本文参考李沐老师的《动手学深度学习》课程整理，对课程提供的代码进行解释和注释，当作备忘。一、将真实边界框（gt_bbox）分配给anchor我们已经可以实现一个由anchor索引作为行（i），gt_bbox作为列（j），IoU作为值的矩阵，也就是课程里提到的X。分配算法1、在X中找到最大的IoU（和threshold比较），将对应的gt分配给anchor，比如图中的（图源：d2l.ai）；&nbs
单目测距（目标检测+标定+测距）实时感知本车周围物体的距离对高级驾驶辅助系统具有重要意义，当判定物体与本车距离小于安全距离时便采取主动刹车等安全辅助功能，这将进一步提升汽车的安全性能并减少碰撞的发生。上一章本文完成了目标检测任务，接下来需要对检测出来的物体进行距离测量。首先描述并分析了相机成像模型，推导了图像的像素坐标系与世界坐标系之间的关系。其次，利用软件标定来获取相机内外参数并改进了测距目标点
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2024-04-22 21:03:10
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YOLO（You Only Look Once）论文近些年，R-CNN等基于深度学习目标检测方法，大大提高了检测精度和检测速度。 例如在Pascal VOC数据集上Faster R-CNN的mAP达到了73.2。而YOLO和SSD在达到较高的检测精度的同时，检测速度都在40FPS以上。这里主要对YOLO做简单介绍。 整个YOLO的网络结构如图，前面20层使用了改进的GoogleNet，得到14×1
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2024-02-24 07:49:29
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机器之心。本文提出了一套模型压缩和编译结合的目标检测加速框架，根据编译器的硬件特性而设计的剪枝策略能够在维持高 mAP 的同时大大提高运行速度，压缩了 14 倍的 YOLOv4 能够在手机上达到 19FPS 的运行速度并且依旧维持 49mAP（COCO dataset）的高准确率。相比 YOLOv3 完整版，该框架快出 7 倍，并且没有牺牲准确率。该框架由美国东北大学王言治研究组和威廉玛丽学院任彬
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2024-04-22 15:06:12
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【目标检测】SSD0 预备1 什么是SSD2 SSD的框架2.1 理解的关键2.1.1 Default Boxes2.1.2 预测框内物体类别和框位置2.1.3 为什么叫做多框2.2 基架2.3 添加2.4 整体结构3 训练时的部分措施3.1 难例挖掘3.2 数据增强4 实验结果4.1 实验结果4.2 对照实验5 预测时的后处理6 相关工作 0 预备FPS：Frames per Second，衡量
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2024-09-01 14:36:45
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# 深度学习目标检测算法检测速度 (FPS) 的实现指南
在深度学习中，目标检测算法已经被广泛应用于各种领域，如自动驾驶、安防监控等。FPS（Frames Per Second）是评估目标检测算法性能的重要指标。本文将教你如何计算深度学习模型的检测速度（FPS）。
## 流程概述
以下是实现过程的流程图，帮助你快速了解整个步骤：
```mermaid
stateDiagram
[*
【亮点概述】1.提出了光流引导特征聚合方法（沿运动路径聚集附近的特征来改进每帧特征，从而提高视频识别精度）2.一种精确的端到端学习框架3.对快速移动对象的识别有明显的效果【introduction】 首先，我们处理的视频中有关于需要识别对象的丰富信息，在短时间内的快照可观察到，并且同一对象的特征通常不会跨
选自medium机器之心编译机器之心编辑部
Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型，其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型：Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。
图为机器之心小编家的边牧「Oslo」被 YOLO 识别为猫随着自动驾驶汽车、智能监控摄像头、面部识别以及大量对人有价值的应用出现
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2024-03-15 11:29:44
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写在前面：纸上得来终觉浅，绝知此事看源码！看源码是理解最准确的方法，没有之一。一般来说对于应用深度学习方法的网络模型来说，我们希望网络模型速度快，内存小，精度高，即快、小、好。回到目标检测问题，一般的常用评价指标有：map（平均准确度均值，精度评价），速度指标（FPS即每秒处理的图片数量或者处理每张图片所需的时间，当然必须在同一硬件条件下进行比较），对于网络的速度与许多因素有关，比如模型的参数量，
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2024-04-07 09:42:17
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在本文中提出了一种简单的注意力机制Box-Attention。它支持网格特征之间的空间交互(从感兴趣的Box中采样)，并提高了Transformer针对多个视觉任务的学习能力。具体来说，介绍的BoxeR，即Box Transformer的缩写，它通过预测输入特征图上的参考窗口的转换来处理一组Box。BoxeR通过考虑它的网格结构来计算这些Box上的注意力权重。值得注意的是，BoxeR-2D在其注意
