特征点检测比如要检测人脸的64个特征点，这些特征点围绕眼镜、嘴巴，我们可以人为的标记特征点在训练图片上，然后用卷积网络最后一层来输出这些点（128个，包括x、y的坐标），通过某种损失函数，比如均方误差或者交叉熵来进行训练 基于滑动窗口的目标检测：第一步：训练单张图片的卷积网络（每张图片几乎被要检测的物体充满）第二步：通过大小不同的窗口从左上方一直滑动到右下方寻找目标：简单的YOLO算法对
今天收集企业应用软件的资料，进入了一家推广SAAS的网站，里边提到SAAS与长尾的关系，长尾并不让人陌生，大凡读过一些书或者工作过一段时间的人都或多或少接触过这个词，而且大致有很多人是从一些什么O的人那里听过来的。 长尾是什么？为了找到它的定义，搜索了一下，百度的解释是这样的：1.长尾是统计学幂次定律(power law)和帕雷托(Pareto)分布的口语化表述。这个解释还是有些抽象和拗
文章目录数据不平衡回归问题问题提出标签分布平滑（LDS）特征分布平滑（FDS）引用样本数量不均衡的损失函数CB Loss：基于有效样本的类别不平衡损失有效样本数量损失函数的改写 数据不平衡回归问题问题提出如上图，我们根据图像预测age，但age是一个连续值，并且中年时的样本多，老年和青年的样本少。如果将不同年龄划分为不同的类别来进行学习的话，是不太可能得到最佳的结果，因为这种方法没有利用到附近年
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。一、摘要为解决硬件平台资源受限条
上篇文章大致介绍目标检测的发展以及众多的网络模型，后续的文章会主要针对经典的系列性网络模型进行详细的分析与解读。本篇文章会主要针对RCNN系列的R-CNN模型进行详细分析。 RCNN论文：https://arxiv.org/abs/1311.2524一、概述 &nb
BBN: Bilateral-Branch Network with Cumulative Learning for Long-Tailed Visual Recognition一、背景介绍1.长尾效应长尾分布比较常见，指的是数据集中少量类别占总数据集比重较大。如果使用带有长尾分布的数据集去直接训练分类网络的话，就会导致对于占比较大的类别能够较好的预测，占比较小的类别不能够较好的预测。这样做，模型
在深度学习训练中，除了设计有效的卷积神经网络框架外，更重要的是数据的处理。在训练之前需要对训练数据进行预处理。比如在目标检测网络训练中，首先需要划分训练集和测试集，然后对标签、边界框等进行处理后才能送入网络进行训练，本文章以VOC数据集格式为例，对数据集进行预处理后送入目标检测网络进行训练。【附代码】目录划分训练集和测试集继承Dataset函数 读取图像和bbox信息 图像缩放
引言在深度学习领域，被称为“目标检测”的子学科是包括通过图片、视频或网络摄像头来识别对象的过程。如今，目标检测几乎无处不在。使用案例是无穷无尽的，无论是跟踪对象，视频监控，行人检测，异常检测，人数统计，自动驾驶汽车或脸部检测，而且应用范围还在继续增加。当一个初学者来到目标检测领域都会对如此多的算法感到茫然，他们需要在如此多的算法中找到合适的，每个算法都有其固有的优缺点。本文我们将主要介绍几种常用的
文章目录一、CornerNet二、ExtremeNet三、CenterNet3.1 关键步骤：3.2 关键点检测网络：3.3 目标大小的回归3.4 从点到b-box：3.5 Centernet 特点总结 一、CornerNet目前的单阶段检测因为引入了anchor机制，获得可以和两阶段检测相媲美的精度的同时，有较高的效率。单阶段检测器在输入图像上放置了密集的 anchor ，并通过微调和回归 b
长尾效应
长尾现象长尾效应英文名称Long Tail Effect。“头”（head）和“尾”（tail）是两个统计学名词。正态曲线中间的突起部分叫“头”；两边相对平缓的部分叫“尾”。从人们需求的角度来看，大多数的需求会集中在头部，而这部分我们可以称之为流行，
