显著性物体检测第26页

Interactron: Embodied Adaptive Object Detection

论文地址：https://arxiv.org/abs/2202.00660代码地址：https://github.com/allenai/interactron0.Abstract过去多年，物体检测（objectdetection

LeiGaiceong·2022-12-19 09:29

CaDDN 基于单目的3D目标检测网络

CaDDN是一种基于单眼的3D物体检测方法。此存储库基于OpenPCDet.用于单目3D对象检测的分类深度分布网络[Paper]介绍有什么作用CaDDN？

等到天蓝再看海1·2022-12-19 08:46

单目3D物体检测模型（CaDDN）： Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection

本文介绍一篇单目3D物体检测模型：CaDDN，论文收录于CVPR2021。单目3D物体检测的主要挑战在于准确预测物体深度，由于缺乏直接的距离测量，因此必须根据物体和场景线索来推断物体深度。

自动驾驶小学生·2022-12-19 07:29

物体检测学习笔记

一些对各个领域都有促进作用的基础网络VGG,DenseNet,ResNet,NASNet,MobileNet,SqueezeNet,ShuffleNet物体检测注明的网络，FasterR-CNN,SSD

张铁通·2022-12-19 00:39

使用OpenCV实现道路车辆计数

我们将从以下四个方面进行介绍：1.用于物体检测的背景减法算法主要思想。2.OpenCV图像过滤器。3.利用轮廓检测物体。4.建立进一步数据处理的结构。背景扣除算法有许多不同的背景扣

小白学视觉·2022-12-18 19:01

[可解释机器学习]Task03：[算法]CAM

CAM可解释性分析-算法讲解CAM类激活热力图：深度学习可解释性分析、显著性分析经典之作LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalizationCVPR2016

pink_storm·2022-12-18 19:53

CAM 学习笔记

本次任务，主要介绍了CAM的论文内容、相关理论和算法，包括：CAM类激活热力图主要对深度学习实现可解释性分析、显著性分析，并能够解决弱监督定位问题，具有潜在的“注意力机制”CAM的计算方法：使用GAP代替全连接层

♡坚持の到底·2022-12-18 15:09

【Datawhale可解释性机器学习笔记】CAM

是什么论文：LearningDeepFeaturesforDiscriminativeLocalizationCAM全称ClassActivationMapping，既类别激活映射图，也被称为类别热力图、显著性图等

JeffDingAI·2022-12-18 14:15

《可解释人工智能公开课》—by 同济子豪兄第三章CAM算法笔记

SqueezeNetMachinelearning到MachinteachingCAM算法弱监督：用分类数据集去训练定位模型图1不同标签下网络关注的特点CAM算法的精妙之处对深度学习实现可解释性分析、显著性分析可扩展性强

xuejiang__·2022-12-18 12:01

CAM：Class Activation Mapping 类激活映射

2.ClassActivationMapping类激活映射分析：讨论：3.实验：Localization（定位竞赛）4.CAM算法缺点：改进工作：Grad-CAMSqueezeNet（轻量化网络）5.显著性分析的意义参考资料

STUffT·2022-12-18 11:44

siris 显著性排序网络代码解读（training过程）Inferring Attention Shift Ranks of Objects for Image Saliency

另：inference部分已更新，见：siris显著性排序网络代码解读（inference过程）文章目录第一部分训练mrcnn网络obj_sal_seg_branch/train.pyobj_sal_seg_branch

Cleo_Gao·2022-12-18 07:14

如何使用OpenCV-Python实现超轻量化的实时物体检测（可显示分类结果+bbox，附源码）

OpenCV杂谈_11一.需要做的前期准备环境配置：Python版本：3.7.0功能包：opencv-python（4.5.1.48）配置文件coco.names（darknet中常用的标签文件）、frozen_inference_graph.pb（weights文件）、ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14.pbtxt（网络模型）。下载链接：链接在此具体文件

