在博文 中对R-CNN进行了简单介绍，这里在R-CNN的基础上简单介绍下Fast R-CNN。在R-CNN网络结构模型中，由于卷积神经网络的全连接层对于输入的图像尺寸有限制，所以所有候选区域的图像都必须经过变形转换后才能交由卷积神经网络模型进行特征提取，但是无论采用剪切(crop)还是采用变形(warp)的方式，都无法完整保留原始图像信息，何凯明等人提出的空间金字塔池化层(Spatial Pyra
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2024-08-08 12:04:15
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扬尘检测算法主要用于监测建筑工地、矿山开采、道路施工以及其他易产生扬尘的工业活动中产生的粉尘，以保障空气质量、工人健康以及环境保护。通过使用先进的图像处理和计算机视觉技术，扬尘检测算法能够实时监控并识别出扬尘事件，为相关部门提供及时的信息以便采取必要的措施。应用场景
扬尘检测算法广泛应用于多种场景中，以下是一些典型的应用实例：
1. 建筑工地
- 施工现场监控：在建筑工地安装扬尘检测系统，能够在施
原创
2024-09-14 14:04:12
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边缘算法检测。注意事项：前提是你配置好了open
原创
2022-06-09 01:24:25
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在计算机视觉领域，最基本也最经典的一个问题就是目标识别(Object Detection)：给出一张图像，用detector检测出图像中特定的object(如人脸)。这方面的论文最经典的恐怕要数《Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features》这篇了，截止目前(2015.4.2)已经引用10834次。Matlab
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2024-04-29 18:58:53
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综述two-stage是基本深度学习的目标检测算法的一种。主要通过一个完整的卷积神经网络来完成目标检测过程，所以会用到的是CNN特征，通过卷积神经网络提取对候选区域目标的特征的描述。典型的代表：R-CNN到faster RCNN。如果不考虑two-stage方法需要单独训练RPN网络这一过程，可以简单的广义的理解为端到端的过程。但不是完全的端到端，因为训练的整个网络过程中需要两个步骤：1.训练RP
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2024-03-21 15:28:17
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目标检测算法 文章目录目标检测算法全卷积神经网络（FCN）非极大值抑制（Non-max suppression）R-CNN算法流程SPP-Net（Spatial Pyramid Pooling Net）Fast-RCNNFaster-RCNNFaster-RCNN-RPN的损失函数Faster-RCNN的训练流程目标检测的one-stage & two-stageSSD（Single sh
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2024-02-19 10:56:15
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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，且要给出目标的精确位置，
烟火检测算法主要用于火灾早期预警系统中，能够在火灾初期阶段及时发现烟雾或火焰，从而快速响应并采取行动，以减少火灾带来的损失。以下是对烟火检测算法的应用场景及优势的详细介绍。烟火检测算法广泛应用于多种场景中，以下是一些典型的应用实例：
1. 公共安全监控
- 楼宇监控：在办公楼、酒店、医院等建筑物内部安装烟火检测系统，能够在火灾初期及时发现火源。
- 仓库与工厂监控：在仓库、工厂等易燃物较多的地方安
原创
2024-09-14 16:37:38
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烟火检测算法主要用于火灾早期预警系统中，能够在火灾初期阶段及时发现烟雾或火焰，从而快速响应并采取行动，以减少火灾带来的损失。这种技术广泛应用于公共安全、工业生产、家庭安全等领域。以下是关于烟火检测算法的应用场景及优势的详细介绍。一、应用场景
1. 公共安全
- 楼宇监控：在办公楼、酒店、医院等建筑物内部安装烟火检测系统，能够在火灾初期及时发现火源。
- 仓库与工厂监控：在仓库、工厂等易燃物较多的地
原创
2024-09-19 17:04:45
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原创
2021-06-11 14:49:40
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作者：蒋天园前言今年CVPR20-paper-list前几天已经出了，所以这里做一点大致的综述介绍在CVPR20上在3D目标检测的一些文章。如下图所示，3D目标检测按照大方向可以分为室外和室内的目标检测，室内场景数据集一般有ScanNet等，该领域研究比较少，笔者注意到的第一篇文章是来自FAIR的voteNet，采用霍夫投票机制生成了靠近对象中心的点，利用这些点进行分组和聚合，以生成box pro
