目标检测：centernet论文笔记centernet使用关键点估计来找到中心点，然后回归到所有其他对象属性，如大小、3D位置、方向，甚至姿态。CenterNet是端到端可微的，比基于边界框的检测器更简单、更快、更准确。总体方法如下图所示:Head检测头在backbone之后，会得到一个特征图，shape为Rh,w,D,h和w是原图的1/4。这个特征经过检测Head，得到了三样东西。key poi
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2024-03-20 10:49:20
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一、mAP 这里首先介绍几个常见的模型评价术语，现在假设我们的分类目标只有两类，计为正例（positive）和负例（negtive）分别是： 1）True positives(TP): 被正确地划分为正例的个数，即实际为正例且被分类器划分为正例的实例数（样本数）； 2）False positives(FP): 被错误地划分为正例的个数，即实际为负例但被分类器划分为正例的实例数；
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2024-02-14 15:26:04
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.1.思路来源segmentation方法应用在object detection上。model：FCN。 FCN使用在语义分割、关键点检测等领域使用的很好，能否迁移到检测任务上。2.anchor box介绍： 使用在one-stage和two-stage中，用于bbox框的检测。缺点： 1、检测效果受到anchor的size、ratios、number的限制。需要精调。 2、由于anchor的si
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2024-09-03 21:53:29
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torchvision库中已存在目标检测的相应模型，只需要调用相应的函数即可。1. 单文件：## 导入相关模块
import numpy as np
import torchvision
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
impor
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2023-06-19 15:16:59
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前言 论文提出了一种在多个大规模数据集上训练统一检测器的通用方法。使用特定于数据集的训练协议和损失，但与特定于数据集中的输出共享公共检测架构。与之前的工作相比，该方法不需要手动分类协调。实验表明，本文学习的分类法在所有数据集中都优于专家设计的分类法。并且多数据集检测器在每个训练域上的性能与特定于数据集的模型一样好，并且可以推广到新的不可见数据集，而无需对它们进行微调。创新思路单个数据集在
目录（一）YOLOV3一、导论二、基本思想1、backbone的改进 2、针对多尺度预测编辑3、bounding box预测4、正负样本的匹配5、多标签分类三、损失函数 （二）YOLOV3 SPP一、导论二、SPP模块三、Mosaic图像增强四、DIOU五、Focal loss（一）YOLOV3
论文：https://arxiv.org/abs/2207.02696代码：https://github/WongKinYiu/yolov7权重： https://pan.baidu/s/1eaNUiwZt7XfdMyPrLpplYA 提取码: wjgw大佬的解读：https://mp.weixin./s/qi_5g1A6Pr2ZrY4n9r_UVw摘要YOLO
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2024-05-24 09:16:19
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一、概述faster RCNN与fast RCNN是一脉相承的。fast RCNN解决了RCNN计算量大、效率低的问题（RCNN需要将通过selective search算法生成的proposal挨个送入卷积神经网络提取特征）。但是fast RCNN也存在一个问题：在检测阶段，fast RCNN仍需要使用selective search算法生成proposal，这个操作本身就非常耗时，导致fast
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2024-05-07 23:32:54
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论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，根据实验结果来看，FCOS能够与主流的检测算法相比较，达到SOTA，为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考 论文: FCOS: Fully Convolutional One-
【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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前言Android性能优化不是一个能完全讲解清楚的题目。Android中的性能优化涉及的内容实在太过广泛，需要掌握的技术实在太多，且具体的项目所使用的优化方案也大不相同。想全面讲解性能优化，是万万不能的，实际上目前我学习到的还差得很远。本专题内容包括对过往工作、技术学习的总结，以及对优化方向的思考与梳理。内容涵盖的点可能不够全面，其实也没必要做到全面，更多的是思考和实践。系列预计分为五篇：《“终于
一、交并比 物体检测需要定位出物体的bounding box，就像下面的图片一样，我们不仅要定位出车辆的bounding box 我们还要识别出bounding box 里面的物体就是车辆。对于bounding box的定位精度，有一个很重要的概念，因为我们算法不可能百分百跟人工标注的数据完全匹配，因此就存在一个定位精度评价公式：IOU。
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2024-05-09 07:49:26
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由于博主的科研训练时间为2017年左右，本文涉及的CV领域目标检测的经典算法为2017年之前的优秀神经网络算法，至于2017~2020年间，现阶段业界也优化产生了不少了新的研究应用，性能和速度更加乐观，在此不做详细对比。目录目录目标检测性能指标FPSmAP目标检测经典算法RCNNFastRCNNFasterRCNNYolo(v1)SSD算法目标检测经典算法性能及研究结果简洁对比目标检测性能指标FP
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2024-04-07 21:19:52
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这两个都是用在rpn之后的。具体来说，从feature map上经过RPN得到一系列的proposals，大概2k个，这些bbox大小不等，如何将这些bbox的特征进行统一表示就变成了一个问题。即需要找一个办法从大小不等的框中提取特征使输出结果是等长的。最开始目标检测模型Faster RCNN中用了一个简单粗暴的办法，叫ROI Pooling。该方式在语义分割这种精细程度高的任务中，不够精准，由此
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2024-06-15 13:22:45
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在进行目标检测任务之前，需要了解下检测任务中常用的评估指标，这样可以更好地帮我们了解模型的实用性。常用的目标检测模型评估指标总结如下，TP、FP、TN、FN、Recall、PrecisionTPR、TNR、FPR、FNRAP、mAP、P-R曲线ROC曲线、AUCIOUFPS、FLOPSGOPS1. TP、FP、TN、FN、Recall、Precision目标检测问题同时是一个回归和分类问题。首先，
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2024-02-20 23:36:16
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【深度学习】目标检测算法总结（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、FPN、YOLO、SSD、RetinaNet） 目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。
前言 nms是目标检测任务中去除多余anchor的重要手段，但nms在使用过程中也带来了大量的计算量，为了克服这一难点，nms-free应声而出，本文回顾了nms-free的发展历程，并分析了nms-free的现状与未来，希望能对读者们有所帮助。作者：半日闲心@知乎本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理本文脉络什么是nms，为什么需要nms什么是nms-free，有啥好处？n
在看实时渲染之前，首先可以回顾一下我们在玩游戏当中的概念：FPS与单帧渲染时间 提到FPS大家可能会想到枪战，但那个是第一人称射击（First Person Shooting）。在玩网络游戏的时候，屏幕的右上角可能会有fps这个东西，比如LOL。游戏当中的视觉体验，一般与fps成正比，这个fps的全称就是Frames Per Second，即帧率。与之相同的，就是单帧渲染时间，单位是ms，即渲染一
5.9 SSD算法原理学习目标目标
知道SSD的结构说明Detector & classifier的作用说明SSD的优点应用
无5.9.1 SSD5.9.1.1 简介SSD的特点在于: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进行回归，既保持了YOLO速度快的特性，也保证了窗口预测的跟Faster-RCNN一样比较
最近在自己跑模型。总结了下一些比较杂的一些小计算问题。评价指标目标检测：准确率与召回率。实际就是机器学习中查准率和查全率。 根据IOU计算准确率。不同IOU下计算求平均，即为平均准确率 mAP. 可通过FP曲线来看速度：每秒识别出图像的帧数。FPS评价数据集：COCO Cityscapes Pascal VOC等数据集https://zhuanlan.zhihu.com/p/34179420人脸检
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2024-05-09 09:30:44
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