Python计算目标检测FPS
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目标检测是计算机视觉领域中一个重要的任务，它可以在图像或视频中识别和定位特定的目标。FPS（Frames Per Second）是衡量目标检测算法性能的一个重要指标，它表示每秒钟处理的帧数。在本篇文章中，我们将介绍如何使用Python来计算目标检测的FPS，并提供示例代码。
目标检测FPS的计算原理
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原创
2023-08-19 08:05:21
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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-
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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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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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
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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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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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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前言目标检测是人工智能的一个重要应用，就是在图片中要将里面的物体识别出来，并标出物体的位置，一般需要经过两个步骤： 1、分类，识别物体是什么 2、定位，找出物体在哪里除了对单个物体进行检测，还要能支持对多个物体进行检测，如下图所示：这个问题并不是那么容易解决，由于物体的尺寸变化范围很大、摆放角度多变、姿态不定，而且物体有很多种类别，可以在图片中出现多种物体、出现在任意位置。因此，目标检测
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2024-04-22 14:51:44
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本章目录9. YOLO系列目标检测算法-YOLOv79.1 YOLOv7取得的成绩9.2 本文要点9.3 相关算法回顾9.3.1 实时的目标检测器9.3.2 模型重参数化9.3.3 Model scaling9.4 结构设计9.4.1 Extended efficient layer aggregation networks9.4.2 基于级联的模型的模型缩放9.5 可训练的bag-of-fre
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2024-06-07 18:22:01
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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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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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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
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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文章目录前言一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、基于chainer的目标检测构建-SSD1.引入第三方标准库2.数据加载器3.模型构建4.模型代码5.整体代码构建1.chainer初始化2.数据集以及模型构建3.模型训练6、模型预测三、训练预测代码四、效果总结 前言 通俗的讲就是在一张图像里边找感兴趣的物体，并且标出物体在图像上的位置，在后
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2024-07-06 14:16:03
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以往多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。这篇文章，作者利用了深度卷
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2024-03-28 21:41:41
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FPS （每秒传输帧数(Frames Per Second)） 编辑FPS是图像领域中的定义，是指画面每秒传输帧数，通俗来讲就是指动画或视频的画面数。FPS是测量用于保存、显示动态视频的信息数量。每秒钟帧数愈多，所显示的动作就会越流畅。通常，要避免动作不流畅的最低是30。某些计算机视频格式，每秒只能提供15帧。FPS”也可以理解为我们常说的“刷新率（单位为Hz）”，例如我们常在
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2024-04-07 19:57:42
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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、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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文章目录前言1.GFL的主要创新部分2.结合代码体现创新部分1.训练阶段的预测输出2.将bbox边框的回归值由单一确定值（狄拉克分布）变为一定范围的任意概率分布。3.Distribution Focal Loss4.Quality Focal Loss5.后处理部分3.消融实验1.QFL2.DFL3.QFL+DFL总结 前言论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.0438
