研究了一段时间coco上的小目标检测，打算放弃了，不过还是得做个总结和感想。小目标检测有个主要的问题：小 小意味着：1、信息量少这是一个比较抽象的问题，小目标，纹理和轮廓都堆在一块儿，而且又少，对于偏好靠纹理识别目标的CNN来说是不易识别的，而且就算对于人眼，小目标就算告诉你那有个目标，也不一定能对它正确分类，这是信息量的缺失带来的。 对于信息量这一块，人们也想了不少办法 （1）其中一种直观的，你
来说一下基于深度学习的目标检测器的最新发展。还有检测中使用的基准数据集和评估指标的简明概述，以及检测任务中使用的一些突出的主干架构。它涵盖了边缘设备上使用的当代轻量级分类模型。最后，比较了这些架构在多个指标上的性能。目标检测是对图像或视频中的目标进行分类和定位的任务。 由于其广泛的应用，近年来它已获得突出地位。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2104.1
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2024-02-24 07:39:04
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前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要针对目标检测中小目标误检、漏检及特征提取能力不足等问题，提出一种基于改进YOLOv5的小目标检测算法。该算
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2024-05-10 17:35:27
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文章一：Stitcher: Feedback-driven Data Provider for Object Detection ，该文发明了一种简单方法改进业界老大难：小目标检测问题。 该文作者来自中科院自动化所、旷视科技、香港中文大学，孙剑老师和贾佳亚老师都为论文的共同作者。 大多数目标检测算法在小目标检测上都有显著的性能下降，作者通过统计分析发现，这与训练阶段小
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2024-05-21 09:41:50
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机器学习越来越多地进入我们的日常生活。虽然所有的现代检测模型都非常擅长于检测相对较大的物体，如人、汽车和树木，但另一方面，小物体仍然给它们带来一些麻烦。对于一个模型来说，从房间的另一边看到手机或从100米远的地方看到红绿灯是非常困难的。所以今天我们将讨论为什么大多数流行的目标检测模型都不擅长检测小物体，我们如何提高它们的性能，以及其他已知的解决这个问题的方法。 为了提高你的模型在小对象上的性能，我
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2024-03-17 14:23:34
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算法发展历程：传统图像算法：传统图像算法使用hand-made feature，常用方法有SIFT、HOG、图像金字塔等。对于小目标的检测，传统图像算法有人工复杂度高，模型泛化性差等缺点，因此逐渐被深度学习模型取代。深度学习：小目标检测在深度学习卷积神经网络模型中一直是一个难题。早期的目标检测框架（R-CNN、YOLO系列）对于小目标检测的效果都不甚良好。近两年提出了利用多层特征图的方法（特征金字
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2024-03-19 07:58:25
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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、多尺度方法实现小目标检测、数据增强解决过拟合、引入OHEM、Focal loss函数解决样本不均衡问题等几大攻克目标检测难点的方法。这一期，我们主要来关注目标检测中新的热点领域——Anchor-Free。在当前主流的目标检测领域中，Anchor通常被看做是一组不同大小形状的先验框，由于其具有启发性的先验信息，在Faster RCNN和SSD
1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作，首先是找到目标，然后就是识别目标。常用的目标检测方法分为两大流派：一步走（one_stage）算法：直接对输入的图像应用算法并输出类别和相应的定位，典型的算法有yolo，ssd；两步走（two_stage)算法：先产生候选区域，然后在进行CNN分类，代表的算法有R-CNN。其中一步走目标检测算法检测速度快，实时性好，在模型
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2024-05-22 22:47:54
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目录小目标检测数据方面Label Smoothing模型方面样本不均衡目标遮挡More小目标检测数据方面将图像resize成不同的大小对小目标进行数据增强，过采样策略oversampling，重复正样本数在图片内用实例分割的Mask抠出小目标图片再使用paste等方法常见的几种数据增强方法如下cutout：将图片区域随机扣除cutmix：将cutout扣除后的区域用同一batch中样本进行填充mi
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2024-05-22 22:58:17
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小目标检测常用解决方法1 定义通用的定义来自 COCO 数据集，定义小于 32x32 pix 的为小目标。2 小目标检测的难点可利用特征少现有数据集中小目标占比少小目标聚集问题首先小目标本身分辨率低，图像模糊，携带的信息少。由此所导致特征表达能力弱，也就是在提取特征的过程中，能提取到的特征非常少，这不利于我们对小目标的检测。另外通常网络为了减少计算量，都使用到了下采样，而下采样过多，会导致小目标的
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2023-10-01 09:22:57
