总体流程前言了解 VOC 数据集0、VOC数据集下载1、VOC 数据集的20个类别及其层级结构：2、下载文件的架构3、标签文件Annotations4、评估指标5、建立自己的VOC类型数据集5.1、建立文件夹5.2、将训练图片放到JPEGImages5.3、标注图片，标注文件保存到Annotations5.4、生成ImageSets\Main里的四个txt文件处理 VOC 数据集操作1、合并 V
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2024-08-15 13:39:03
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一：准确率（Accuracy）、错误率 （Error rate）准确率 = 正确分类的样本数 / 总样本数错误率 = 错误分类的样本数 / 总样本数 = 1 - 准确率Top-1准确率：预测类别按置信度从高到低排序，取排名第一的类别作为预测结果，计算准确率Top-5准确率：取排名前五的类别作为预测结果（只要包含真实类别，就算分类正确），计算准确率二：混淆矩阵（Confusi
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2024-05-04 22:25:39
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人脸检测是二分类问题，误检指的是非人脸被认为是人脸，漏检指的是人脸被认为是非人脸，误检和漏检的理论解释有一些，本文尝试从下面这个角度与童鞋们探讨一下误检漏检的原因。如果训练样本比较少（小样本问题），会造成人脸检测的误检还是漏检？答案应该是漏检，请看下面这个图，假设特征在二维空间中进行表征（w1，w2），黑色圆圈代表正样本（人脸），黑色叉叉代表负样本（非人脸）。红色圆圈和绿色圆圈代表不同训练样本集合
目录Soft-NMSDIoU-NMS YOLOv4中采用了DIoU-NMS 非极值抑制方法，本文就YOLOv4中涉及的Soft-NMS和DIoU-NMS方法做解读学习。 Soft-NMS论文：https://arxiv.org/abs/1704.04503 代码：https://github.com/bharatsingh430/soft-nms Pytorch版本：https://githu
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2024-07-26 19:17:49
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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 杭州市疫情以来，各路研究爱好者开始新的研究，目前已经被研究出很多高效高精度的框架，在深度学习领域，模型效率也是越来越重的一个研究课题。不仅仅停留在训练的提速，现在推理应用的速度更加关键。因此，现在很多研究趋势朝着更高效更小型化发展！1.摘要模型效率在计算机视觉领域中越来越重要。作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率
目标检测（后处理）：从 NMS 到 Soft-NMS 到 Softer NMS1、NMS2、Soft-NMS3、Softer-NMS4、总结 1、NMS非最大抑制（NMS）主要用于基于深度学习的目标检测模型输出的后处理，从而去除冗余的检测框，获得正确的检测结果。示意图如下：算法流程：将网络输出框集合 按照置信度分数 从高到低的顺序排序，定义 为最终检测框集合， 为 当 为置信度分数最高的
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2024-09-05 16:39:58
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背景：这个问题也是在CV群里，有位同志问的，我给她解决了，就写个博客记录下！这个图形如下所示，要定位到图中的6个黑点和判断他们的方向，如图的方向为指向左边！分析：1、定位到目标点（图中那6个）怎么定位到图中的6个小黑点捏？我的方法是二值化后寻找图形的外部连通域，很显然利用此方法后可以很容易的索引到图中的索引白色圆，然后怎么确定小黑点位置捏？我是利用这些连通域求出所有轮廓的重心，这里是圆形的也就是他
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2024-02-19 14:35:39
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一，原理公式主要的事说三遍，精确率和准确率不是一个东西！精确率和准确率不是一个东西！精确率和准确率不是一个东西！我们平时在衡量一个模型的性能的时候，通常用的是精确率和召回率。 TP是正样本预测出正样本数量。 FP是负样本预测出正样本数量。 FN是正样本预测出负样本数量。二，对于多目标检测任务，怎样自己码代码求precision和recall？ （前提必须有标注信息。） 1，思路解析：对于多目标检测
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2024-09-09 16:05:19
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在机器视觉实际应用中，不良品检测是经常遇到的任务之一。从客户关心的实际应用角度，我们定义了误剔率、漏剔率去描述视觉系统的检测能力，同时准确率作为量测整个系统的检测能力，推导出准确率和误剔率、漏剔率的关系。 在机器视觉实际应用中，缺陷品或称不良品检测是经常遇到的任务之一。随着深度学习技术的大量应用，一些传统机器视觉难以检测的缺陷也能够被很好的检测处
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2024-04-12 14:18:46
