译者|Arno目标检测(Object detection)是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、人体跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。目标检测的原理目标检测定位图像中目标的存在，并在该目标周围绘制一个边界框(bounding box)。
一、前言从学单片机开始鼓捣C语言，到现在为了学CV鼓捣Python，期间github这些地方得到了很多帮助，所以也想把自己做的一些小东西分享给大家，希望能帮助到别人。记录人生的第一篇博客，mark。二、图像检测步骤1. 读取两张图片 第一张是需要检测的小物体，第二章图片是小物体放置在大场景中。代码与输出结果如下所示:import numpy as np
import matplotli
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2023-07-03 16:44:18
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在这篇博文中，我们将深入探讨如何实现基于GMM（高斯混合模型）的运动目标检测。接下来，我们将通过不同的结构来详细分析这一过程。
随着智能监控和计算机视觉技术的进步，运动目标检测的应用变得越来越广泛。特别是在视频监控、交通管理和人机交互等领域，运动目标检测技术显得尤为重要。GMM作为一种有效的统计模型，被广泛用于背景建模，从而识别出图像中的运动目标。
## 技术原理
运动目标检测的基本原理是首
首先需要按照官方文档在本机的电脑上安装好MMDetection，不熟悉的小伙伴可以看我下
原创
2022-08-18 07:42:41
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作者：Ching (Chingis)导读对目标检测后处理中的NMS和WBF的解释和对比。目前，计算机视觉在许多地方都有重要的应用，例如自动驾驶汽车、监控系统和图像识别。计算机视觉的主要挑战之一是目标检测，它涉及识别和定位图像和视频中的目标。为了提高目标检测系统的性能，研究人员和从业者开发了各种技术，例如模型集成和测试时增强（TTA）。模型集成是组合多个模型的预测以提高系统整体性能的过程。这可以通过
文章目录什么是mAP相关概念如何得到PR曲线如何计算AP以及mAP详细步骤分析 什么是mAPmAP（mean Average Precision 平均精度），是一个经常被用来衡量目标检测模型是否具有较好性能的指标。相关概念计算mAP需要先计算每一类物体的AP，然后取平均值，所以下面介绍的TP,FP,FN,TN都是针对某一类物体（目标）的检测结果来讲的。GT：Ground Truth，也就是标签，
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2024-02-29 16:03:47
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mAP（Mean Average Precision）均值平均准确率，即检测多个目标类别的平均准确率。在目标检测领域mAP是一个最为常用的指标。具体概念不叙述，本文主要讲如何利用Github上一些开源项目计算自己网络的mAP值等信息。首先给出两个Github链接，链接1；链接2。这两个链接项目都可以帮助我们计算mAP的值，用法也差不多，链接1感觉用起来更简单点，链接2的功能更全面点（绘制的Prec
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2024-02-23 09:28:53
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最近学习目标检测，通过多方找资料学习，以及看别的大佬的博客，终于是实现了自己的目标检测，数据集是本人打开王者荣耀亲自操作录制的视频哈哈哈，相信看完这篇博客之后你也能够自己录制一段视频实现自己的目标检测算法。先看看效果 &n
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2024-05-01 22:08:53
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转自:新智元【导读】在最近放出的CVPR 2021论文中，微软的研究者提出了多重注意力机制统一目标检测头方法Dynamic Head。在Transformer骨干和额外数据加持下，将COCO单模型测试取得新纪录：60.6 AP。随着注意力机制在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能领域风靡，计算机视觉领域刷榜之争可谓是进入白热化阶段。近期大量工作刷新现有各项任务SOTA：前脚谷歌刚在图像识别Ima
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2024-05-24 23:23:12
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目标检测 YOLOv5 使用入门1. 源码准备2. 例子3. 运行 1. 源码准备在很早之前，在 《深度学习笔记（40） YOLO》 提及到 YOLO 目标检测 目前已经出到了 YOLOv5，源码放在 Github 上$ git clone https://github.com/ultralytics/yolov5然后就进入该文件夹，安装依赖包$ cd yolov5
$ pip3 install
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2024-03-19 14:34:46
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背景建模与前景检测算法之ViBe ViBe是一种像素级的背景建模、前景检测算法，该算法主要不同之处是背景模型的更新策略，随机选择需要替换的像素的样本，随机选择邻域像素进行更新。在无法确定像素变化的模型时，随机的更新策略，
