By 超神经内容提要：DOTA 数据集是用于航拍图像中的目标检测的大型图像数据集。它可用于发现和评估航拍图像中的物体。无论从数量还是质量上来说，在同类型数据集中都具有很大优势。关键词：航拍图像 遥感数据集 大规模遥感图像数据集，挑战 CV 难题目标检测一直都是计算机视觉中的一个重要而富有挑战性的问题。尽管过去十年，我们已经见证了目标检测在自然场景的重大进步，但在航拍图像领域，进展却
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2024-05-11 16:56:04
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一、训练(trainval)1. 制作voc格式的kitti数据集，并链接到data/数据集软链接 格式ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007我们的：（这三个都要链过去，只链一个1819不够的）cd data/
ln -s /home/zhaoxl/jiaqun/lujialin/data/VOCdevkit2018 VOCdevkit2018
ln -s /home/zha
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2024-05-07 18:14:24
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文章目录十一、车辆统计项目1、准备工作1.1 涉及到的内容1.2 整体流程2、加载视频3、背景减除4、形态学识别车辆5、判断是否是车辆6、车辆计数 十一、车辆统计项目效果图：1、准备工作1.1 涉及到的内容窗口的显示图像/视频的加载基本图像的绘制车辆识别
基本图像运算与处理形态学轮廓查找1.2 整体流程1、加载视频2、通过形态学识别车辆3、对车辆进行统计4、显示车辆统计信息2、加载视频im
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2024-10-23 10:38:04
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gensim word2vec库入门背景：词向量第一部分：基于计数的词向量共现矩阵绘制共现词嵌入图问题1.1：实现distinct_words问题1.2：实现compute_co_occurrence_matrix问题1.3：实现reduce_to_k_dim问题1.4：实现plot_embeddings问题1.5：共生图分析第二部分：基于词向量预测降低单词嵌入的维度问题2.1：GloVe Pl
一、introduction不得不说pytorch的功能十分强大，其中torchvision.datasets已经内置了常用的数据集，我们也可以使用datasets.ImageFolder来加载我们自己的数据集。如果你觉得这两个方法都不能很好的加载你想要的数据集，也可以通过继承dataset类来自定义自己的数据集加载方式。本文主要介绍前两种加载数据集的方法，然后使用常见的卷积神经网络来训练并测试自
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2024-01-18 23:45:50
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1、下载b站 ：霹雳吧啦Wz 的代码github链接：https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing2、配置环境，安装相应的包。或者如果有报错可以直接更新重新安装环境所有的包：pip install --upgrade --force-reinstall -r requirements.txt如果还是报错可以网上查一
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2024-03-12 05:04:10
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Faster-RCNN 代码阅读笔记(一)代码链接:https://github.com/chenyuntc/simple-faster-rcnn-pytorch可以看到，网络结构分为三个部分:Backbone: VGG16Region Proposal NetworkClassfication and Regression1. BackboneFaster-RCNN 是以VGG16作为backb
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2024-03-22 15:46:35
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本文主要介绍代码最后部分：trainer.py 、train.py ， 首先分析一些主要理论操作，然后在代码分析里详细介绍其具体实现。首先是训练与测试的过程图： 还是要再次强调：AnchorTargetCreator和ProposalTargetCreator是为了生成训练的目标（或称ground truth
首先我的使用的机器只安装了cuda 9.0，后来又重新配置了一个cuda 8.0，这里的配置方式参见2 当代码准备好了，你需要运行一下测试demo.py文件，然后遇到文件下载问题。能问题不大，不能参见这个链接，可以在百度云下载，，接着你就可以看到目标检测在给出的几张示例图片上的效果了。3 在pascal voc2007上做实验进行一遍训练，首先还是需要准备好数据集和预训练模型，
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2024-02-19 18:47:44
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之前配置好了faster rcnn，生成了demo，激动死了，准备来试试自己的数据，今天先制作数据集~
1.首先制作需要的数据格式，在这里我是根据这篇博客来制作的，根据自己的要求做了少许的修改。对图像数据进行重命名的matlab程序如下：
clc;
clear;
maindir='E:\faster_rcnn-master\正样本\';
