文章目录前言目标检测发展史及意义一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、网络结构的介绍三、代码实现0.工程目录结构如下1.导入库2.配置GPU/CPU环境3.数据加载器4.模型构建5.模型训练1.学习率设置2.优化器设置3.损失设置4.循环训练6.模型预测四、算法主入口五、训练效果展示 前言 本文主要讲解基于mxnet深度学习框架实现目标检测，
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2024-09-14 09:15:50
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摘要学习准确的深度对于多视图3D目标检测至关重要。最近的方法主要是从单目图像中学习深度，由于单目深度学习的不适定性，这些方法面临着固有的困难。在本项工作中，作者没有使用单一的单目深度方法，而是提出了一种新颖的环视temporal stereo(STS)技术，该技术利用跨时间帧之间的几何对应关系来促进准确的深度学习。具体来说，作者认为将自车周围所有摄像头的视野作为一个统一的视图，即环绕视图，并对其进
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2024-03-01 14:37:00
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目录faster-rcnn.pytorch-1.0指南（一）——序言faster-rcnn.pytorch-1.0指南（二）——平台搭建和模型训练faster-rcnn.pytorch-1.0指南（三）——制作PASCAL VOC2007数据集faster-rcnn.pytorch-1.0指南（四）——训练自己的数据集一、下载Github代码git clone https://github.com
转自:新智元【导读】在最近放出的CVPR 2021论文中，微软的研究者提出了多重注意力机制统一目标检测头方法Dynamic Head。在Transformer骨干和额外数据加持下，将COCO单模型测试取得新纪录：60.6 AP。随着注意力机制在自然语言处理和计算机视觉等多个人工智能领域风靡，计算机视觉领域刷榜之争可谓是进入白热化阶段。近期大量工作刷新现有各项任务SOTA：前脚谷歌刚在图像识别Ima
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2024-05-24 23:23:12
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1.环境搭建安装tensorflow或keras环境，直接pip或者conda即可。安装pillow、Jupyter、matplotlib、lxml，打开cmd或者anaconda prompt输入以下命令，并安装成功。pip install pillow
pip install jupyter
pip install matplotlib
pip install lxml下载tensorf
作者：派派星导读目标检测是CV领域常用的算法模型，本文对百度开源的目标检测器 RT-DETR进行了介绍，并通过Python/C++两种方式进行了部署，希望对大家有帮助！Title: DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection Paper: https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdf Code:https://githu
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2024-06-21 19:16:43
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目录目标检测入门比赛规则分析评测指标模型限制运行时间限制数据分析图像大小分布bboxes大小和长宽比例分布bboxes类别分布不均衡，长尾分布感受野 vs anchor & 训练尺度数据的特殊数性质数据分析总结目标检测算法选择整体算法模型预训练多模型集成调参技巧目标检测入门比赛规则分析评测指标mAP， pascal voc， 和 coco，mmdetection有两者格式的eval，详细的
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2024-03-25 16:16:38
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最近需要做基于卫星和无人机的农业大棚的旋转目标检测，基于YOLO V8 OBB的原因是因为尝试的第二个模型就是YOLO V8，后面会基于YOLO V9模型做农业大棚的旋转目标检测。YOLO V9目前还不能进行旋转目标的检测，需要修改代码 PS:欢迎大
【闲鱼服务】基于YOLOv11训练无人机视角Visdrone2019数据集Visdrone2019数据集介绍数据集格式数据预处理yolov11模型训练数据分布情况可视化训练结果Visdrone2019数据集介绍VisDrone 数据集 是由中国天津大学机器学习和数据挖掘实验室 AISKYEYE 团队 ...
数仓基本介绍数仓四大特征：1> 面向主题：要分析的需求是什么，对应的主题是什么；
2> 集成性；
3> 非易失性：存储的都是过去既定发生的数据，不会再进行更改；
4> 时变性：随时间推移，数据需要增加最新的相关的数据，同时分析手段也会发生变化；数据仓库与数据集市区别：数据仓库：将公司中所有的数据全部都聚合在一起，形成的数据集合，称为数据仓库；
数据集市：对数据仓库中数据，根
1、 我们经常从网上获取一些目标检测的数据集资源标签的格式都是VOC(xml格式)的，而yolov5训练所需要的文件格式是yolo(txt格式)的，这里就需要对xml格式的标签文件转换为txt文件。同时训练自己的yolov5检测模型的时候，数据集需要划分为训练集和验证集。这里提供了一份代码将xml格式的标注文件转换为txt格式的标注文件，并按比例划分为训练集和验证集。2、标签为yolo格
Visdrone目标检测实验（含数据格式转换）目前的初步计划是使用ssd或者fasterrcnn或者目 the VisDrone2020 Object Detection i
原创
2022-08-19 21:46:24
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本课程将手把手地教大家使用YOLOv8训练VisDrone无人机目标检测数据集，完成VisDrone目标检测竞赛实战项目，并尝试涨点技巧。
原创
2023-06-18 11:44:02
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在YOLOv5官方的6.1版本中，我发现Data目录下多了5种数据集，包括无人机航拍数据集VisDrone和遥感数据集xView，
原创
2022-08-23 14:53:27
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YOLOR的论文不容易啃，因为其在里面写了大篇幅的数学推导概念，我不做深入推导
原创
2022-08-23 14:49:30
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前言阅读CVPR2019并总结CVPR2019目标检测方法进展综述2、Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.09630论文解读：https://mp.weixin.qq.com/s/6QsyYtEVjavo
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2024-05-26 22:49:02
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论文链接https://arxiv.org/abs/1902.096301.Motivation 包围框回归是2D/3D 视觉任务中一个最基础的模块，不管是目标检测，目标跟踪，还是实例分割，都依赖于对bounding box进行回归，以获得准确的定位效果。目前基于深度学习的方法想获得更好的检测性能，要么是用更好的backbone，要么是设计更好的策略提取更好的feature,然而却忽视了bound
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2024-04-26 15:05:45
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简介我们经常需要使用自己通过标注工具（如LabelImg、LabelMe等）生成的数据集或者一些开源数据集进行目标检测模型的训练，这些自定义数据集格式多样且不具有一致性，而目标检测的数据格式相比于其他任务又复杂很多，因此，为了兼容一些框架和源码，我们一般需要将自定义数据集转换为标准格式，这种标准格式指的一般是COCO格式和VOC格式，因为它们非常出名，有一些针对的解析库，转换为COCO格式和VOC
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2024-05-02 21:03:40
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YOLOv6是否好用？
原创
2022-09-21 19:35:27
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目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代大多数目标检测器的框架是 two-stage，其中目标检测被定义为一个多任务学习问题：1）区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签；2）回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比（IoU）或其它指标。最后，通过一个 NMS 过程移除冗余的边界框（对同一目标的重复检测）。本文...
原创
2021-08-13 09:55:01
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