# 感知世界的新方式：vibe目标检测
在当今数字化的时代，计算机视觉技术正逐渐渗透到我们生活的方方面面。其中，目标检测是一种重要的计算机视觉任务，它能够识别图像或视频中特定物体的位置和类别。vibe目标检测是目前较为流行的一种方法，它使用了一种名为"VIBE"（Visual Backbone for Object Detection）的卷积神经网络架构，能够在处理速度和准确性之间取得平衡。
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2024-05-04 04:46:55
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目前YOLOv5已经更新到v6.0版本了，本文适用于v3.0-v6.0间所有版本的各种配置，以及更新了YOLOv5的使用说明。需要注意的是v2.0之后版本的YOLOv5权重通用，但不兼容v1.0，因此不建议使用v1.0。v6.0版本需要的Python版本>=3.7.0，PyTorch>= 1.7。v6.0版本新增yolov5 nano模型，其他模型结构也有修改，模型转换/导出友好，精度
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2023-08-25 16:51:12
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深度学习之目标检测（三）-- FPN结构详解深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔 深度学习之目标检测（三）FPN结构详解1. FPN —— 特征金字塔FPN 原始论文为发表于 2016 CVPR 的 Feature Pyramid Networks for Object Detection。针对目标检测任务，主要解决的问题是目标检测在处理多尺度变化问题时的不足，最
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2024-03-27 23:04:15
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CenterNet—Objects as Points介绍 CenterNet是一个anchor-free的目标检测网络，与YOLOv3相比，精度有所提升，此外他不仅能够用于2D目标检测，也能够用于人体姿态识别，3D目标检测等···安装CenterNet 其实安装CenterNet的过程就是一个配置环境的问题，直接跟着官方给出的这里Install.md配置一下即可，十分推荐使用Conda来管理环境
一 简介目标检测即为在图像中找到自己感兴趣的部分，将其分割出来进行下一步操作，可避免背景的干扰。以下介绍几种基于opencv的单目标检测算法，算法总体思想先尽量将目标区域的像素值全置为1，背景区域全置为0，然后通过其它方法找到目标的外接矩形并分割，在此选择一张前景和背景相差较大的图片作为示例。环境：python3.7 opencv4.4.0二 背景前景分离1 灰度+二值+形态学 轮廓特征和联通组件
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2023-12-04 15:54:29
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本文主要介绍Ubuntu系统下GCC生成静态库和动态库和两者之间的链接、GCC的常用命令以及GCC编译器的主要工作原理、OpenCV的安装以及简单应用、掌握GitHub的使用方法，上传自己的代码。目录一、GCC生成静态库和动态库的应用1、用GCC生成静态库和动态库（1）编译生成例子程序hello.c、hello.h、main.c。（2）第 2 步：将 hello.c 编译成.o 文件（3）第 3
VIBE的确是一个非常快速 的方法，计算量与内存使用量极小，思想简单却非常有效。VIBE 采用 20 个历史像素值当前像素的背景模型，将当前像素与背景模型中的每个像素进行距离比较，如果小于背景阈值（20）的背景像素个数大于某个值（2），则认定当前像素为背景，对背景模型进行更新，否则，认定当前像素为 前景。需要注意的是：1. 背景模型的初始化：采用第一帧初始化背景模型，随机从当前像素8邻域（包括自身
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2024-04-19 12:55:47
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运动目标检测算法的研究1 帧间差分法帧间差分法是用来检测固定摄像头下的运动物体。该方法利用图像序列中相邻帧的像素值之间的相关性，先将图像序列中相邻两帧进行相减，然后对得到差值图像进行阈值判断，进而提取动态前景。设It(i, j)代表t时刻的图像，Bt(i, j)为t时刻的背景图像，T为分割阈值，那么该算法优点是计算简单，适用于简单场景以及光线变化的场景，但是该算法过于简单导致检测结果精度不高，在
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2023-08-17 20:43:11
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编者荐语针对暗光场景下的high-level vision task中存在的一些问题：1.图像质量差 2.图像增强手段容易失效 3.数据集规模小，作者提出了一种新的多任务自动编码转换（MAET）模型。作者丨信息门下奶狗@知乎链接丨https://www.zhihu.com/question/493246711/answer/2209905715 ICCV 2021: Multitask AET
ViBe算法：ViBe - a powerful techni
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2022-01-13 09:52:50
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本文为日本大学（作者：XiaofengLU）的博士论文，共143页。视频监控已成为近年来图像处理和计算机视觉技术的一个重要研究领域，它尝试从图像序列中检测、识别、跟踪某些物体，并了解、描述目标的行为。视频交通监控系统为智能交通系统（ITS）的交通控制和管理提供最有效的交通信息，为安全驾驶提供帮助。运动目标检测与跟踪方法是智能视频监控领域中最基础、最重要的技术，是实现实时智能视频监控的关键。然而，由
