本片博客主要是理清楚yolov3的一个整体框架从下面这幅图说起图片来源于b站某位up主的博客： 这幅图主要是可以划分为左边虚线框的部分和右边虚线框以外的部分，左边虚线框的部分是yolov3的主干提取网络，名为darknet-53，主要目的是通过下采样来进行特征提取。过程如下：首先我们输入一张416x416的图片，也就是虚线框内的inputs框，如果输入的图片不是416x416的，那么首先我们需要将
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2024-08-21 20:14:39
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本文将介绍如何使用darknet框架下的yolo v3制作第一个属于自己的深度学习目标检测模型。Why YOLO?You only look once (YOLO)是顶尖的实时目标检测模型。下面是YOLO与其他模型的性能对比。可以看出YOLO 具有耗时较少，准确率不低的优点。配置环境建议环境：Win10、支持CUDA的Nvidia显卡、Python3、CUDA>=9.0、CUDNN>=
摘要为了实现自动驾驶中低成本的精确3D目标检测，目前提出了许多基于多目相机的方法，并解决了单目的遮挡问题。然而由于深度估计误差较大，现有的多目方法通常在困难小目标（如行人）沿深度射线方法上生成多个边界框，导致召回率极低。此外，现有结合深度预测的多目算法通常都是大模型，无法满足自驾应用的实时要求。为了解决这些问题，论文提出CrossDTR，用于3D目标检测的跨视图（Cross-view）和深度引导（
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2024-06-30 10:24:15
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单测量矢量多目标精确DOA估计的高效稀疏表示算法 作者：Seong-Hyeon Lee , In-OChoi ,Min-Seok Kang , Kyung-Tae Kim摘要为了快速准确地实现使用单个测量向量（即阵列信号向量）确定多个目标的波达方向（DOA）估计，我们使用逐步搜索方法，提出了一种基于正交匹配追踪（OMP）的新型高效稀疏表示算法。无论冗余字典（即阵列流形矩阵）的高度相互连贯
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2024-08-09 18:17:14
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最近在看多目标检测，顺便记录一下。 常见检测模型：yolo系列、RCNN系列、SSD等。github链接：https://github.com/MingtaoFu/gliding_vertex《Gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection》是华中科大白翔老师的新作，发表于2019年
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2024-02-05 15:05:20
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单目标跟踪数据集 [更新中...]一、RGB单目标跟踪数据集1.短时数据集2.长时数据集二、RGBT单目标跟踪数据集References 一、RGB单目标跟踪数据集1.短时数据集GOT-10k [paper] [project] GOT-10k(Generic Object Tracking benchmark over 10,000 video segments.)是人工标注的用于单目标跟踪的
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2024-07-25 21:34:33
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# PyTorch 多目标回归入门指南
## 1. 引言
在深度学习的众多应用中，多目标回归是一种常见的任务，其目的是预测多个连续值。本文将为刚入门的小白提供一个系统的方法来实现 PyTorch 的多目标回归模型。我们将分步骤进行，实现一个简单的多目标回归模型，从数据准备到模型训练。
## 2. 流程概述
我们可以将实现多目标回归的步骤划分为以下几个部分：
| 步骤 |
概念多目标优化问题( multi-objective optimization problem，MOP)也称为向量优化问题或多准则优化问题。多目标优化问题可以描述为:在可行域中确定由决策变量组成的向量，它满足所有约束，并且使得由多个目标函数组成的向量最优化。而这些组成向量的多个目标函数彼此之间通常都是互相矛盾的。因此，这里的“优化”意味求一个或一组解向量使目标向量中的所有目标函数满足设计者的要求。
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2023-10-27 07:14:32
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认知雷达(Cognitive Radar)认知雷达的概念由Simon Haykin于2006年正式提出，指出它是新一代雷达系统的重要标志。根据认知的定义，雷达要成为认知雷达，则需要具备某些特点和能力，例如感知环境的能力，智能信号处理的能力，存储环境和目标回波信息的能力，接收到发射闭环反馈的特点，也就是要理解和适应环境。过程描述首先，通过对先验知识库采用先进的信号处理方法，学习得出目标和环境的多域(
1、跟踪基础知识简介首先要说明一点，现在多目标跟踪算法的效果，与目标检测的结果息息相关，因为主流的多目标跟踪算法都是TBD（Tracking-by-Detecton）策略，SORT同样使用的是TBD，也就是说先检测，再跟踪。这也是跟踪领域的主流方法。所以，检测器的好坏将决定跟踪的效果。本文抛开目标检测（YOLO V3）不谈，主要看SORT的跟踪思路。SORT采用的是在线跟踪的方式，不使用未来帧的信
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2024-09-19 21:48:07
