计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： 分类-Classification：解决"是什么？"的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决"在哪里？"的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决"是什么？在哪 ...

· 适用范围 优点 缺点 帧 差 法 (1)摄像头固定场景； (2)实时性要求高； (3)目标的信息要求不高； (1)对运动目标敏感 ...

“目标检测“是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点。从Viola-Jones Detector、DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN、YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学，整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史。整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中：(非常感谢 ...

转载：传统目标检测算法之DPM 前面介绍了一下HOG，HOG有一个缺点：很难处理遮挡问题，人体姿势动作幅度过大或物体方向改变也不易检测。 继2005年HOG提出之后，DPM模型在借鉴了HOG之后也被提了出来同时还取得了不错的成绩。 DPM概述 DPM（Deformable Part ...

SSD论文阅读（Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBox Detector） 目录 作者及相关链接 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 ...

Data Augmentation For Bounding Boxes: Building Input Pipelines for your detector pytorch中检测分割模型中图像预处理探究 通过多线程进行加速: ...

。 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法，后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题。在这里我们主要介 ...

# 旋转 def _rotate_img_bbox(self, img, bboxes, angle=5, scale=1.): ...