n
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2024-06-23 16:28:22
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附源码
原创
2022-12-26 18:12:55
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1. Introduction1.1 区别航空图像区别于传统数据集，有其自己的特点，面临很大的数据集偏差问题，例如导致数据集的泛化能力差：尺度变化性更大（很好理解，如车辆和机场；而且很可能一张大图就一个目标，一个小区域反而有很多密集目标） 密集的小物体检测（如港湾、停车场） * 检测目标的不确定性：方向的随机性和尺度随机性（如桥梁这样极端的长宽比，会使anchor先验的检测效果打折扣）1.2 数据集简介DOTA数据集包含2806张航空图像，尺寸大约为4kx4k，包含15个类别共计18828
原创
2021-08-13 09:29:45
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Mask R-CNN提出目的基于全景分割，精细分割效果貌似不如UNet 实现目标实例语义分割（object instance segmentation）.改进点（Faster RCNN）ROI Pooling->ROIAlign在原来的faste rcnn 部分并联一个mask分支（FCN实现）解耦分类和语义分割mask，mask分支负责生成mask，class分支就负责判断类别Mask R
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2024-04-15 14:54:53
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oriented rcnn代码解析 文章目录rpn_head.forward_trainroi_head.forward_train class OrientedRCNN(RotatedTwoStageDetector) 类似rotated faster rcnn它们都继承两阶段检测器类。 所以训练的整体框架都如下：rpn_head.forward_train代码主体?outs = self(x)
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2024-05-26 18:38:14
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前言用深度学习做目标检测，经常会接触到pascal voc这个数据集。目前很多开源项目对数据的处理格式都采用和voc一样的格式，逐渐这成为了一种标准数据处理格式，这里记一次制作符合自己需求的VOC格式数据集。VOC数据集简介文件夹树结构└── VOCdevkit #根目录
└── VOC2007 #不同年份的数据集，这里只下载了2007的，还有2012等其它年份的
Test过程1. 用selective search方法提取图片的2000个proposal，并保存到文件2. 将图片输入到已经训好的CNN 网络，在ROI pooling Layer的地方，对每一个proposal，提取到其对应的ROI3. 对每一个ROI, 将其划分成固定大小的网格，并且在每一个小网格中，对该网格中所有的值取最大，得到固定大小的feture map，并将其输入到后续的fc层，最
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2024-07-15 16:13:51
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1、fcos网络 在常见的计算机视觉任务中，个人认为检测是比较复杂的。主要原因也是anchor生成机制的原因，检测过程涉及anchor的尺寸scale和长宽比aspect radio等超参数的设置，检测框匹配，正负样本不均匀，计算复杂度高等等问题的解决。所以近年来anchor机制是检测里面的主流。 当然也有人开始挑战权威。提出了anchor-fr
目录前言一，视频的处理1.1 视频准备1.2 切割视频为图片1.3 使用faster rcnn自动框人1.4 via标注图片二，数据集文件2.1 数据集文件总览2.2 annotations2.2.1 ava_train_v2.2.csv2.2.2 ava_val_v2.2.csv2.2.3 ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv2.2.4 ava_action
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2024-05-12 18:03:08
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之前一直使用的都是tensorflow版maskrcnn,虽然知道pytorch版已经出来很久了，但一直也没想着试试，前几天组里大牛让我试着用pytorch版的maskrcnn来训练一下现在的数据集，毕竟pytorch版在速度上要比tensorflow版的快很多。先去官网将代码下载下来 https://github.com/faceboo
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2024-05-11 13:19:19
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论文全名：Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation 全卷积神经网络 FCN代码运行详解：运行平台：Ubuntu 14.04 + cudnn7步骤1.代码准备：下载新版caffe： https://github.com/BVLC/caffe下载fcn代码： https:
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2024-05-14 14:37:34
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