今天，“计算机视觉战队”给大家继续分享目标检测综述，今天主要说说目标检测算法的快速发展。SPEED-UP OF DETECTION加速目标检测一直是一个重要而又具有挑战性的问题。在过去的20年里，目标检测领域已经发展了复杂的加速技术。这些技术大致可以分为 “ 检测管道提速 ”、“ 检测引擎提速 ” 和 “ 数值计算提速 ” 三个层次，如下图所示。Feature Map Shar
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2024-04-12 11:55:21
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YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。目标检测思路目标检测属于计算机视觉的一个中层任务，该任务可以细化为目标定位与目标识别两个任务，简单来说，找到图片中
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2024-01-27 19:50:25
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特征融合分类在深度学习的很多工作中（例如目标检测、图像分割），融合不同尺度的特征是提高性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取其长处，弃之糟泊，是改善分割模型的关键。很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类
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2024-07-31 16:59:04
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图像分割技术图像分割技术，顾名思义，就是将一幅数字图像分割成不同的区域，主要包括：图像边缘分割技术，阈值分割技术和区域分割技术。 这里先简单介绍一下边缘分割技术。边缘分割技术的介绍边缘检测是检测图像特性发生变化的位置，比如图像在边界处会有明显的不同，边缘分割技术就是检测出不同区域的边界来进行分割，常见的边缘检测方法包括有微分算子，Canny算子和LOG算子等，其中微分算子常用的有Sobel算子，R
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2023-11-07 12:06:02
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目录：第一章 R-cnn第二章 fast rcnn第三章 faster rcnn第四章 参考文献 第一章 R-cnn一、R-cnn框架流程1.输入图像2.运用selective search算法提取2k左右的region proposals3.将每个region proposal通过warp(扭曲)为22
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2024-05-28 22:25:35
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异常检测 (anomaly detection)，又被称为“离群点检测” (outlier detection)，是机器学习研究领域中跟现实紧密联系、有广泛应用需求的一类问题。但是，什么是异常，并没有标准答案，通常因具体应用场景而异。大多数文献对异常的定义虽然笼统，但其实暗含了认定“异常”的两个标准或者说假设：异常数据跟样本中大多数数据不太一样。异常数据在整体数据样本中占比比较小。为了刻画异常数据
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2024-05-08 15:25:29
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现今，基于深度学习的目标检测的算法主要有 R-CNN系列、SSD 和 YOLO 等。YOLO 目标检测法，即 you only look once (YOLO) at an image，是一种基于深度学习的目标检测算法。YOLO 是第一个采用了回归思想实现 one-stage 检测的算法，如今它已经发展到 YOLOv3，检测能力已大大好于第一代的 YOLO。相比作为后辈的 SSD 算法，性能也得以
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2023-11-24 15:11:32
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目标检测20年综述之（一）传统方法VJ 检测器—检测人脸方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征 从cell到bolck构造检测的特征向量Deformable Part-based Model (DPM)利用HOG和SVM进行后续的分割、分类候选区域/窗 + 深度学习分类在深度学习时代，目标检测可以分为两类：two-stage和one-stage
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2024-05-21 11:27:21
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一、边缘检测概念图像的边缘检测的原理是检测出图像中所有灰度值变化较大的点，而且这些点连接起来就构成了若干线条，这些线条就可以称为图像的边缘。效果如图：接下来介绍一下边缘提取的几种算子，具体证明过程可能会比较简单，重点在函数的使用上。二、算法实现：1.索贝尔算子索贝尔算子（Sobel operator）计算。
C++: void Sobel(InputArray
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2023-11-20 14:23:34
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