一、目标检测之SSDSSD: Single Shot MultiBox Detector论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325
论文代码：https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow
二、SSD算法1、整体框架图1： 图2：算法步骤：1、输入一幅图片（300x300），将其输入到预训练好的分类网络中来获得不同大小的特征映射
转载
2024-04-21 12:21:18
106阅读
前言： SSD是经典的一阶目标检测网络框架，特点是速度快，网络简洁。主要思想：（1）数据增强，包括光学变换和几何变换（2）网络骨架，SSD在VGG基础上延伸了4个卷积模块（生成不同尺度的特征图）（3）PriorBox与多层特征图：在不同尺度设置预选框，分别检测不同大小物体（4）正、 负样本的选取与损失计算
转载
2023-10-27 15:00:15
97阅读
这几天准备对物体检测Mobilenet-SSD做一些了解以及在自己的数据集上进行训练，MobileNet-SSD网络的一部分是轻量级网络Mobilenet的引入，这一部分在网络中加入了可分离卷积部分，大大减小了模型的计算量，同时也缩小了模型大小，这一部分在后续的博客中会进行完善，在Mobilenet-SSD中，我们可以将其Mobilenet理
转载
2024-08-14 19:39:22
97阅读
1. YOLO的亮点 前面已经介绍了R-CNN系列目标检测方法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。目标检测中的RCNN系列算法遵循2-stage的流程：第一步做 “region proposals”获得所有候选目标框，第二步对所有候选框做“Box Classifier候选框
转载
2024-04-22 16:17:44
154阅读
最近在使用opencv做一些图像处理和检测的内容，今天主要讲一下基于mobilenet模型进行目标检测的一般流程。部署环境：vs2017 +opencv3.3+C++ 1、添加引用库和命名空间 添加我们所需要使用的dnn库，和相关依赖#include<iostream>
#include<
转载
2024-04-05 14:19:46
130阅读
前言由于在学习和应用目标检测算法时，不可避免的接触到正负样本的生成策略等知识点，并且正负样本的区分策略对算法最终效果至关重要。因此，通过参考他人的文章资料，本文将目标检测中正负样本的区分策略进行汇总。为了能将主要篇幅集中在不同算法生成正负样本的策略上，本文不对每个算法完整结构进行详细介绍。本文涉及了不同种类的anchor-based和anchor-free的相关算法（共5个算法）。并且会在后续文章
三维目标检测算法原理输入输出接口Input：（1）图像视频分辨率（整型int）（2）图像视频格式（RGB，YUV，MP4等）（3）左右两边的车道线位置信息摄像头标定参数（中心位置（x,y）和5个畸变系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float）（4）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标方向的旋转角度，车辆宽度高度车速等等，浮点型float） Output：（1）BandingBox左上右
目标检测中的Anchor Free方法 3. 基于Segmentation的方法FCOS先来上一张FCOS的整体框架图： 按照FCOS的说法，它是把每个location都当做一个样本，如下图所示，可以看到，最左面的橙色点在棒球运动员的box内，这个点的gt实际上是该点到box的四个边缘的距离以及box的obj类别，所以最后预测出来的output是HxWxC以及HxWx4，C和4分别代表每
转载
2024-08-15 18:34:43
28阅读
传统目标检测算法基本流程 候选框的提取。候选框的提取通常采用滑动窗口的方法进行，接下来对每个窗口中的局部信息进行特征提取（通常采用一些经典的计算机视觉模式识别中的算法，包括：基于颜色、基于纹理、基于形状的方法，以及一些中层次或高层次语义特征的方法，这些方法有些是需要学习得到的。如：抽取基本的直方图特征，常见的纹理特征）计算机视觉中常见的特征提取的方法往往分为三类：1.底层特征：颜色，纹理
转载
2024-03-22 09:46:40
96阅读
本文介绍机器学习目标检测相关各种基础概念的介绍。目标检测目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和
转载
2024-04-02 21:28:41
52阅读
