用在M
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2024-04-22 10:36:07
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计算机视觉基础知识归纳（三）-目标检测在目标检测中我们把大致分为三个模块：backbone，neck，headbackbone在我们的目标检测网络中，backbone是初步的特征提取，随后将这些提取到的特征图送入head里面常见的backbone有vgg ，Alexnet，googlenet，resnet，等等不同的网络有着不同的特征与特点 常用的就是vgg与resnetbackbone的作用不同
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2024-05-01 19:46:13
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文章目录一、 SqueezeNet：压缩再扩展1.1 介绍1.2 相关工作1.2.1 模型压缩1.2.2 CNN 微/宏 架构1.3 SqueezeNet1.3.1 设计策略1.3.2 fire 模块1.3.3 SqueezeNet架构1.4 评价SqueezeNet1.5 CNN微架构设计空间探索1.5.1 微架构的元参数1.5.2 压缩比1.5.3 1×1和3×3卷积核的比例1.6 CNN宏
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2024-02-16 10:56:47
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1.文章信息本次介绍的文章是韩国光云大学发表的一篇火灾图像数据集目标检测文章，题目为《Object Detection with Dataset Augmentation for Fire Images Based on GAN》。2.摘要目标检测是在图像中发现和分类目标的任务。现在已经提出了许多基于深度学习算法的对象检测模型。深度学习算法需要用丰富的图像和精确的注释来训练模型。然而，
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2024-05-28 09:21:44
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作者：Jacob Solawetz导读在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。 从无人机上看到的小目标
为了提高你的模型在小目标上的性能，我们推荐以下技术：提高图像采集的分辨率增加模型的输入分辨率tile你的图像通过增强生成更多数据自动学习模型anchors过滤掉无关的类别为什么小目标检测很困难？小目标问题困扰着世界各地的目标检测模型。不相信吗？查一下最近的
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2024-03-29 08:19:10
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