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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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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Pytorch 目标检测和数据集0. 环境介绍小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 目标检测1.1 概述在图像分类任务中，我们假设图像中只有一个主要物体对象，我们只关注如何识别其类别。然而，很多时候图像里有多个我们感兴趣的目标，我们不仅想知道它们的类别，还想得到它们在图像中的具体位置。 在计算机视觉里，我们将这类任务称为目标检测（object detecti
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2023-08-02 09:35:39
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目录一、目标检测概述1.1 项目演示介绍1.2 图片识别背景1.3 目标检测定义二、目标检测算法原理2.1 任务描述2.2 目标检测算法必备基础2.3目标检测算法模型输出目标检测 -overfeat模型R-CNN模型候选区域特征提取非极大抑制 （NMS）修正候选区域R-CNN的训练过程R-CNN的测试过程 一、目标检测概述1.1 项目演示介绍项目架构数据采集层： 数据标注、数据的存储格式深度模型
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2023-10-19 10:59:54
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参考Pytorch 搭建自己的YOLO3目标检测平台 文章目录1什么是yolov32yolov3整体结构3特征提取网络3.1什么是残差网络4训练自己的模型-安全帽4.1预测模型4.2训练安全帽数据集 1什么是yolov3 图片导入会变成416*416的尺寸，不足部分加入灰条2yolov3整体结构 具体daeknet53如下参考daeknet53主干部分提取网络叫做darknet-53主要作用是提取
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2023-11-21 14:47:46
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# 使用 PyTorch 实现 SSD 目标检测训练自己的 COCO 数据集
## 1. 介绍
目标检测是一项计算机视觉的任务，旨在识别图像中的物体并给出其位置信息（通常是边界框）。在这篇文章中，我们将学习如何使用 PyTorch 框架的 SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法来训练自己的 COCO 数据集。我们将逐步进行，包括准备数据集、安装依赖包、构建模型
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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第一篇：ssd基本原理介绍：ssd基本原理链接 这是ssd的第二篇博客，主要是介绍ssd的整体框架，不会涉及代码。pytorch目标检测ssd二_ssd的整体框架这篇博客，我会分析一下整体框架。首先看一下ssd整体的框架的图（图片来自于b站up主Bubbliiiing的视频教程截图，侵删）1）输入图片输入图片的大小要被设置成300x300的，所以不是300x300的图片，输入之前需要resize一
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2024-03-07 11:45:53
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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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直接看修改后的text.py：from __future__ import print_functionimport sysimport osimport argparseimport torchimport torch.nn as nnimport torch.backends.cudnn as cudnnimport torchvision.transforms as transforms
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2020-03-23 10:17:00
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它的代码中的eval.py实际上使用的是test.txt里面的数据。直接看修改后的代码：eval.py"""Adapted from: @longcw faster_rcnn_pytorch: https://github.com/longcw/faster_rcnn_pytorch @rbgirshick py-faster-rcnn https://github.com/rbg
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2020-03-23 09:59:00
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拷贝下来的代码好多坑要踩。。。我将其上传到谷歌colab上，当前目录结构如下：需要说明的是，虽然我们只有2类，但是，要加上背景一类，所以总共我们有3类。首先我们要读取自己的数据集在config.py中# config.pyimport os.path# gets home dir cross platform#HOME = os.path.expanduser("~")HOME = os.path
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2020-03-22 16:05:00
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数据集数据集目录如上，VOC数据集的格式JPEGImages目录下，放上自己的训练集和测试集Annotations 下
原创
2022-11-01 17:53:04
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睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台学习前言源码下载YoloV5改进的部分（不完全）YoloV5实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络Backbone介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取3、利用Yolo Head获得预测结果三、预测结果的解码1、获得预测框与得分2、得分筛选与非极大抑制四、训练部分1、计算loss所需内容2、正样本的匹配过程a、匹
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2024-07-19 09:16:54
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这几天一直在做调包侠，是时候来总结总结了。记录一些我所遇到的不常见的问题。faster rcnn:参考代码：
jwyang/faster-rcnn.pytorchgithub.com
pytorch代码调试，相较于tensorflow的版本要友好一些，不用创建软连接啥的，数据集直接复制voc2007就行(暂时没有尝试coco)，不过要注意如果有一个类别是0（就是完全没有目标的
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2023-11-16 22:23:10
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目录图像中的目标检测视频中的目标跟踪作者有言在文章《基于 PyTorch 的图像分类器》中，介绍了如何在 PyTorch 中使用您自己的图像来训练图像分类器，然后使用它来进行图像识别。本篇文章中，我将向您展示如何使用预训练的分类器检测图像中的多个对象，然后在视频中跟踪它们。图像分类(识别)和目标检测分类之间有什么区别？在分类中，识别图像中的主要对象，然后通过单个类对整个图像进行分类。在检测中，在图
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2023-11-01 21:31:59
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睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台学习前言什么是SSD目标检测算法源码下载SSD实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码4、在原图上进行绘制二、训练部分1、真实框的处理a、找到真实框对应的先验框b、真实框的编码2、利用处理完的真实框与对应图片的预测结果计算loss训练自己的SSD模型一、数据集的准备二、数据集的处理三、开始网络训练四、训
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2024-07-23 09:49:25
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实现网络的前向传播第二部分中，我们实现了 YOLO 架构中使用的层。这部分，我们计划用 PyTorch 实现 YOLO 网络架构，这样我们就能生成给定图像的输出了。我们的目标是设计网络的前向传播。定义网络如前所述，我们使用 nn.Module 在 PyTorch 中构建自定义架构。这里，我们可以为检测器定义一个网络。在 darknet.py 文件中，我们添加了以下类别：class Darknet(
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2023-07-18 12:59:39
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5.1 目标检测概述5.1.1 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。例子：确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。作为图像理解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高
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2024-05-20 23:54:13
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本文约
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5分钟 。
本文介绍采用代码搞定目标检测的技术。 计算机视觉是人工智能的一个重要领域，是关于计算机和软件系统的科学，可以对图像和场景进行识别、理解。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率重建等多个领域。由于存在大量的实际需求，目标检测可能是计算机视觉中最有意义的领域。
目标检测是指计算