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2024-06-18 12:17:48
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【导语】本文搞了一个小的库，主要是用于定位红外小目标。由于其具有尺度很小的特点，所以可以尝试用点的方式代表其
原创
2021-06-24 16:06:10
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【GiantPandaCV导语】本文是笔者出于兴趣搞了一个小的库，主要是用于红外小目标。由于其具有尺度很小的特点，所以可以尝试用点的方式代表其位置。本文主要采用了回归和heatmap两种方式来回归关键点，是一个很简单基础的项目，代码量很小，可供新手学习。 1. 数据 数据集：数据自小武，
原创
2021-12-29 10:50:47
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【GiantPandaCV导语】本文是笔者出于兴趣搞了一个小的库，主要是用于定位红外小目标。由于其具有尺度很小的特点，所以可以尝试用点的方式代表其位置。本文主要采用了回归和heatmap...
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2021-08-31 15:32:59
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介绍一篇YOLO3的Keras实现项目，便于快速了解如何使用预训练的YOLOv3，来对新图像进行目标检测。
本文目的：介绍一篇YOLO3的Keras实现项目，便于快速了解如何使用预训练的YOLOv3，来对新图像进行目标检测。本文使用的是Github上一位大神训练的YOLO3开源的项目。这个项目提供了很多使用 YOLOv3 的模型，包括对象检测、迁移学习、
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2024-05-11 20:42:47
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开始之前，先上一下swin transformer 结构图 首先从模型训练开始，训练模型py文件位于项目根目录/tools/train.py，该文件中整体结构简单，仅有一个main函数。为了方便程序
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2024-04-23 10:49:10
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概要：作为机器学习入门级选手，本篇文章主要是使用源代码来跑通自己的数据集，先大概看懂源代码然后尝试一下跑通较小的数据集，后续会增加数据集来设计界面来制作简易垃圾系统。一、代码下载 直接下载git软件，打开cmd，切换到要下载的目录然后输入如下git clone 要下载代码的网址我是下载到D盘的，如下二、创建环境以及安装相应库到Anaconda的envs目录里创建文件夹，在cm
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2024-04-29 23:48:58
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SSD是YOLO之后又一个引人注目的目标检测结构，它沿用了YOLO中直接回归 bbox和分类概率的方法，同时又参考了Faster R-CNN，大量使用anchor来提升识别准确度。通过把这两种结构相结合，SSD保持了很高的识别速度，还能把mAP提升到较高的水平。一、基本结构与原理原作者给了两种SSD结构，SSD 300和SSD 512，用于不同输入尺寸的图像识别。本文中以SSD 300为例，图1上
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2023-10-08 10:10:26
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从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现 目标检测是深度学习近期发展过程中受益最多的领域。随着技术的进步，人们已经开发出了很多用于目标检测的算法，包括 YOLO、SSD、Mask RCNN 和 RetinaNet。在本教程中，我们将使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器，后者是一种快速的目标检测算法。该教程一共有五个部分，本文包含其中的前三部分。 https
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2024-05-21 22:51:05
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动机： GMM是用来拟合某种分布的。哪种？任意一种！当然，前提是参数足够多的情况下，所以实作其实并非拟合任意模型。那么一般什么样的模型会被GMM较好拟合？首先，我们思考一下一维的高斯分布（即正态分布），然后我们思考一下二维的，三维的……会发现，高斯分布在二维类似椭圆，三维类似椭球，而这也是我理解它为什么说可以拟合任意分布的原因。因为椭圆（我们从二维来说），其实就是实轴（a）和虚轴（b
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2024-09-03 12:46:31
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