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在机器学习、数据挖掘领域，工业界往往会根据实际的业务场景拟定相应的业务指标。本文旨在一起学习比较经典的三大类评价指标，其中第一、二类主要用于分类场景、第三类主要用于回归预测场景，基本思路是从概念公式，到优缺点，再到具体应用（分类问题，本文以二分类为例）。1.准确率P、召回率R、F1 值定义 准确率（Precision）：P=TP/(TP+FP)。通俗地讲，就是预测正确的正例数据占预测为正例数据的比
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2024-09-23 06:49:10
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引言目标检测：目标检测的目标是确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围（比如返回一个边界框）。目标检测的意义作为图像理解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高层次的视觉任务的基础。目标检测在人工智能和信息技术的许多领域都有广泛的应用，包括机器人视觉、消费
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2024-03-05 23:48:11
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负样本是指不包含任务所要识别的目标的图像，也叫负图像（Negtive Image)。以识别限速牌为例，如下所示，左图包含限速牌，为正样本，右图不包含限速牌，为背景图，即负样本增加负样本。
原创
2022-10-15 22:42:25
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漏检、少检、检测不及时现象难杜绝质量检验不是单独的存在，它渗透到企业的各个环节，需要质检部门与其他部门保持高度的信息协同，及时对来料、对半成品、对成品进行质量检验。但各部门之间的的信息传递存在时差，质检部门难以及时跟进检测。在质检过程中，缺少对质检人员的监督体系，产品检验存在不可控性。产品是否检测全面，是否每个流程都跟进检测，企业管理者无从知晓。 没有完善的质量追溯系统在传统的企业车间生
作者：Nathan Zhao导读在本文中，我们将讨论目标检测模型和Objectness的基础知识。什么是物体检测模型？物体检测模型本质上，正如其名称所示，检测物体。这意味着给定一个图像，它可以告诉你物体在哪里，以及这个物体是什么。例如，在上面的图像中，我们有许多物体，并且使用物体检测模型，我们已经检测出不同的物体在图像中的位置。这类模型有很多应用。举几个例子，物体检测在以下方面很有用：自动驾驶汽车
1. 目标检测基础知识1.1 目标检测概念根据对比图像分类，来明晰目标检测： 图像分类： 只需要判断输入的图像中是否包含感兴趣物体。 目标检测： 需要在识别出图片中目标类别的基础上，还要精确定位到目标的具体位置，并用外接矩形框标出。1.2 目标检测思路总体思路：先确立众多候选框，再对候选框进行分类和微调。 图1 结合分类来看目标检测1.3 目标框定义方式在图像分类中，标签信息是类别。目标检测的标签
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2024-08-09 08:45:59
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1. 目标检测1.1 简介如何理解一张图片？根据后续任务的需要，有三个主要的层次。一是分类（Classification），即是将图像结构化为某一类别的信息，用事先确定好的类别(string)或实例ID来描述图片。这一任务是最简单、最基础的图像理解任务，也是深度学习模型最先取得突破和实现大规模应用的任务。其中，ImageNet是最权威的评测集，每年的ILSVRC催生了大量的优秀深度网络结构，为其他
目标检测论文解读复现 文章目录目标检测论文解读复现前言一、摘要二、网络模型及核心创新点三、应用数据集四、实验效果（部分展示）五、实验结论六、投稿期刊介绍 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
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2024-07-30 18:17:09
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4.2 改进的SSD上一章我们了解到，物体识别检测算法是在传统CNN算法基础上加上目标区域建议策略和边框回归算法得到的。前辈们的工作主要体现在目标区域建议的改进策略上，从最开始的穷举建议框，到划分图像区域，再到从特征图上生成建议框，算法的改进带来的收益越来越大。本节的主要内容是结合上一章讲的DenseNet和前面讲的SSD目标检测算法，将DenseNet作为SSD算法的基础网络，用于提取深度特征，
随着技术的变革，信息技术向着智能化方向发展,，统观其发展策略，各个平台越来越趋向于统一化，数字化，信息化发展，实现了信息互联互通、资源共享，且提升了效率。对于检测领域而言，采用实验室信息管理系统LIMS可能是提高实验室生产力的关键方法之一。实验室信息管理系统，利用计算机网络技术、数据存储技术、快速数据处理技术实现了对实验室全方位管理，LIMS在满足实验室认可准则ISO/IEC 17025和CNAS
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2024-04-08 07:11:05
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1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检測的特征描写叙述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检測中...
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2014-09-09 18:19:00
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