简介 图1：论文原文 论文聚焦的是在目标检测中的分配问题，我们知道，的分配策略是一个非常重要的环节，这往往决定了后续的边界框回归等操作，进而影响模型最终的性能。论文基于高斯混合模型，提出将的得分视为一种概率。同时，质量的评价指标由分类得分、定位得分和模型参数共同决定。实验结果为采用新的分配策略后，模型在数据集上达到。论文原文 源码0. Abstract在目标检测中，其中一个核心步骤是确定某是属于正
文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
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2024-04-26 18:10:37
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文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
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2024-08-19 11:36:38
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©作者 | 机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设
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2024-08-20 17:42:20
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文章目录1、摘要2、亮点3、结构4、Tricks 1、摘要目标检测是计算机视觉研究的重要领域之一，在各种实际场景中起着至关重要的作用。在实际应用中，由于硬件的限制，往往需要牺牲准确性来保证检测器的推断速度。因此，必须考虑目标检测器的有效性和效率之间的平衡。本文的目标不是提出一种新的检测模型，而是实现一种效果和效率相对均衡的对象检测器，可以直接应用于实际应用场景中。考虑到YOLOv3在实际应用中的
R-CNN算法流程：输入图像每张图像生成1k - 2k个候选区域。对每个候选区域，使用深度网络CNN提取特征。（AlexNet、vgg、resnet等CNN）4-1.将特征送入每一类的SVM分类器，判别是非属于该类。 4-2.使用回归器精细修正候选框位置。生成候选区域使用selective search（选择性搜索）方法对每一张图生成1k - 2k的区域。 5. 分割区域 使用一种过分割手段，将图
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2024-03-26 13:24:44
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Neck是目标检测框架中承上启下的关键环节。它对Backbone提取到的重要特征，进行再加工及合理利用，有利于下一步head的具体任务学习，如分类、回归、keypoint、instance mask等常见的任务。本文将对主流Neck进行阶段性总结。总体概要：根据它们各自的论文创新点，大体上分为六种，这些方法当然可以同时属于多个类别。上下采样：SSD (ECCV 2016)，STDN&nb
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2024-03-05 19:56:57
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目录论文相关信息Transformer介绍更新：（新的理解）Related workSet PredictionTransformers and Parallel DecodingObject detectionThe DETR modelObject detection set prediction lossDETR architectureExperiments 论文相关信息1.论文题目：E
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2024-04-26 09:25:55
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深度学习之目标检测（三）-- FPN结构详解深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔 深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔FPN 原始论文为发表于 2016 CVPR 的 Feature Pyramid Networks for Object Detection。针对目标检测任务，主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题时的不足，最
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2024-03-27 23:04:15
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论文下载：https://arxiv.org/abs/2111.11837源码下载：https://github.com/yzd-v/FGDAbstract知识蒸馏已成功应用于图像分类。然而目标检测要复杂得多，大多数知识蒸馏方法都失败了。本文指出，在目标检测中，教师和学生的特征在不同的区域有很大的差异，尤其是在前景和背景中。如果我们平均蒸馏它们，特征图之间的不均匀差异将对蒸馏产生负面影响。因此，我
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2024-03-21 22:52:43
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DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美Faster RCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像Faster RCNN为后续的很多研究提供了大致的思路 论文: End-to-End Object Detection with TransformersIntroduction 之前也看过一些工作研究将self-attention应用到视觉任务中，比如Stand-Alone S
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2024-07-29 16:14:57
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开源代码：https://github.com/TuSimple/simpledet/tree/master/models/tridentnetFacebook detectron2 官方收录：https://github.com/facebookresearch/detectron2/tree/master/projects/TridentNet算法思路将网路backbone最后一个改成三个不同
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2024-05-19 17:34:23
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在深度学习更讲究实用和落地的今天，构建一个简单的，可以利用浏览器和后端交互的演示性 Demo 可以说非常重要且实用了。本文我们将简单的介绍如何用几十行核心代码构建一个好用的、前后端分离的Demo。2020年，可以说真的是流年不利。对于人工智能行业来说，本来就面临着落地考验，再加上疫情打击，很多 AI 企业甚至面临现金流压力。今天元峰得知，“CV四小龙”中两家，竟然以疫情和集中入职为借口，阻止4月份
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2024-08-20 19:36:06
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计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DN DETR / DINO）计算机视觉算法——基于Transformer的目标检测（DN DETR / DINO）1. DN DETR1.1 Stablize Hungarian Matching1.2 Denoising1.3 Attention Mask2. DINO2.1 Contrastive Denoising3.2 Mix Q
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2024-08-28 21:12:04
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期望的模型：速度快，内存小，精度高Detection 评价指标精度指标：MAP 平均准确度均值速度指标： 速度评价指标必须在同一个硬件上进行。FPS ： frames per second 帧率 每秒处理的图片数量或处理每张图片所需的时间（同一硬件下比较） 影响因素：模型参数量 ，激活函数，损失函数FLOPS： floating point operations per second.每秒运算浮点
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2024-05-29 12:41:12
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目标检测模型评估指标全面梳理在学习目标检测的过程中，需要对学习器进行评估，这时候就需要许多数学上的参数，有些是对检测结果评估，有些是从原始数据评估…小白梳理了常用的目标检测模型评估指标，并将适时更新。如果有错误，请大佬指正噢~ 文章目录目标检测模型评估指标全面梳理1 IOU2 准确率、精确率和召回率2.1 准确率（Accuracy）2.2 精确率（Precision）2.3 召回率（Recall）
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2024-04-19 11:49:30
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论文地址：http://arxiv.org/abs/1904.07850GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet目录0、写在前面1、动机2、网络结构3、损失函数4、实验结果5、总结0、写在前面目标检测通常将目标识别为与坐标轴平行的一个方框。大多数目标检测器都是先列出所有可能的目标位置边框，然后逐个进行分类，这是一种浪费、低效且需要额外后处理的
目标检测目标检测（object detection），就是在给定的一张图片中精确找到物体所在的位置，并标注出物体的类别。所以，目标检测要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。但是，在实际照片中，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态、在图片中的位置都不一样，物体之间可能还有重叠现象，这使得目标检测的难度变得很大。目标检测近些年取得了较大发展，主要原因就是卷积神经网络在目标检测任务
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2024-03-08 22:29:51
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目录Faster-RCNN简述RCNN网络SPPNet网络Faster-RCNN简述Faster-RCNN是目前two-stage的代表作之一，首提于2016年。进化之路：RCNN（第一个利用深度学习特征来完成目标检测的模型）->SPPNet->Fast-RCNN->Faster-RCNN奠定了two-stage进行的传统目标检测的基本框架即：首先，输入一幅图像，然后，从这幅图像
