作者：蔣天園 Date：2020-05-26 來源： 3D目標檢測深度學習方法數據預處理綜述 前言 這一篇的內容主要要講一點在深度學習的3D目標檢測網絡中，我們都采用了哪些數據預處理的方法，主要講兩個方面的知識 ...

導言 隨着深度學習和計算機視覺的快讀發展，相關技術已經在諸多領域廣泛應用。目標檢測（Object Detection）作為圖像理解中的重要一環，其任務是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的位置和大小，是機器視覺領域的核心問題之一。 1 什么是目標檢測 目標檢測的任務是找出圖像中所 ...

目標檢測一直是計算機視覺的基礎問題，在 2010 年左右就開始停滯不前了。自 2013 年一篇論文的發表，目標檢測從原始的傳統手工提取特征方法變成了基於卷積神經網絡的特征提取，從此一發不可收拾。 本文將跟着歷史的潮流，簡要地探討「目標檢測」算法的兩種思想和這些思想引申出的算法，主要涉及那些主流 ...

導言 　　目標檢測的任務是找出圖像中所有感興趣的目標（物體），確定它們的位置和大小，是機器視覺領域的核心問題之一。由於各類物體有不同的外觀，形狀，姿態，加上成像時光照，遮擋等因素的干擾，目標檢測一直是機器視覺領域最具挑戰性的問題。本文將針對目標檢測（Object Detection）這個機器視覺 ...

1.目標檢測要解決的核心問題 除了圖像分類之外，目標檢測要解決的核心問題是： a.目標可能出現在圖像的任何位置。 b.目標有各種不同的大小。 c.目標可能有各種不同的形狀。 如果用矩形框來定義目標，則矩形有不同的寬高比。由於目標的寬高比不同，因此采用經典的滑動窗口+圖像縮放的方案解決通用 ...

作者：蔣天園 來源：微信公眾號@3D視覺工坊 來源：3D目標檢測多模態融合算法綜述 0前言 本篇文章主要想對目前處於探索階段的3D目標檢測中多模態融合的方法做一個簡單的綜述，主要內容為對目前幾篇幾篇研究工作的總結和對這個研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，筆者已經介紹到了 ...

1.摘要 HSI----高光譜圖像（Hyperspectral Image）。所捕獲的光譜信息以及對應高光譜數據對象之間的非線性關系，使得傳統方法無法進行准確的分類。深度學習方法作為一個強有力的特征提取器，被用在高光譜圖像分類任務上。1.概括傳統機器學習方法用於HSIC上面的不足，然后了解深度 ...

這篇文獻的主要結構如下： 第1節，簡單介紹目標檢測的發展及兩類目標檢測算法。 第 2 節中討論了骨干網絡，目標檢測器需要強大的骨干網絡來提取豐富的特征。眾所周知，特定領域圖像檢測器的典型管道是任務的基礎和里程碑。 在第 3 節中，本文闡述了之前提出的最具代表性和開創性的基於深度學習 ...