SVM，即支持向量机，在结合相关特征描述子之后，在目标识别，如行人识别、汽车识别、人脸识别等领域中有着重要应用。opencv中提供了HOG特征描述子，这种特征提供支持SVM的接口。这不再进行原理性的介绍，直接介绍如何使用opencv进行SVM+HOG训练和检测。 1、svm+hog训练 #include <iostream>
#include <fstre
问题引入：目前，常见的目标检测算法，如Faster R-CNN，存在着速度慢的缺点。该论文提出的SSD方法，不仅提高了速度，而且提高了准确度。 SSD:该论文的核心思想： 该论文的主要贡献：1. 提出了SSD目标检测方法，在速度上，比之前最快的YOLO还要快，在检测精度上，可以和Faster RCNN相媲美2. SSD的核心是在特征图上采用卷积核来预测一系列default bo
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2023-05-31 15:36:18
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文章目录一、前言1.1 什么是目标检测1.2 Single-shot V.S. R-CNN家族1.3 SDD的优点二、SSD的设计理念2.1 采用多尺度特征图用于检测2.2 采用卷积进行检测2.3 设置先验框(anchor)三、SSD的定位原理四、SSD的网络结构五、先验框的选择原则5.1 确定先验框的尺寸5.2 确定先验框的长宽比5.3 确定先验框的位置六、先验框匹配七、损失函数八、数据增强九
目标检测算法总体分为：基于区域的算法和基于回归的算法1）基于区域的算法： RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN, Mask RCNN 等。整个检测过程分为两个阶段。在第一个阶段，检测器需要找到一些假设的区域 (ROI)；在第二个阶段，检测器需要在这些假设区域上进行分类 (classification) 和 位置回归 (bounding box regression)。2）基于回
目标检测20年综述之（一）传统方法VJ 检测器—检测人脸方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征 从cell到bolck构造检测的特征向量Deformable Part-based Model (DPM)利用HOG和SVM进行后续的分割、分类候选区域/窗 + 深度学习分类在深度学习时代，目标检测可以分为两类：two-stage和one-stage
方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)是一种常见的特征提取算法，基本思想是统计图像局部区域的梯度方向信息作为该局部图像区域的表征。HOG特征提取+SVM训练，在行人检测中获得了极大成功。该方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+SVM的思路为主。HOG特征提取的流程如下：1灰
1 SSD基础原理1.1 SSD网络结构SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络，其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层。SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外，还在之前选取的5个特特征图上进行预测。 SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图，可以看出，检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)
# 使用PyTorch实现SSD目标检测算法的指南
目标检测是计算机视觉中的一个重要任务，而Single Shot MultiBox Detector (SSD)是一种流行的目标检测算法。本文将向刚入行的小白介绍如何在PyTorch中实现SSD目标检测算法，整个过程将分为几个步骤，并详细说明每一步所需的代码及其功能。
## 流程概述
下面是实现SSD目标检测算法的主要步骤概览：
| 步骤
tags: 目标检测；UnitBox;RetinaNet; Soft-NMS; IOU Net1. UnitBox论文题目《UnitBox: An Advanced Object Detection Network》 2016 这篇文章主要提出了使用IOU Loss作为损失函数。 在此之前，很多目标检测算法在进行坐标回归的时候使用的损失函数为L2或者smoothL1损失，但是这些损失函数忽视了各个
混淆矩阵从混淆矩阵出发，再看各项性能评价指标就一目了然了。 1）True positives(TP): 被正确分类到正样本的样本数量，即所预测的正样本中，真实的正样本的数量； 2）False positives(FP): 被错误分类到正样本的样本数量，即所预测的正样本中，实际上是负样本的样本数量； 3）False negatives(FN): 被错误分类到负样本的样本数量，即所预测的负样本中，
SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，速度比Faster RCNN更快，mAP优于YOLO v1。 SSD方法基于前馈卷积网络，其产生固定大小的边界框集合和框中对象类别的分数，接着是非最大化抑制步骤以产生最终检测。 SSD设计理念：1. 多尺度特征图检测在基础卷积网络提取CNN特征基础上，添加
1. 什么是目标检测？目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。在本文中，我们将使用 OpenCV（一种流行的计算机视觉库）构建一个对象检测和跟踪系统。OpenCV 具有许多功能，深度学习也不例外。从 OpenCV 3.4 版开始
上回我们说到训练老鼠图片识别，这次我们将载入一张老鼠的图片看能不能利用svm检测出老鼠的定位#include <iostream>
#include <fstream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv
物体检测算法，按算法结构，可以分为one-stage和two-stage两类。two-stage经典算法主要是R-CNN族，以准确度见长，速度稍慢，一般不如one-stage。one-stage算法主要包括YOLO、SSD、CornerNet等，以速度快见长，准确度一般不如two-stage。本文分享的SSD就是经典的one-stage算法。 上图是物体检测算法整个演化坐标轴，可以看出SSD的发
一、分类：帧间差分法、背景减除法和光流法。(1)背景减除法通过统计前若千巾贞的变化情况,从而学习背景扰动的规律。此类算法的缺点是由于通常需要缓冲若干帧频来学习背景,因此往往需要消耗大量的内存,这使其使用范围受到了限制。此外,对于大范围的背景扰动,此类算法的检测效果也不理想。Stauffer和Grimson[Stauffer99]提出的高斯混合模型是使用最为广泛的背景建模方法。高斯混合模型通过多个高
一. 算法概述 SSD(Single Shot MutiBox Detectior (one-stage方法）是Wei Liu在ECCV 2016提出的，直接回归目标类别和位置，它是在不同尺度的特征图上进行预测，端到端的训练，图像的分辨率比较低，也能保证检测的精度。SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding b
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2023-06-25 09:44:42
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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
1. 概述目标检测领域中，目标的多尺度是指：对待检测的目标，其bounding box的长宽比、大小具有很大的跨度。如何实现对不同目标的多尺度检测是目标检测领域面临的难题之一，也是制约目标检测精度提升的瓶颈。目前常用的提高网络多尺度检测性能的方式有以下几种：①训练阶段使用不同分辨率的图像训练网络；②测试阶段使用不同分辨率的图像测试，再融合；③网络结构的改进，以FPN结构为典型，目前FPN是采用较多
头盔检测 | 基于Caffe-SSD目标检测算法实现的建筑工地头盔检测