分布在尾部的需求是个性化的，零散的小量的需求。
而这部分差异化的、少量的需求会在需求曲线上面形
长尾分布（long-tail distribution）和长尾效应1、长尾效应作者：赵澈 长尾效应其实是幂率分布的通俗提法，在物理上也被称为无标度现象，这种现象在自然界与社会生活中都相当地常见，可参考幂律分布_互动百科。里面也提到之所以叫无标度，是因为「系统中个体的尺度相差悬殊，缺乏一个优选的规模」。如下图这般，极少数个体（横轴）对应极高的值（纵轴），而拥有极低值的个体，数量却占总体的绝大多数。形
前言长尾分布在分类任务中会提到这个名,这是因为长尾分布这个现象问题会导致在训练过程中会出现出错率高的问题，影响了实验结果。这里要说的是，长尾分布是一种现象，有的地方说是一种理论或定律，我感觉这样说不太确切，因为长尾分布并非是一种普遍现象，不能将所有的数据分布或者现象都强加于长尾分布这个概念上。这个概念是对于IT行业来说比较常见的，比如电商的销售现象——常见的产业巨头能够在实体产业上独树一帜，但是电
yolov1论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.026401. 基本介绍（1）出发点 以往的目标检测要么有实时性，但是accuracy很低，如30Hz DPM、100Hz DPM；要么虽然有着较高的mAP值，但是不满足实时性要求，如RCNN系列；难以在高速场景下进行应用。yolo作者致力于推出既具有实时性又具有准确性的
毕业设计项目做了一个在游戏GTA5中实现自动驾驶的项目，其中一个功能是汽车的碰撞检测。为了实现这个功能我首先需要能实现识别汽车，对比了使用了SSD和Faster-RCNN，我选择了YOLOv3来实现这个功能，因为它既有速度又有精度，还非常灵活，简直是工业界良心。当时在网上查阅相关教程的时候，很多教程只是讲到调用一下文件实现视频文件的检测。然而我需要对屏幕上显示的游戏画面进行检测，所以很多教程都不适
1.2.
原创
2021-07-29 10:51:59
1866阅读
数据不平衡的问题在现实世界中无处不在。例如，自动驾驶，医学图像诊断，物种分类，数据本质上是严重不平衡的。 如果把不同类别的数据按照出现的频率从高到低进行排序，就会得到一条递减的曲线。在曲线的头部，数据出现的频率很高，随着数据的出现频率逐渐降低，曲线也逐渐下降，缓慢趋近于横轴，看起来就像拖着一条长长的尾巴，如下图所示。 例如，在物种分类问题中，将不同类别的物种按照稀有程度从高到低进行排序，那么最常见
长尾理论定义：文化和经济重心正在加速转移，从需求曲线头部的少数大热门（主流产品和市场）转向需求曲线尾部的大量利基产品。一个没有货架空间的限制和其他供应瓶颈的时代，面向特定小群体的产品和服务可以和主流热度具有同样的经济吸引力。新的供给必须有新的需求相伴。否则，长尾会逐渐枯萎。衡量长尾：供给多样性，加入到长尾中人的数量。三个结论：产品种类的长尾远比我们想象的要长现在可以开发长尾所有利基产品一旦集合起来
作者：嵌入式视觉。前言为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准。不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比如分类问题，数据集类别平衡的情况下可以使用准确率作为评价指标，但是现实中的数据集几乎都是类别不平衡的，所以一般都是采用 AP 作为分
文章目录一、前言二、长尾分布数据2.1 什么是长尾分布2.2 解决办法2.2.1 数据级方法2.2.2 算法级方法 一、前言最近在阅读文献的时候，遇到了一个新的名词：long-tailed distribution对于这个名词，不是很理解，查找资料得出长尾分布数据集的含义。二、长尾分布数据2.1 什么是长尾分布长尾分布数据是一种偏态分布，是指几个类别（亦叫头类）包含大量的样本，而大多数类别（亦叫
长尾分布是重尾分布的一个子类型，其特点是分布的尾部较长，即存在大量的极端值。这些极端值在分布中的出现概率较低，但它们的存在对整体分