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2024-09-19 10:31:49
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OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection摘要1. Introduction2. Related work2.1 Fixed Label Assignment2.2 Dynamic Label Assignment3. Method3.1 Optimal Transport3.2. OT for Label Assignment3
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2024-08-08 12:03:18
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OTA损失函数替换标签分配（label assignment）什么是标签分配OTA损失函数介绍背景方法如何在yolo v5目标检测算法中改为OTA损失步骤一、修改loss.py文件步骤二、在train.py和val.py中修改conpute_loss 标签分配（label assignment）什么是标签分配标签分配（Label Assignment）标签分配策略是对训练过程中各个Anchor划
一、One-stage类别的目标检测算法1、什么是One-stage直接回归物体的类别概率和位置坐标值（无region proposal），但准确度低，速度相遇two-stage快。2、One-stage的目标检测方法概述
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2024-02-28 10:26:10
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one-stage检测算法，其不需要region proposal阶段，直接产生物体的类别概率和位置坐标值，经过单次检测即可直接得到最终的检测结果，因此有着更快的检测速度，比较典型的算法如YOLO，SSD，Retina-Net。4、SSD（2016） SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster-RCNN中的Anchor机制，使用全图各个位置的多尺度区域特征进行回归，既保持了Y
引言 该论文主要是关于目标检测中的标签分配问题，作者创新性地从全局的角度重新审视了该问题，并提出将标签分配问题看成是一个最优运输问题。要知道最优传输问题是当前最优化理论和GAN理论研究领域中的一个很火的研究课题。论文的实验效果俱佳，而且作者还提供了相应的源码。术语介绍：标签：就是图片的特征。检测：不但分类
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2024-08-12 13:59:43
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前面笔者爬了许多坑终于给树莓派4b安装完了opencv4.1.1树莓派相关（1）：树莓派4安装OpenCV4.1.1从零开始全过程，本次主要想实现目标检测，并将其识别出来，接下来笔者将讲述如何部署tensorflow1.14.0+ssd_mobilenet_v1_coco 文章目录1 准备2 安装TensorFlow1.14.03 API下载4 ssd_mobilenet_v1_coco下载5 P
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2024-05-22 20:11:07
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在当今深度学习的应用中，检测速度也就是FPS（每秒帧数）是一个非常关键的性能指标。我们在使用深度学习模型进行图像或视频检测时，只有达到理想的FPS，才能确保应用的实时性能。因此，如何优化深度学习检测速度，使得FPS达到最佳状态，是一个亟待解决的问题。
### 用户场景还原
在一次图像分析项目中，项目团队采用了最新的深度学习模型进行无人机航拍图像的识别与检测。尽管模型在离线条件下的准确率极高，但在
文章目录GPU1 - 计算设备2 - 张量与GPU存储在GPU上复制旁注3 - 神经网络与GPU4 - 小结 GPU!nvidia-smiFri Sep 9 12:48:41 2022
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| NVIDIA-SMI 512.7
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2024-10-03 12:41:42
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Selective Search for Object Recognition Selective Search for Object Recognition(菜菜鸟小Q的专栏) Selective Search for Object Recognition(Surge) Selective Search for Object Recognition(原始论文)&n
YOLO是什么？它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检
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2023-07-14 16:34:06
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