1.源码下载及转换为VS2012 WIN32版本。4.程序说明http://wenku.baidu.com/link?url=M1VJN_EDd2nHHtxz87mSkxHecKJhcGpuqe8duWbpZxSsR6e2rvcDnaCRnkCekyu1QerZ9VzsH6HetKh3Lq4LGsA1OujwFsrd0pCI8cdWMzC5.总结：
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2024-05-21 22:28:59
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基于卷积神经网络目标检测算法的应用作者：何秀颖2018年第24期摘要：近年来，卷积神经网络在图像分类、目标检测、图像语义分割等领域取得了一系列突破性的研究成果，其强大的特征学习与分类能力引起了广泛的关注，具有重要的分析与研究价值。随着我国科技化的快速发展，智能监控技术的应用也在快速的发展。智能监控技术现在主要是依靠目标检测来实现，但是，在传统的目标检测技术上还存在一些不足之处。比如，目检测效果不够
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2024-05-10 17:08:28
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目录1 封装darknet框架为dll方式2 封装TensorFlow或pytorch框架为dll方式3 调用OpenCV中DNN模块方式3.0 需求说明3.1 环境搭建3.2 创建catkin空间3.3 创建package3.4 package中源码 3.4.1 ①main.cpp3.4.2 ②Detection.h3.4.3 ③Detection.cpp 3.4.
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2023-10-18 23:06:16
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# 深度学习目标检测算法发展历程
## 引言
深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经在图像处理和计算机视觉领域产生了广泛的影响。尤其在目标检测（Object Detection）方面，许多算法的提出和改进，使得这一领域取得了突破性的进展。本文将回顾深度学习目标检测算法的发展历程，并通过一些代码示例帮助读者更好地理解相关技术。
## 目标检测的基本概念
目标检测旨在从图像中识别并定位目
综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
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2024-03-21 15:28:17
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two-stage 和 one-stage近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region
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2024-04-09 10:40:53
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一、YOLO-V1结构剖析 YOLO-V1的核心思想：就是利用整张图作为网络的输入，将目标检测作为回归问题解决，直接在输出层回归预选框的位置及其所属的类别。YOLO和RCNN最大的区别就是去掉了RPN网络，去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN对象分类网络几乎没有本质的区别，最大的差
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2024-03-28 16:33:09
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前提目标检测问题是在分类任务是上逐渐发展起来的，首先介绍一下两者之间的差别分类任务： 一张图片往往只有一个目标，通过网络输出目标的得分，得到图像中的物体类别，常见的网络有CNN, Resnet等检测任务： 一张图片包含多个目标，通过网络输出不同物体的种类和标注框(Bounding Box)，常见的网络有Fast-CNN，yolo，SSD等Bounding Box(Bbox):一般有三种表示方法，1
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2024-04-07 08:23:50
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目标检测中常用的评价指标传统目标检测思路 为了系统的学习，以及形成一个完整的知识体系，所以接下来我们逐步深入学习常见的目标检测模型。后面常见模型的学习顺序大致为R-CNN->SPP-Net->Fast-RCNN->Faster-RCNN->SSD->YOLOv1->YOLOv2->YOLOv3->Mask-RCNN，依次从two-stage
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2024-08-12 12:04:21
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现今，基于深度学习的目标检测的算法主要有 R-CNN系列、SSD 和 YOLO 等。YOLO 目标检测法，即 you only look once (YOLO) at an image，是一种基于深度学习的目标检测算法。YOLO 是第一个采用了回归思想实现 one-stage 检测的算法，如今它已经发展到 YOLOv3，检测能力已大大好于第一代的 YOLO。相比作为后辈的 SSD 算法，性能也得以
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2023-11-24 15:11:32
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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
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2024-05-21 11:27:21
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目录：第一章 R-cnn第二章 fast rcnn第三章 faster rcnn第四章 参考文献 第一章 R-cnn一、R-cnn框架流程1.输入图像2.运用selective search算法提取2k左右的region proposals3.将每个region proposal通过warp(扭曲)为22
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2024-05-28 22:25:35
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相信学算法的同学们在刚入门目标检测的时候，都会学到YOLOV1算法，毕竟它是YOLO算法的开端，当然为了做笔记，自己也就直接在这个博客上面进行，供大家一起参考学习。下面我直接根据YOLOv1算法的实现所需要的知识大致分享一下：我们首先对YOLOv1有一个大致的了解，那就是如下图，输入一张图片或者一段图像序列（视频）到模型（训练完成）中，可以直接完成分类和定位功能，比如下面图片的小狗类别和汽车类别，
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2024-05-09 08:18:04
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作者：蒋天园前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是来自FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box pro
特征融合分类在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类
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2024-07-31 16:59:04
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YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务，该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务，简单来说，找到图片中
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2024-01-27 19:50:25
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计算机视觉计算机视觉中的三大类任务：分类 Classification：解决“是什么?”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标定位 Location：解决“在哪里”的问题，即定位出这个目标的位置检测 Detection：解决“是什么？在哪里”的问题，即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么分割 Segmentation：分为实例分割和场景分割，解决“每一个像素属于哪个目标物或
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2024-05-23 19:45:28
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如有错误，恳请指出。 文章目录1. Introduction2. Revisit PP-YOLO2.1 Pre-Processing2.2 Baseline Model2.3 Training Schedule3. Selection of Refinements3.1 Path Aggregation Network3.2 Mish Activation Function3.3 Larger I
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2024-08-15 14:08:21
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你好，我是悦创。目标检测（Object Detection）是一项计算机视觉中的重要任务，其目的是在图像或视频中识别并定位所有目标物体。近年
原创
2024-08-05 10:28:08
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在博文 中对R-CNN进行了简单介绍，这里在R-CNN的基础上简单介绍下Fast R-CNN。在R-CNN网络结构模型中，由于卷积神经网络的全连接层对于输入的图像尺寸有限制，所以所有候选区域的图像都必须经过变形转换后才能交由卷积神经网络模型进行特征提取，但是无论采用剪切(crop)还是采用变形(warp)的方式，都无法完整保留原始图像信息，何凯明等人提出的空间金字塔池化层(Spatial Pyra
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2024-08-08 12:04:15
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