目标检测与目标识别
目标识别（objec recognition）是指明一幅输入图像中包含哪类目标。其输入为一幅图像，输出是该图像中的目标属于哪个类别（class probability）。 目标检测（object detection）除了要告诉输入图像中包含哪类目标外，还要框出该目标的具体位置（bounding ...
原文：什么是目标检测？
图像分类 目标检测 分割是计算机视觉领域的三大任务。 目标检测的基本思路：同时解决定位 localization 识别 Recognition 。多任务学习，带有两个输出分支。一个分支用于做图像分类，即全连接 softmax判断目标类别，和单纯图像分类区别在于这里还另外需要一个 背景 类。另一个分支用于判断目标位置，即完成回归任务输出四个数字标记包围盒位置 例如中心点横纵坐标和包围盒长宽 ，该分 ...
2020-07-08 17:23 0 956 推荐指数：
相关推荐
目标检测与目标识别
2020-09-21 目标检测（Object Detection）和目标跟踪（Object Tracking）的区别 Object Recognition: which object is depicted in the image? input: an image ...
目标检测 1 ： 目标检测中的Anchor详解
咸鱼了半年，年底了，把这半年做的关于目标的检测的内容总结下。 本文主要有两部分： 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题，R-CNN，SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目标检测中，使用一个矩形的边框来表示。在图像中，可以基于图像坐标系使用多种方式 ...
从目标检测到小目标检测
目标检测 目标检测（object detection），就是在给定的一张图片中精确找到物体所在的位置，并标注出物体的类别。所以，目标检测要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。但是，在实际照片中，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态、在图片中的位置都不一样，物体之间 ...
[目标检测]PVAnet原理
创新点：基于Faster-RCNN使用更高效的基础网络 1.1 创新点 PVAnet是RCNN系列目标方向，基于Faster-RCNN进行改进，Faster-RCNN基础网络可以使用ZF、VGG、Resnet等，但精度与速度难以同时提高。PVAnet的含义应该为：Performance Vs ...
通用目标检测
通用目标检测 定义： 给定一个任意的图像，确定是否有来自预定义类别的语义目标的实例，如果存在，返回空间位置和范围.相比于目标类检测,更侧重于探测广泛的自然类别的方法 发展历程: PASCAL VOC数据集, ILSVRC性能逐渐提高. 典型算法 基于卷积 ...
目标检测 anchor的生成
两个名词：目标的真实边界(ground_truth bounding box)。而以像素为中心生成多个大小和宽高比(aspect ratio)的边界框，称为anchor box。 基于深度学习的目标检测不使用传统的滑窗生成所有的窗口作为候选区域，FasterRCNN提出的RPN网络，处理较少但准确 ...
关于目标检测的anchor问题
关于目标检测其实我一直也在想下面的两个论断： Receptive Field Is Natural Anchor Receptive Field Is All You Need 只是一直没有实验。但是今天有人正式提出来了： https://github.com/becauseofAI ...