基礎知識 | 對目標檢測認識及理解
摘要：本文就目標檢測算法的基礎知識進行簡要綜述，方便大家學習查看。 圖片分類任務我們已經熟悉了，就是算法對其中的對象進行分類。而今天我們要了解構建神經網絡的另一個問題，即目標檢測問題。這意味着，我們不僅要用算法判斷圖片中是不是一輛汽車，還要在圖片中標記出它的位置，用邊框或紅色方框把汽車 ...
原文：目標檢測基礎
. 目標檢測和邊界框 . . 邊界框 . 錨框 目標檢測算法通常會在輸入圖像中采樣大量的區域，然后判斷這些區域中是否包含我們感興趣的目標，並調整區域邊緣從而更准確地預測目標的真實邊界框 ground truth bounding box 。不同的模型使用的區域采樣方法可能不同。這里我們介紹其中的一種方法：它以每個像素為中心生成多個大小和寬高比 aspect ratio 不同的邊界框。這些邊界框被 ...
2020-02-23 23:11 0 1079 推薦指數：
相關推薦
什么是目標檢測？
圖像分類、目標檢測、分割是計算機視覺領域的三大任務。 目標檢測的基本思路：同時解決定位（localization） + 識別（Recognition）。 多任務學習，帶有兩個輸出分支。一個分支用於做圖像分類，即全連接+softmax判斷目標類別，和單純圖像分類區別 ...
RCNN (Regions with CNN) 目標物檢測 Fast RCNN的基礎
Abstract: 貢獻主要有兩點1：可以將卷積神經網絡應用region proposal的策略，自底下上訓練可以用來定位目標物和圖像分割 2：當標注數據是比較稀疏的時候，在有監督的數據集上訓練之后到特定任務的數據集上fine-tuning可以得到較好的新能，也就是說用Imagenet上訓練 ...
機器學習（ML）十六之目標檢測基礎
目標檢測和邊界框 在圖像分類任務里，我們假設圖像里只有一個主體目標，並關注如何識別該目標的類別。然而，很多時候圖像里有多個我們感興趣的目標，我們不僅想知道它們的類別，還想得到它們在圖像中的具體位置。在計算機視覺里，我們將這類任務稱為目標檢測（object detection）或物體檢測。 目標 ...
目標檢測兩個基礎部分——backbone and detection head
轉自：《目標檢測》-第2章-Backbone與Detection head 這里簡單介紹以下目標檢測網絡構成的兩個基礎部分：Backbone 和 Detection head. 圖一，目標檢測網絡的兩個重要組成部分：backbone 和 detection head ...
目標檢測與目標識別
目標識別（objec recognition）是指明一幅輸入圖像中包含哪類目標。其輸入為一幅圖像，輸出是該圖像中的目標屬於哪個類別（class probability）。 目標檢測（object detection）除了要告訴輸入圖像中包含哪類目標外，還要框出該目標的具體位置（bounding ...
目標檢測與目標識別
2020-09-21 目標檢測（Object Detection）和目標跟蹤（Object Tracking）的區別 Object Recognition: which object is depicted in the image? input: an image ...
目標檢測 1 ： 目標檢測中的Anchor詳解
咸魚了半年，年底了，把這半年做的關於目標的檢測的內容總結下。 本文主要有兩部分： 目標檢測中的邊框表示 Anchor相關的問題，R-CNN，SSD,YOLO 中的anchor 目標檢測中的邊框表示 目標檢測中，使用一個矩形的邊框來表示。在圖像中，可以基於圖像坐標系使用多種方式 ...