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在推荐业务中经常有“既要、也要、还要”的场景，比如做视频推荐业务的时候既要提升用户对于视频的点击率，也希望同时提升用户观看视频的时长。面对这样的诉求，通常需要在推荐系统中使用多目标建模算法。多目标建模目前业内有两种模式，一种叫Shared-Bottom模式，另一种叫MOE，MOE又包含MMOE和OMOE两种。MMOE也是Google提出的一套多目标学习算法结果，被应用到了Google的内部推荐系统
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2024-08-01 09:07:57
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学习目标：1、多目标检测算法模型2、主流的用于多目标检测的卷积神经网络框架3、目标检测算法（one-stage、two-stage）学习内容：1、 目标检测算法模型有哪些 目标检测算法模型有两种：一种是anchor-based类模型另一种则是anchor-free类模型。其中anchor-based类模型包括有（1）基于回归的one-stage
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2024-05-06 16:35:32
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文章目录一、SSD目标检测算法1.1 采用多尺度特征图用于检测1.2 采用卷积进行检测1.3 设置先验框二、SSD目标检测算法实现（简易版本）2.1 类别预测层2.2 边界框预测层（Bounding box）2.3 连接多尺度的预测2.4 高和宽减半块2.5 基本网络块2.6 完整的模型2.7 模型训练2.8 预测目标三、参考整理 一、SSD目标检测算法SSD（单发多框检测）设计理念 参考：这篇
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2024-04-24 14:06:39
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0.概述监控摄像头在保护我们的家庭或企业安全方面发挥了至关重要的作用。这些相机非常廉价实惠，建立一套监控系统也是如此，其中唯一困难且昂贵的部分是监控。对于实时监控，通常必须指派安全人员或团队，实际情况下这根本不能完全做到。 但是借助计算机视觉和人工智能的力量，我们可以构建出更便宜且更可靠的东西。监控系统中存在各种CV问题，Object Tracking就是其中之一。 目标跟踪是一种利用空间和时间特
1、简介和比较Mosaic数据增强方法是YOLOV4论文中提出来的，主要思想是将四张图片进行随机裁剪，再拼接到一张图上作为训练数据。这样做的好处是丰富了图片的背景，并且四张图片拼接在一起变相地提高了batch_size，在进行batch normalization的时候也会计算四张图片，所以对本身batch_size不是很依赖，单块GPU就可以训练YOLOV4。https://github.com
线性回归其实就是y=kx+b但是需要注意的是，这里所有的未知量都是一个矩阵而不是一个数，k是权重，b是偏差要求：数据都是tensor类型 如果有batch_size需要用dataloader去装这个数据建立 model完成训练过程 ->进行前向传播 ->利用loss反向传播 ->优化器进行优化用matlplotlib进行数据可视化程序示例导入库import torch
impor
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2023-10-27 14:25:32
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一、多目标优化的概念 单目标优化的情况下，只有一个目标，任何两解都可以依据单一目标比较其好坏，可以得出没有争议的最优解。 多目标化与传统的单目标优化相对。多目标优化的概念是在某个情景中在需要达到多个目标时，由于容
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2023-10-27 14:12:23
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目标检测是对图像中存在的目标进行定位和分类的过程。识别出的物体在图像中显示为边界框。一般的目标检测有两种方法：基于区域提议的和基于回归/分类的。在本章中，我们将使用一个名为YOLO的基于回归/分类的方法。YOLO-v3是该系列的其中一个版本，在精度方面比以前的（YOLOV1、YOLOV2)版本表现更好。因此，本章将重点介绍使用PyTorch开发的Yolo-v3。 在本章中，我们将学习如何实现YOL
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2023-08-07 19:44:36
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文章目录一、多目标进化算法二、指标的常见分类方法二、常用性能评价指标回顾三、参考集的缺陷四、支配关系的缺陷
一、多目标进化算法多目标进化算法 (MOEA )是一类模拟生物进化机制而形成的全局性概率优化搜索方法 ,在 20世纪 90年代中期开始迅速发展 ,其发展可以分为两个阶段。第一阶段主要有两种方法即不基于 Pareto优化的方法和基于 Pareto优化的方法 ;第二个阶段就是在此基础上
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2024-03-12 22:23:34
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# 多目标优化算法在PyTorch中的应用
多目标优化算法（Multi-objective Optimization Algorithms）在解决需要考虑多个目标的问题时，能够提供有效的解决方案。这类问题在许多领域都有广泛应用，如经济学、工程设计和机器学习等。本文将介绍多目标优化的概念，并提供一个基于PyTorch的简单代码示例。
## 多目标优化的概念
多目标优化旨在同时优化多个相互冲突的