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2024-04-17 09:13:18
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TOCDETR — End-to-End Object Detection with Transformersoutline摘要：我们提出了一种将对象检测视为直接集预测问题的新方法。 我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计的组件的需求，例如非最大抑制程序或锚点生成，这些组件明确编码了我们对任务的先验知识。 新框架的主要成分称为DEtection TRANSformer或DETR，是基
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2024-01-21 11:15:26
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1. 什么是目标检测？啥是目标检测？拿上图 (用YOLOv3检测) 来说，目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。再来看下YOLOv3在视频上的效果：总之，目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。2. 目标检测技术的概述目前，基于深度学习(deep learning)的
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2023-08-07 19:45:15
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本文介绍了如何搭建yolov5目标检测代码的环境，详细记录了python虚拟环境、安装pytorch、加载yolov5项目以及运行检测程序的全过程。完成了本文的yolov5项目搭建后，可以查看本文下一篇文章：使用yolov5训练自己的数据集并测试。一、安装Python虚拟环境1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。2、使用
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2024-05-31 01:00:00
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只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModelP
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2023-09-26 15:29:09
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目录1 引言2 data3 assets4 weights5 结语 1 引言由于项目需要，需要掌握目标检测相关知识，只做过copy别人代码进行CNN分类的我零基础，压力山大。本博客所学习的代码来自github上对YOLOv3的PyTorch版本复现，作者为苹果公司的机器学习工程师eriklindernoren，项目地址为：https://github.com/eriklindernoren，fo
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2023-09-27 20:04:47
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只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。 from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
detector.setModelTypeAsRetinaNet()
detector.setModel
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2024-03-14 21:39:22
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在这篇文章中，我将给出一份带运行示例的NMS Python脚本，并对算法和代码进行详细解说。相信大家看完这篇文章后，能够轻松地掌握NMS的底层原理。示例脚本（包括可视化的代码）链接：https://github.com/SingleZombie/DL-Demos/tree/master/dldemos/nms算法介绍在目标检测算法中，为了尽量不漏掉物体，会输出大量的检测结果（每一条结果由检测概率与
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2023-10-07 17:01:59
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一、背景目标检测算法一般分为单阶段算法和多阶段算法。 多阶段算法特点是：精度高，但速度慢。（Faster-RCNN） 单阶段算法特点是：速度快，但精度不如前者。(SSD,RetinaNet，以及后面的FCOS等等) 精度低的关键原因就在于：正负样本极度不平衡。 那么Faster-RCNN为什么没有这个困扰？ 因为在Faster-RCNN的RPN阶段已经对锚框进行了一个IOU匹配，做了一个筛选。 在
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2024-07-24 14:48:04
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前言opencv是什么可能很多人都不清楚，那么这个时候咱们就可以打开百度输入opencv是什么。这不就有了吗，然后点击进去。 这不就完美的解决了opencv是干啥的了吗，不过估计还是有很多人是看不明白的那么接下来咱们就来实现它当中的一个功能吧，非常强大，好好看好好学。正文在此篇文章中主要讲的是 展示如何使用Python和OpenCV实现简单的对象检测。我们需要初始化虚拟环境:python3 -m
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2023-08-16 17:20:39
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