ImageAI可以让程序员和软件开发者只用几行代码，就能轻易地把最先进的计算机视觉技术整合到他们现有的以及新的应用程序里面。
用ImageAI实现目标检测，你只需要以下步骤：
安装Python
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2023-08-03 23:45:59
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LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述 &nbs
还是目标检测相关~这次是Box Size置信度偏差会损害目标检测器检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而，众所周知，包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明，检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检
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2024-06-04 15:34:08
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要想理解一个事情的本质，首先要抽丝剥茧，把复杂的逻辑变得简单。——CoolMan理解TP\FP\FN\TN举一个简单的例子，我训练了一个图片分类模型（目标检测最后一步也就是图像分类）。这个模型做的事情非常简单，就是判断这张图中有没有马。好的，现在我准备了1000张图片，其中有300张中有马，另外700张没有马。这时我们期望模型能够达到的最好效果就是准确的找出这300张有马的图。很遗憾，我们的模型找
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2024-09-05 11:39:57
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Girshick, Ross. “Fast r-cnn.” Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision. 2015. 继2014年的RCNN之后，Ross Girshick在15年推出Fast RCNN，构思精巧，流程更为紧凑，大幅提升了目标检测的速度。在Github上提供了源码。同样使用最大规模的网络，
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2024-03-22 14:05:49
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目前object detection的工作可以粗略的分为两类： 1：使用region proposal的，目前是主流，比如RCNN、SPP-Net、Fast-RCNN、Faster-RCNN以及MSRA最近的工作R-FCN。 2：不使用region proposal的，YOLO，SSD。 从我这个渣渣的视野来看，这些工作都体现的一个趋势：如何让不同ROI之间尽量多的共享计算量，并充分利用CNN得到
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2024-05-22 23:51:22
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第一篇论文是Towards Accurate Oriented Object Detection in Complex Environments ECCV 2020主要解决的是目标检测的问题。由于现有OBB方法大多基于水平边界盒检测器，通过引入距离损失优化的附加角度维度，其中距离损失仅使OBB的角度误差最小化，并且与IoU松散相关，对具有高纵横比的对象不敏感，提出一种新损失，像素IoU（PIoU）
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2024-04-07 13:30:02
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在前一篇博客目标检测——R-CNN、Fast R-CNN中已经对R-CNN和Fast R-CNN进行了介绍。 虽然Fast R-CNN相对于R-CNN有所改进，但是它仍依赖于外部区域的建议方法，如选择性搜索等。然而，这些算法运行在CPU上，速度很慢。在测试中，Fast R-CNN需要2.3秒进行预测，其中2秒用于生成2000 ROI。 文章目录Faster R-CNN锚点（Anchors）候选区域
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2024-06-14 05:41:50
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但转换成后续所需要的接口数据类型（const void* const）之后，处理结果错误。提醒大家，获取感兴趣区域图像的方式要注意！！！ 做图像处理时，以自己开展的具体项目中的处理为例，得到原图感兴趣区域的cv::Rect区域之后，需要将人眼感兴趣区域单独获取以后续处理，如进一步检测瞳孔中心、瞳孔半径、光斑中心等。例如：cv::Mat SrcCalibrationImg为原图像（1280
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2024-05-17 16:14:12
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这两个都是用在rpn之后的。具体来说，从feature map上经过RPN得到一系列的proposals，大概2k个，这些bbox大小不等，如何将这些bbox的特征进行统一表示就变成了一个问题。即需要找一个办法从大小不等的框中提取特征使输出结果是等长的。最开始目标检测模型Faster RCNN中用了一个简单粗暴的办法，叫ROI Pooling。该方式在语义分割这种精细程度高的任务中，不够精准，由此
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2024-06-15 13:22:45
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一、什么是RoI PoolingRoI是Region of Interest的简写，是指对一张图片的“感兴趣区域”，用于RCNN系列算法当中，输入图片在经过卷积网络得到feature maps后，利用选择搜索或者RPN算法来得到多个目标候选框，这些以输入图片为参考坐标的候选框在feature maps上的映射区域，即为目标检测中所说的RoI。RoI Pooling的过程如上图所示，其中
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2024-04-29 23:28:33
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本文主要介绍ROI提取结构在目标检测框架中的作用，并结合源码，理解它的实现方式。包含的算法有：ROI-pooling，ROI-align，Deformable-psroi-pooling。 目前，主流的目标检测算法大致分为2种，one-stage和two-stage方法。one-stage：典型代表为SSD，相当于two-stage中的rpn结构，先通过基本的特征提取网络如resnet或vggne
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2024-05-21 11:24:11
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一、什么是ROI PoolingROI是Region of Intersect的简写，是指一张图的感兴趣区域，可以理解为目标检测的候选框也就是region of proposal，我们将原图进行特征提取的时候，就会提取到相应的特征图feature map。那么相应的ROI就会在feature map上有映射，这个映射过程就是ROI Pooling的一部分，一般ROI的步骤会继续进行max pool
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2024-03-21 13:40:22
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ROI（Return On Investment），即投资回报率。在实施RPA时，必然会遇到ROl的问题。那么，我们该如何来评估ROI呢？可以从以下几个方面来评估：1、自动化工具的成本 自动化工具的成本应该算是最容易估算的成本类别，因为我们从一开始就很清楚自动化工具带来的许可开销。唯一需要考虑的，就是每个自动化流程当中对机器人的使用比例。虽然在起步阶段，1：1的自动化引入比例最为安全，但随着时间的
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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## Python目标检测提取
目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它旨在识别图像或视频中的特定对象并对其进行定位。通过目标检测技术，我们可以实现诸如人脸识别、车辆检测、物体跟踪等应用。在本文中，我们将介绍如何使用Python进行目标检测，并提取检测到的目标。
### 目标检测库介绍
在Python中，有许多优秀的目标检测库可供使用，其中最流行的包括OpenCV、TensorFlow O
原创
2024-04-21 03:58:10
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摘要：本文解读了《Gaussian Bounding Boxes and Probabilistic Intersection-over-Union for Object Detection》，该论文针对目标检测任务，提出了新的高斯检测框(GBB)，及新的计算目标相似性的方法(ProbIoU)。
作者：BigDragon。论文地址： https://arxiv.org/abs/2
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2024-08-09 10:11:37
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这里说一下ROI Pool和ROI Align的区别：一、ROI Pool层参考Faster RCNN中的ROI Pool层，功能是将不同size的ROI区域映射到固定大小的feature map上。它的缺点：由于两次量化带来的误差；将候选框边界量化为整数点坐标值将量化后的边界区域平均分割成 k x k 个单元(bin),对每一个单元的边界进行量化下面我们用直观的例子具体分析一下上述区域不匹配问题
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2024-07-16 15:25:52
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一.faster-rcnn当中的rpn的理解该作者以faster-rcnn为例子，说明了，现在主流的目标检测（object Dection）分为两个步骤，第二个步骤就是Regional Proposal过程（Regional Proposal：生成候选区域，产生预测值）可以看到，图中有两个Classification loss和两个Bounding-box regression loss，有什么区
二、RetinaNet算法1、 出发点object detection的算法主要可以分为两大类：two-stage detector和one-stage detector。前者如Faster R-CNN，R-FCN这样需要region proposal的检测算法，这类算法可以达到很高的准确率，但是速度较慢。后者如YOLO，SSD这样不需要region proposal，直接回归的检测算法，这类
