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本文转自知乎,作者mileistone,已获作者授权转载,请勿二次转载。 https: zhuanlan.zhihu.com p 目标检测模型训练的时候有两个任务,框分类 框里是什么 和框回归 框在哪 ,本文主要讲第二点。 框回归可以分为两大类,基于x,y,w,h的回归 比如Faster R CNN YOLO RetinaNet里框回归的loss ,基于IoU的回归 比如IoU loss GIoU ...
2020-12-07 08:46 0 578 推荐指数:
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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 ...
SSD是常用的one_stage目标检测算法。目标检测直白理解就是用框取框图片中的各个位置,如果能框到目标,且目标的边界正好与框的边界重合 则说明检测到一个目标。如果我们用各种各样的框逐像素移动,那么肯定可以很快的检测到目标,但是这样就带来一个问题,各种各种的框,逐像素移动,就意味着无数个框 ...
在这个大家都在摸鱼、熬时间、等年终奖的“空闲时间”(哈哈),我整理了一篇文章,之前已经发过公众号,有兴趣的朋友可以关注一下。 做过基于目标检测算法应用的人可能会碰到这样一个问题:算法在检测连续视频帧时,视频中同一个目标的检测框经常出现抖动、有时候目标还出现若干帧检测不到的情况(漏检),哪怕整个 ...
参考链接:https://blog.csdn.net/Extremevision/article/details/86436596种树的左耳答案 饱和是相对于占坑来说的,对于去探索未来踩坑来说,目标检测还远远没有达到饱和的地步。只是说想发简单的好论文越来越难了,并不是说不会有什么突破了。单就检测 ...
一些常见的参数,如下所示: img:您要绘制形状的图像 color:形状的颜色。对于BGR,将其作为元组传递,例如:(255,0,0)对于蓝色。对于灰度,只需传递标量值即可。 厚度:线 ...
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 ...
目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂。最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法。这些比较重要的方法 ...