Demo_xxx·2022-12-18 02:57

ORB2单目读代码笔记13--卡方检验原理及其在ORB-SLAM2中的用处

卡方检验原理及其在ORB-SLAM2中的用处补：卡方检验补：卡方检验显著性水平：显著性水平是估计总体参数落在某一区间内，可能犯错误的概率，用α表示。是指当原假设为正确时人们却把它拒绝了的概率或风险。

不能再吃了OvO·2022-12-17 23:54

【深度学习】OCR文字识别—基于CTC/Attention/ACE的三大解码算法

一般来说，文字识别之前需要先对文字进行定位(文字检测主要有基于物体检测和基于分割两种方法)，文字识别就是通过输入文字图片，然后解码成文字的方法。本文主要讲文字识别部分，文字识别主要分成三种类型：单字分

风度78·2022-12-17 23:45

LPCG：用激光点云指导单目的3D物体检测

LPCG：用激光点云指导单目的3D物体检测如果用激光点云指导单目的3D物体检测，效果怎么样？https://mp.weixin.qq.com/s?

一点人工一点智能·2022-12-17 16:51

Kaggle竞赛中使用YoloV5将物体检测的性能翻倍的心路历程

我花了三个月的时间深入研究物体检测。我尝试了很多方法，从实现最先进的模型，如YoloV5、VFNets、DETR，到将目标检测模型与图像分类模型融合以提高性能。在比赛的早期阶段，我努力提高基

我爱计算机视觉·2022-12-17 09:45

3.2 图像分类

AlexNet（大图像）VGG（深度）GoogLeNet（深度兼广度）ResNet使用飞桨高层API直接调用图像分类网络小结**图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测

一条大蟒蛇6666·2022-12-17 09:04

Class Activation Mapping(CAM)介绍

CAM全称ClassActivationMapping，即类别激活映射图，也称为类热力图、显著性图等。

骚火棍·2022-12-17 09:30

Class Activation Mapping（CAM）

其精妙之处在于：对深度学习实现可解释性分析、显著性分析可扩展性强，后续衍生出各种基于

Vector Jason·2022-12-17 08:29

深度学习笔记整理（六）——深度学习的应用

2.物体检测确定图像中物体的位置的方法。分

xyq1212·2022-12-17 07:06

【三维目标检测】FCAF3D（一）

现有的3D物体检测方法使得对物体几何形状的先验假设，作者认为它限制了模型的泛化能力。FCAF3D采用anc

Coding的叶子·2022-12-16 17:16

使用MMDetection3.x训练自定义数据集和类别

训练自定义数据集和类别1.安装2.训练2.1准备数据和配置文件2.2训练2.3测试3.评价指标(EvaluationMetrics)3.1目标检测评估（DetectionEvaluation）3.2COCO上物体检测器的性能指标

Arrow·2022-12-16 15:05

一次基于u2-net的人物肖像画的实践

一直在关注U^2-Net显著性检测算法，可以用来静态背景分割。实践中可以把照片生成素描。由于该算法需要使用到GPU计算，在华为云上实践了下，非常奈斯，不过却花费了4大洋，于是准备在本机跑一下，go。

雷中听风·2022-12-16 12:31

论文笔记--3D Human Pose Estimation with Spatial and Temporal Transformers（用空间和时间变换器进行三维人体姿势估计）

用空间和时间变换器进行三维人体姿势估计摘要 Transformer架构已经成为自然语言处理中的首选模型，现在正被引入计算机视觉任务中，如图像分类、物体检测和语义分割。

