mAP: mean Average Precision, 是多标签图像分类任务中的评价指标。 AP衡量的是学出来的模型在给定类别上的好坏，而mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏。参考添加链接描述，写的很好一 首先关注 TP\FP\FN\TNTP、FP、FN、TNTrue Positive (TP): ----正确地判定为正类False Positive (FP): IoU<=阈值 的检
转载
2024-03-17 14:24:27
144阅读
本文通过解读OneNet的源码，顺便就把detectron2看了，带有详细注释的代码在这里。 注意，detectron2 集成了object detection, semantic segmentation, perosn keypoints detection。 但是我只分析跟object detection 有关的分支。 好的下面正式时开始，从OneNet 的源码执行指导可以发现代码的启动在/
转载
2024-04-15 23:51:10
113阅读
1、小目标①像素点小于32*32的物体②目标尺寸为原图的0.12、小目标检测面临的困难①底层特征缺乏语义信息．在现有的目标检 测模型中，一般使用主干网络的底层特征检测小目 标，但底层特征缺乏语义信息，给小目标的检测带来 了一定的困难．②小目标的训练样本数据量较少．③检测模型使用的主干网络与检测任务的差异3、基于多尺度预测（YOLO、Faster R-CNN、SSD）多尺度预测指的是在多个不同尺度的
转载
2024-04-26 19:48:58
73阅读
文章目录一、 基本过程和思想二 、视频理解还有哪些优秀框架三、效果体验~使用手势：python run_gesture_recognition.py健身_跟踪器：卡路里计算三、训练自己数据集步骤然后，打开这个网址：点击一下start new project但是官方的制作方法是有着严重bug的~我们该怎么做呢！原代码解读 大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士
Face++ 2017年的作品。主要基于RFCN的改进，基于2种基础框架backbone得出2种模型。以ResNet101为基础网络的大模型，具有比faster RCNN更高的精度，以类似Xception为基础网络的小模型，比SSD，YOLO更快。 类似Xception的网络结构如下图所示。 下图分析了faster RCNN，RFCN，Light-Head R-CNN，三个检测
文章目录摘要一、创新点二、方法1.Adaptive Flood Filling2.Non-Salient object Suppression (NSS)3.Network Details（网络详情）Transformer partEdge-preserving Decoder(边缘保留解码器)Loss Function三、实验 摘要目前最先进的显著性检测模型严重依赖于精确的像素级注释的大型数据
mAP，不认识英文单词的可以看一哈：P：Precision，精度AP：Average Precision，平均精度mAP：mean Average Precision，平均精度均值开个玩笑，下面就进行具体介绍一下，Show Time~一、TP、TN、FP、FN前情提要：IoU：intersection over union，交并比，计算方法也是字面意思。“交”——预测框和ground-truth的
转载
2024-04-22 15:06:33
77阅读
这篇文章作为2021年的AAAI视频目标检测类文章，可以说是现在视频目标检测的最新技术之一了，并且已经集成到了MMtracking框架之中，可以说是集合了计算机视觉，深度学习，目标检测，视频检测等知识综合性较强的文章，以小编现在的水平很难融汇贯通，所以说作为一个笔记总结吧，以后水平提高会重新总结这篇文章
转载
2024-04-30 09:38:18
108阅读
1.1 论文信息标题Optimizing Video Object Detection via a Scale-Time Lattice会议CVPR 2018原文链接Optimizing Video Object Detection via a Scale-Time Lattice (thecvf.com)领域视频目标检测(提升速度)性能79.6 mAP（20fps）以及 79.0 mAP（62
转载
2024-08-26 20:03:19
56阅读
上一次的博客提到了我们实验室发表在CVPR2018以及IEEE TPAMI上的工作MELM[1]，这一次的博客进一步介绍基于MELM的最新的工作C-MIL，也是实验室今年被CVPR2019接收的4篇论文之一，《C-MIL: Continuation Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Object Detection》。论文也是今年CV
