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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# 使用Python实现目标检测的指南
目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，它的目标是识别和定位图像中的特定物体。在这篇文章中，我们将详细介绍如何使用Python实现目标检测的基本流程。即使你是刚入行的小白，通过这篇文章，你将能够掌握目标检测的基本框架，并使用一些流行的深度学习库来进行实现。
## 目标检测流程概述
我们可以将目标检测的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 任务 | 说明
前言：以前对SSD算法只有一个比较粗浅的理解，这周为了在组会上讲清楚SSD算法，自己又仔细看了好几遍论文，自己觉得算是抠得比较细的一篇论文了，总结一下。
一、背景当前基于深度学习的通用目标检测框架主要分为两大类，一类是基于候选区域选择的深度学习目标检测算法，该方法将检测分两步完成，其基本步骤是：第一步生成可能存在目标的区域，第二步将每个该区域都输入分类器中进行分类，去掉置
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2024-10-02 15:44:26
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YOLO的检测流程：1. 将图片resize到448*448大小。2.将图片放到网络里面进行处理。3.进行非极大值抑制处理得到结果。YOLO不同于传统的检测算法，采用滑动窗口来寻找目标。YOLO直接采用单个卷积神经网络来预测多个bounding boxes和类别概率。YOLO存在的优点是：1.速度快。 2. 泛化能力强 ，可以广泛适用于其他测试集。3.背景预测错误率低，因为是整张图片放
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2024-05-16 06:14:43
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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
# 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。
原创
2024-05-04 04:46:55
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博主的此时的环境配置见此前博客Tensorflow Lite使用介绍_竹叶青lvye的博客接着前面的博客系列讲，这里来介绍下Tensorflow LIte。TensorFlow Litehttps://tensorflow.google.cn/lite/guide?hl=zh-cn博主的环境简单介绍如下：python 3.6.5tensorflow-gpu 2.6.2cuda version: 1
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2024-01-08 21:04:29
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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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# 教你如何实现python目标检测语义分割
## 概述
在这篇文章中，我将教你如何使用Python实现目标检测和语义分割。这两个任务是计算机视觉领域非常重要的任务，通过学习和掌握这些技能，你可以在图像处理和分析方面有着更深入的理解。
## 流程
下面是实现目标检测和语义分割的流程表格：
| 步骤 | 任务 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 搭建模型 |
原创
2024-07-12 06:11:21
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OpenCV实现yolov3实时目标检测前言这是小白第一次写博客，有什么错误和不严谨的地方还希望大家多多斧正。最近在B站看了一个小哥从youtube搬来的一个视频，自己就照虎画猫跟着敲起了代码，接下来我就给大家介绍一下基本流程步骤，自己也学习学习。OpenCV是一个十分强大的开源跨平台计算机视觉库，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，可以运行在Linux、Windows、A
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2023-10-29 09:56:15
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1 绪论1.1 课题研究背景及意义运动目标检测是图像处理与计算机视觉的一个分支，在理论和实践上都有重大意义，长久以来一直被国内外学者所关注。在实际中，视频监控利用摄像机对某一特定区域进行监视，是一个细致和连续的过程，它可以由人来完成，但是人执行这种长期枯燥的例行监测是不可靠，而且费用也很高，因此引入运动监测非常有必要[1]。它可以减轻人的负担，并且提高了可靠性。概括起来运动监测主要包括三个内容[
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
目录模型训练目标检测中涉及的超参数训练部分的实现使用训练结果实现目标检测的推理NMS非极大值抑制单图预测推理VOC测试集评测介绍map指标 模型训练经过前面章节的学习，我们已经对目标检测训练的各个重要的知识点进行了讲解，下面我们需要将整个流程串起来，对模型进行训练。通常来说，神经网络的训练实现流程大致如下：设置各种超参数定义数据加载模块 dataloader定义网络 model定义损失函数 lo
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2024-06-26 14:24:46
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batch_size、epoch、iteration是深度学习中常见的几个超参数：（1）batchsize：每批数据量的大小。DL通常用SGD的优化算法进行训练，也就是一次（1 个iteration）一起训练batchsize个样本，计算它们的平均损失函数值，来更新参数。（2）iteration：1个iteration即迭代一次，也就是用batchsize个样本训练一次。（3）epoch：1个ep
据说，现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技，可以自动分析抛物轨迹，用来协助检查很多不文明行为。你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。1. 实现思路读取视频流，载入
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2023-12-26 14:17:35
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Contents0 写在前面1 Introduction2 Label Assignment3 实施细节4 最后的最后 开始之前学习一个单词热热身：canonical 英[kəˈnɒnɪkl] adj. 被收入真经篇目的; 经典的; Some of the paintings were canonical, included in art-history books. 有些画是经典的,收录在艺术
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2024-07-24 20:21:39
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在上一节内容中，介绍了如何将YOLO应用于图像目标检测中，那么在学会检测单张图像后，我们也可以利用YOLO算法实现视频流中的目标检测。将YOLO应用于视频流对象检测首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码：# import the necessary packages
import numpy as np
import argparse
import imutils
imp
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2024-04-29 10:04:48
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睿智的目标检测65——Pytorch搭建DETR目标检测平台学习前言源码下载DETR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a、什么是残差网络b、什么是ResNet50模型c、位置编码2、编码网络Encoder网络介绍a、Transformer Encoder的构建b、Self-attention结构解析3、解码网络Decoder网络介绍4、预测头的构建三、预测结果
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2023-08-28 11:13:58
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结论放前面：现阶段最强的是 YOLOX，代码已开源YOLO最开始很简单，v2v3提供了一定的优化，v4猛堆料，v5优化了内存。 YOLO 特点yolo其他YOLO训练和检测均是在一个 单独网络中 进行。RCNN采用分离模块。包括之后的 Faster RCNNYOLO将物体检测作为一个 回归问题 进行求解，输入图像经过一次inference，便能得到图像中所有 物体的位置 和其 所属类别 及相应的
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2024-05-17 07:58:01
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SSD(Single Shot Detection)是一个流行且强大的目标检测网络，网络结构包含了基础网络(Base Network)，辅助卷积层(Auxiliary Convolutions)和预测卷积层(Predicton Convolutions)。本文包含了以下几个部分：(1)理解SSD网络算法所需要理解的几个重要概念(2)SSD网络框架图(3)SSD网络中几个重要概念的详细解释(4)SS
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2024-08-12 15:08:35
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