在现代计算机视觉领域，目标检测是一个极为重要的任务，尤其是在自动驾驶、智能监控和机器人导航等应用中。近年来，深度学习为目标检测领域带来了革命性的进展，各种算法和框架应运而生。许多开发者希望能利用自己收集的数据来自定义训练模型，以满足具体的应用需求。本文将详细记录我在使用 Python 进行目标检测，训练自己的网络过程中的经历，包括遇到的问题及解决方案。
### 用户场景还原
在一个智能监控项目
OpenCV提供了强大的图像处理功能，与Python的结合堪称完美。。。 这一次，我们试一下用帧差法来完成对运动目标的检测与跟踪。 帧差法的原理是这样的：由于摄像机采集的视频序列具有连续性的特点，所以如果所采集场景内没有运动目标的时候，连续帧的变化很小，如果存在有运动的目标，则连续的帧和帧之间会有明显地变化。我们将连续的两帧或三帧图像进行差分运算，取其的灰度差的绝对值，如果该值超过我们所定的阈值时
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2023-11-09 06:45:34
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论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation【用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构】 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1311.2524v3.pdf 题外话 图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。目标检测，具体指识别并定位一张图片中的多个
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2024-08-01 09:16:20
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随着深度学习技术的成熟，设计新的算法在主流的目标检测数据集比如COCO上提升精度已经很难了，但总有一些涨点技巧，比如谷歌前几天公布的 简单粗暴“复制-粘贴”数据增广，简单又有效，让人措不及防。今天要跟大家介绍一篇新文章 SWA Object Detection ,可能是最简单、计算成本最低、动手成本最低的。同样的，这篇文章全文无公式、无算法流程图，不改模型结构，不增加模型复杂度、推断时间
排行榜pascal VOC:http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/displaylb.php?challengeid=11&compid=4coco:http://mscoco.org/dataset/#detections-leaderboardkitti:http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eva
Task 06 数据增强；模型微调；目标检测基础 学习笔记数据增强图像增广 在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如
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2024-04-10 20:57:06
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短短10行代码就可以实现目标检测？！本文作者和他的团队构建了一个名为ImageAI 的Python库，集成了现今流行的深度学习框架和计算机视觉库。本文将手把手教你构建自己的第一个目标检测应用，而且文摘菌已经帮你踩过坑了，亲测有效！无人超市、人脸识别、无人驾驶，众多的使用场景及案例，使得【目标检测】正成为计算机视觉最有前景的方向。听起来似乎是个很难实现的技术，需要大量训练数据和算法才能完成。事实上，
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2024-04-30 01:23:24
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概念目标检测的任务就是不仅要对图片中的物体进行定位，而且还要将物体进行分类，同时还要输出分为此类的置信度概率。如下图：整体架构Dataset：数据，提供符合要求的数据格式（目前常用数据集是VOC和COCO）Extractor(有的文章也称为Backbone)： 利用CNN提取图片特征features（原始论文用的是ZF和VGG16，后来人们又用ResNet101）RPN(Region Propos
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2023-08-26 15:56:15
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传送门目标检测算法中的one-stage和two-stageSSD(single shot multibox detector)SSD模型结构SSD特征金字塔SSD代价函数和Match策略Hard negative mining & Data augmentationSSD算法结果分析SSD缺点 目标检测算法中的one-stage和two-stageTwo-stage：Faster-RC
一 数据准备在object_detection下建立文件夹my_mask_rcnn,把下载下来的数据放进去。 不想自己label的直接下载相关文档;链接主要包含原始图片，标注后的json格式数据,Abyssinian_label_map.pbtxt（类别映射表）。二 生成train.record val.recordcreate_tf_record.py用大佬修改的：#!/usr/bin/env
1、项目背景**经常在使用paddle的时候发现常用的对抗训练基础工具有待开源补充，本项目基于常见的对抗训练论文进行代码复现，应该是目前飞桨社区最全的对抗训练合集，如果觉得本项目对您有用，请动动小手Fork、Star鼓励一下！2、项目介绍对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力。 有监督数据下使用交叉熵作为损失：半监督数据下使用KL散度作为损失：扰动如何得来