很荣幸也很尴尬地做了一个和YOLO v4 中的Mosaic技巧部分撞车的工作，吓得我赶紧把我们的工作放出来。论文：https://arxiv.org/abs/2004.12432在这个问题下面和大家分享一下我们的工作，正好解释一下我们和YOLO v4 - Mosaic的区别与联系，以及这种类似的做法为什么能涨点，以及其他可以挖掘的点。Motivation去年打COCO比赛的时候，我负责研究dete
转载
2024-05-24 14:52:18
43阅读
高压系统由发电机，配电电缆，变压器，开关装置和用电设备组成。在这里，无论用户是用于新能源汽车高压绝缘系统，还是船首推进器等高压设备。线束的绝缘都是衡量其系统性能的重要参数。而且，高压设备通常设计成具有20年以上的有效绝缘寿命。因此，在额定功率，温度范围内正确运行并及时进行维护可确保设备的使用寿命延长。那么如何用线束测试仪进行绝缘测试呢？我们今天闲来介绍一下线束测试仪的绝缘总线功能。线束测试仪的绝缘
【毕设题目学习】6DOF物体识别及抓取-PCL点云处理转眼来到毕业季，又恰逢武汉疫情，实在家里闲的慌，便开始着手毕设的题目 废话不多说，闲的时候，我将陆续写写博客，来记录关于该课题的一些学习记录，分享过程中遇到的那些坑，也欢迎能够相互交流学习。 首先，我大致说一下我的毕设题目，主要任务就是用PCL点云库进行点云处理，通过如几何特征的方式（不限）（毕竟现在应用方面基于几何特征是主流，不过深度学习势必
目录论文相关信息Abstract1. Introduction1.1. Related Work1.2. Contributions2. VoxelNet2.1. VoxelNet Architecture2.1.1 Feature Learning Network2.1.2 Convolutional Middle Layers2.1.3 Region Proposal Network2.2.
麻省理工学院，人工智能实验室，生物与计算学习中心，美国马萨诸塞州剑桥摘要本文提出了一种通用的、可训练的、在无约束的、杂乱的场景中的目标检测系统。该系统的功能很大程度上来自于一种表示，该表示用一个过完整的、面向的、多尺度强度差异的字典来描述一个对象类 区域，可有效地计算作为一个哈尔小波变换。这种基于示例的学习方法通过使用大量的正、负的示例来训练一个支持向量机分类器，从而隐式地推导出一个对象类的模型。
计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G对于目标检测的方法按照处理流程可以分为：two-stage和one-stage方法; 两者在处理速度和准确率上各有千秋。Refinement Neural Network致力于将两者的优点结合起来, 弥补两者的缺点, 即:获得比two-stage方法更好的准确率，并且具有与one-stage媲美的效率。一、简要研究者提出了一个单阶段检测框架，该框架解决了
原创
2022-10-18 16:09:32
141阅读
文章目录一、SSD目标检测算法1.1 采用多尺度特征图用于检测1.2 采用卷积进行检测1.3 设置先验框二、SSD目标检测算法实现（简易版本）2.1 类别预测层2.2 边界框预测层（Bounding box）2.3 连接多尺度的预测2.4 高和宽减半块2.5 基本网络块2.6 完整的模型2.7 模型训练2.8 预测目标三、参考整理 一、SSD目标检测算法SSD（单发多框检测）设计理念 参考：这篇
转载
2024-04-24 14:06:39
549阅读
前几天，
转载
2021-07-16 15:04:46
152阅读
导言目标检测（ObjectDetection）可以识别一幅图像中的多个物体，定位不同物体的同时（边界框），贴上相应的类别。简单来说，解决了what和where问题。授人以鱼，不如授人以渔，本文不会具体介绍某类/某种算法（one-stageortwo-stage），但会给出目标检测相关论文的最强合集（持续更新ing）。为了follow潮流（装B），Amusi将目标检测论文合集的github库起名为a
原创
2021-01-31 23:44:02
736阅读
前言前几天，Amusi分享了Anchor-free目标检测的学习资料，详见GitHub：Anchor-free目标检测最全资料集锦大家反映内容很赞，之后不少同学在CVer交流群里追问有没有小目标检测的资料集锦。实际上，小目标检测是目标检测落地应用中非常棘手的问题，比如经常在遥感/无人机目标检测、人脸检测应用中出现。小目标检测（Small/TinyObjectDetection）概念很好理解，定性分
原创
2021-01-30 16:39:13
2452阅读
点赞
1评论