什么是端到端训练测试by Phong Huynh 由Phong Huynh (Why End-to-End Testing is Important for Your Team)(How our team implemented end to end testing in 4 easy steps)At Hubba, our business needs are always evolving a
其实SSD的论文是在YOLOv2之前看的，但由于那时本人初识机器学习，还不了解基本概念，所以只是囫囵吞枣，没能理解得很透彻，于是今天重新拾起SSD，并编辑出一篇学习记录，希望对大家有所帮助。如果本文中某些表述或理解有误，欢迎各位大神批评指正。下面进入正题。论文原文中提到，作者提出的SSD算法比之前的YOLO算法更快、更精确，精确度可以媲美之前的Faster R-CNN。为了理解方便，本文将原论文中
转载
2024-08-09 15:55:48
33阅读
文章目录一、前言二、入门实验coco数据集1.下载2.食用3.源码 一、前言yolo3也是目标检测的新兴算法之一。它的发展是基于HOG->CNN ->RCNN->YOLO。 （图源于网络，侵删）图像检测发展史：HOG阶段（一步法）：边缘检测+卷积神经网络。CNN ~ R-CNN阶段（两步法）：基于图像分类加上滑动窗口。YOLO：区域推荐(RP)。1 , 2 方法缺点：计算量比较
转载
2024-05-02 15:49:35
247阅读
知识与例子1目标检测定义：在图片中对可变数量目标进行查找（一般与分类一同进行） 存在的三个问题： 1.1目标种类与数量问题： 目标的数量不确定 1.2目标尺度问题：不同时刻将会有多个目标，目标大小不一样，需要进行检测 1.3 外在环境干扰：主要是复杂环境的影响2 目标检测与图像分类区别 2.1分割：分割出若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程（关注像素层面） 语义分割：找到同
转载
2024-04-22 09:46:19
28阅读
1、前言
当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和有意思的任务，如目标检测，物体定位，图像分割等，见图1所示。其中目标检测是一件比较实际的且具有挑战性的计算机视觉任务，其可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置，由于图片中目标数是不定的，且要给出目
转载
2024-04-09 00:35:10
2100阅读
# 计算机视觉中的目标检测流程
计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支，目标检测是其关键应用之一。目标检测的目的是识别图像中的物体并为每个物体定位矩形框。本文将带您了解目标检测的流程，并通过代码示例来演示这一过程。
## 目标检测的基本流程
目标检测通常可以分为以下几个步骤：
1. **数据准备**
- 收集图像数据集。
- 对数据进行标注，建立标签和框。
2. **模型选择
文教程以路标数据集为例，使用yoloV3算法详细说明paddleDetection全流程使用教程，包含：准备数据，选择模型，训练模型，评估，预测，模型压缩和模型部署。数据准备关于数据准备的请参考：注意： （1）数据集中路径名、文件名不要包含空格，尽量不要使用中文 （2）用户数据，建议在训练前仔细检查 数据，避免因数据标注格式错误或图像数据不完整造成训练过程中的中断 （2）如果图像尺寸太大的话，在不
转载
2024-03-22 19:45:56
38阅读
目录读取数据集损失函数和评价函数网络模型图预测 %matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
#对每个锚框进行类别预测
def cls_predictor(num_i
转载
2023-06-19 16:20:26
326阅读
One Stage和Two Stage。 之前已经介绍了R-CNN、Fast-RCNN以及Faster-RCNN三种目标检测网络的算法流程和理论，这三种网络都属于Two Stage，Two Stage字面意思就是需要两步完成检测，这种目标检测网络有个比较明显的缺陷是检测速度较慢。为了加快检测速度，出现了另外一种One Stage的目标检测网络，常见地例如SSD、Yolo算法。
SSD介绍SSD(Single Shot Multibox Detector)是一种单阶多层的目标检测模型，因为SSD只进行了一次框的预测与损失计算，因此属于One-Stage范畴里的一种主流框架，目前仍被广泛应用。SSD从多个角度对目标检测做出了创新，结合了Faster-RCNN和YOLO各自的优点，使得目标检测的速度相比Faster-RCNN有了很大的提升，同时检测精度也与Faster-RCN
转载
2023-08-17 09:53:48
150阅读