1 背景介绍目标检测，object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。目标检测要解决的问题有两个：物体在哪里，物体是什么的整个流程问题。目标检测问题的难点：物体的尺寸变化范围很大；摆放物体的角度，姿态不定；而且可以出现在图片的任何地方；物体还可以是多个类别。目前主要算法分两类：1) 候选区域/框 + 深度学习分类；2) 基于深度学习的回归方法目标检测中
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2023-06-25 15:06:11
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文章目录环境准备 YOLO V7 main 分支TensorRT 环境工程源码假人权重文件toolkit.py测试.实时检测.pygrab.for.apex.pylabel.for.apex.pyaimbot.for.apex.py 环境准备 YOLO V7 main 分支Python Apex YOLO V5 6.2 目标检测 全过程记录YOLO V7 mainYOLO V7 模型下载yolo
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2024-08-30 20:56:18
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文章目录前言一、YOLOv7 项目下载实现1.1 YOLOv7 项目下载1.2 添加 Python interpreter1.3 直接运行 detect.py1.4 检测摄像头1.5 连接手机摄像头二、自制数据集训练模型2.1 运行 train.py2.2 数据集图片和标签2.3 yaml 文件修改2.4 修改并运行 train.py三、v5、v7、v8的训练结果 result3.1 v5 与 v
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2024-07-29 12:23:20
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深度学习的三驾马车：数据、模型、算力。本文将从这三方面，实现 YOLO 目标检测，让自己的数据跑起来数据一个深度学习项目最好的初始状态是拥有漂亮的数据，但是一般情况下很难达到这种条件，往往需要根据自己项目的需求寻找相应的数据。对于目标检测项目来说，漂亮的数据应该是按照规范的标注。那么有数据却没有标注怎么办，我们推荐一款开源的标注工具 LabelImg ，有着方便的 GUI 界面，可以方便打开一个文
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2024-08-06 09:05:11
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作者 | Quantum 翻译 | leogle97、谢玄xx 校对 | 邓普斯•杰弗 审核 | 酱番梨 整理 | Pita 今天我们将讨论如何建立一个简单、便宜的移动目标探测器。 这项研究的目的是确定在一个便宜的移动设备上的对象检测模型是否可以用于现实世界的任务。 作为一个移动平台，我们使用的是树莓派3B。
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2023-10-17 17:12:40
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先熟悉一些基本知识，如：锚框，预测框，类别，偏移量之类的，然后再回到本节，可能会更好点，这里我们使用皮卡丘的数据集来训练目标检测。训练之前我们先来看下多尺度生成锚框，还是使用上一次的猫狗图片，高宽分别是596像素和605像素。需要知道什么是特征图：有兴趣的可以查阅：MXNet卷积神经网络对图像边缘的检测定义：二维卷积层输出的二维数组可以看做输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，这个就是特征图（f
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2024-05-22 22:58:30
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设计理念1.采用多尺度特征图用于检测不同大小的目标CNN一般前面的feature map比较大，每个单位的感受野比较小，适合用于检测小目标；后面的feature map比较小，每个单位的感受野比较大，适合用于检测大目标2.借鉴Faster RCNN采用anchor为特征上的每个单元设置都设置不同尺度的anchor3.采用卷积进行检测SSD直接采用3*3的卷积核对特征进行卷积得到分类和位置回归的
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2024-08-27 15:09:34
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算法主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.html ）matlab版本代码：https://github.com/bertinetto/siamese-fc (作者提供源代码)tensorflow+python代码：tensorflow代码（GitHub上搜索的...） 一.总体思路 图1 网络结构图上图集中体
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2024-04-24 13:53:23
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目录目标检测模型R-CNNSPPNetFast R-CNNFaster R-CNNYOLOYOLOV1YOLOV2YOLOV3YOLOV4目标检测模型R-CNNR-CNN模型思路利用选择性搜索方法，在一张图片中，找出2000个可能存在目标的候选区域将候选区域的大小进行调整，调整为已经训练好的CNN网络输入图像的大小利用训练好的CNN网络对2000个候选区域进行特征提取将得到的特征经过SVM分类器对
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2024-10-24 20:15:35
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