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YOLOv5训练KAIST数据集YOLOv5目前比较火热，因此模型下载和使用不再赘述，网上资源很多，该文章主要是介绍如何将KAIST数据集处理成YOLOv5可以使用的格式。一、数据获取1.KAIST数据集介绍：KAIST 行人数据集中的每张图片都由一张可见光图片和与之对应的长波红外图像组成。KAIST 训练集由 50172 对在全天候(白天和夜间)采集的可见光与长波红外配对图像(分辨率为 640x
使用判别训练的部件模型进行目标检测Pedro F. Felzenszwalb, Ross B.Girshick, David McAllester and Deva Ramanan 摘要 本文介绍了一个基于混合多尺度可变形部件模型(mixtures of multiscale deformablepart
机器学习正越来越多地进入我们的日常生活。从个人服务的广告和电影推荐，到自动驾驶汽车和自动送餐服务。几乎所有的现代自动化机器都能“看”世界，但跟我们不一样。为了像我们人类一样看到和识别每个物体，它们必须特别地进行检测和分类。虽然所有现代检测模型都非常擅长检测相对较大的物体，比如人、汽车和树木，但另一方面，小物体仍然给它们带来一些麻烦。对于一个模型来说，很难在房间的另一边看到手机，或者在100米之
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2024-05-20 10:13:07
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太多的公众号每天的文章是否让你眼花缭乱？刷了好多文章，发现大都是转来转去？今天我在全网公众号里为大家精选主题为深度学习目标检测算法的文章12篇，其中包括综述,R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN,Faster R-CNN,Mask R-CNN,R-FCN,YOLO V1,YOLO V2,YOLO V3,SSD,FPN等。目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体)，确定它们的位置
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2024-08-21 11:04:30
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目标检测算法PASCALVOC2012数据集挑战赛主要分为 图像分类 目标检测 目标分割 动作识别数据集分为四个大类 交通（飞机 船 公交车 摩托车） 住房（杯子 椅子 餐桌 沙发） 动物（鸟 猫 奶牛 狗 马 羊） 其他（人）MS COCO数据集mAP目标检测前言1. RCNN1.框定候选区2.对每一个候选区域，使用深度网络提取特征3.将特征送入每一类的SVM分类器，判定类别4.使用回归器精细修
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2024-07-23 20:39:41
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最近正要看Contextual Action Recognition with R*CNN，学习基于动态图像图像的行为识别，所以要恶补下它所需要的知识。也就是目标检测常见的几种算法。1、首先目标检测是什么？ 在给定的图片中找到物体的所在位置，并且分辨出物体的类别。这实际上是两个任务。&nb
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2024-03-28 16:36:33
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常见的目标检测算法1、传统的目标检测方法2、two-stage方法2.1 RCNN2.2 fast RCNN2.3 faster RCNN3、one-stage方法3.1 YOLO系列（1）YOLO V1（2）YOLO V2（3）YOLO V3（4）YOLO V4（5）YOLO V53.2 SSD系列（1）SSD（2）FSSD（3）DSSD 目前，常见的目标检测（object detection
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2024-04-25 11:33:29
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注：本博客作为学习内容汇总，如有问题，请联系作者修改！目标检测1. 基本概念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，是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。计算机视觉中关于图像识别有四大类任务：
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2024-05-24 10:16:50
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文章目录一、目标检测常见算法二、传统的目标检测算法2.1 从图像识别的任务说起2.2 物体检测（Object Detection）三、候选区域/窗 + 深度学习分类3.1 R-CNN横空出世3.2 SPP Net3.3 Fast R-CNN3.4 Faster R-CNN四、基于深度学习的回归方法4.1 YOLO (CVPR2016, oral)4.2 SSD 一、目标检测常见算法object
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2024-05-21 10:29:27
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在计算机视觉的众多技术领域中，目标检测（物体检测，object detection）是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测都依赖于目标检测，广泛应用于自动驾驶、机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。 目标检测技术，就是在给定的图片中精确找到物体所在的位置，并识别出物体的类别。要求检测器输出5个量：物体类别
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2024-02-19 11:33:23
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