原文:『計算機視覺』物體檢測之RefineDet系列

Two Stage 的精度優勢 二階段的分類:二步法的第一步在分類時,正負樣本是極不平衡的,導致分類器訓練比較困難,這也是一步法效果不如二步法的原因之一,也是focal loss的motivation。而第二步在分類時,由於第一步濾掉了絕大部分的負樣本,送給第二步分類的proposal中,正負樣本比例已經比較平衡了,所以第二步分類中不存在正負樣本極度不平衡的問題。即二步法可以在很大程度上,緩和正負 ...

2019-02-09 10:43 1 5495 推薦指數:

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計算機視覺基礎-4——物體檢測

一、什么是目標檢測 即用框(bounding box)標出物體的位置,並給出物體的類別 一些數據集介紹: PASCAL VOC數據集http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/ 20類物體 COCO數據集 http ...

Wed Jul 10 21:04:00 CST 2019 0 450
[計算機視覺]人臉應用:人臉檢測、人臉對比、五官檢測、眨眼檢測、活體檢測、疲勞檢測

人臉應用在計算機視覺體系中占很大一塊,在深度學習火起來之前,基於傳統機器學習的人臉應用就已經很成熟了,有很多商用應用場景。本文用一個可以實際運行的Demo來說明人臉應用中常見的技術概念,包含‘人臉檢測’、‘人臉對比’、‘人臉表征檢測(五官定位)’、‘眨眼檢測’、‘活體檢測’以及‘疲勞檢測 ...

Tue Apr 14 21:48:00 CST 2020 2 3390
計算機視覺目標檢測算法綜述

計算機視覺目標檢測算法綜述 版權聲明:轉載請注明出處 https://blog.csdn.net/qq_16525279/article/details/81698684 傳統目標檢測三步走:區域選擇、特征提取、分類回歸 ...

Fri Mar 15 00:39:00 CST 2019 0 884
計算機視覺之一:特征檢測

計算機視覺之一:特征檢測 主要內容: 1、一個例子解釋為什么要進行特征檢測 2、圖像特征 3、點特征檢測:Harris角點、MOPS、SIFT 4、邊緣檢測:一階微分算子、二階微分算子、Canny算子 一、為什么要檢測特征? 舉一個例子:全景圖像拼接,給定兩張圖像 ...

Sun May 18 09:52:00 CST 2014 0 24400
計算機視覺】文字檢測與識別資源

本文寫成時主要參考了[1,2], 后面加了一些自己收集的,不過大家都在更新,所以區別不是很大~ 綜述 [2015-PAMI-Overvi ...

Sat Feb 24 22:07:00 CST 2018 0 3658
python計算機視覺2:圖像邊緣檢測

我是一名初學者,如果你發現文中有錯誤,請留言告訴我,謝謝 如果需要檢測到圖像里面的邊緣,首先我們需要知道邊緣處具有什么特征。 對於一幅灰度圖像來說,邊緣兩邊的灰度值肯定不相同,這樣我們才能分辨出哪里是邊緣,哪里不是。 因此,如果我們需要檢測一個灰度圖像的邊緣,我們需要找出 ...

Sun Jun 07 08:26:00 CST 2015 1 15020
計算機視覺』YOLO系列總結

網絡細節資料很多,不做贅述,主要總結演化思路和解決問題。 一、YOLO 1、網絡簡介 YOLO網絡結構由24個卷積層與2個全連接層構成,網絡入口為448x448(v2為416x416),圖片進入 ...

Fri Feb 15 00:28:00 CST 2019 0 3107
 
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