愤怒的potato·2022-12-16 09:29

OpenCV 基础笔记

番外篇之Python-OpenCV本篇将介绍和深度学习数据处理阶段最相关的基础使用，并完成4个有趣实用的小例子：延时摄影小程序视频中截屏采样的小程序图片数据增加（dataaugmentation）的小工具物体检测框标注小工具

weixin_30491641·2022-12-16 09:23

2021论文解读：Learning To Count Everything

2019年，第一篇小样本物体检测的论文发布（Few-shotobjectdetectionviafeaturereweighting），2020年有Fe

skipper-f·2022-12-16 08:35

2022 年您需要了解的 10 大计算机视觉框架

该技术主要应用于机器人、增强现实和自动驾驶汽车中的复杂问题，例如物体检测、导航空间测量、面部识别、动作和活动识别、驱动视觉和人体姿态估计。

Rockness·2022-12-16 04:58

Dropout方法原理和使用方法

神经网络在训练过程中，由于正负样本不均衡、样本特征显著性不足、训练参数不合适等原因会导致发生过拟合现象，即模型参数陷入局部最优，仅对训练集中样本有较好预测能力，对于其他数据表现会非常差。

深度之眼·2022-12-15 19:10

（18）深度点云学习--几个典型的数据集

1、主要参考（1）视频2三维点云处理技术概览_哔哩哔哩_bilibili2、几个主要的数据集2.1物体分类的数据集PS：还未好好研究，好像ModelNet40和ShapeNet有不少人用2.2物体检测的数据集

chencaw·2022-12-15 15:53

FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection(论文阅读笔记)

酉意铭·2022-12-15 11:57

显著性检测的评价指标代码

包括MAE、Pre、Rec、F-measure、Auc、CC、NssMAE：平均绝对误差MAE（meanabsoluteerror），范围[0,+∞)，当预测值与真实值完全吻合时等于0，即完美模型；误差越大，该值越大。Pre、Rec、F-measure行表示预测的label值，列表示真实label值。TP，FP，FN，TN分别表示如下意思：TP（truepositive）：表示样本的真实类别为正，

天明月落·2022-12-14 23:04

解决过拟合问题的代码

因为是显著性检测任务，image和label要一同变换。fromtorch.utils.dataimportDatasetfromskimageimportio,tr

天明月落·2022-12-14 23:34

预备知识学习

宇来风满楼·2022-12-14 16:32

可解释机器学习导论

可解释机器学习公开课，包含人工智能可解释性、显著性分析领域的导论、算法综述、经典论文精读、代码实战、前沿讲座。由B站知名人工智能科普UP主“同济子豪兄”主讲。

南京比高IT·2022-12-14 15:47

方差分析anova

%90方差分析(AnalysisofVariance，简称ANOVA)什么是方差分析方差分析（ANOVA）又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fister发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验

weixin_34149796·2022-12-14 15:43

matlab函数anova,MATLAB进行单因素方差分析-ANOVA

1、MATLAB进行单因素方差分析ANOVA方差分析的目的是确定因素的不同处理(方法、变量)下，响应变量(类别、结果)的均值是否有显著性差异。

游旭东·2022-12-14 15:43

pytorch深度学习实战lesson35

第三十五课物体检测、边缘框实现、数据集目标检测，或者叫物体检测，或者叫objectdetection，是计算机视觉里面也算是用得最为广泛的一个应用了。

光·宇·2022-12-14 10:23

目标检测算法发展综述

目标检测算法一、目标检测算法二、目标检测算法存在的问题三、目标检测算法的基本流程四、传统的目标检测算法1.Viola-Jones（VJ人脸检测算法）2.HOG+SVM（行人检测，使用Opencv实现）3.DPM（物体检测

Strawssberry778·2022-12-14 07:11

ArcMap对多年 NDVI 进行线性趋势和F显著性检验

1方法1.1趋势分析采用一元线性回归分析和最小二乘法，逐像元拟合近n年间遥感影像每个栅格NDVI的斜率Slope，得到多年NDVI的变化趋势，综合分析流域多年植被覆盖变化额方向和速率。式中，slope为变化趋势；yi为第xi年的值；当slope>0,呈增加趋势；当slope【SpatialAnalystTools.tbx】->【Multivariate】->【BandCollectionStati

丑唐的修炼之旅·2022-12-14 01:12

matlab计算栅格数据逐像元趋势,基于Matlab的栅格数据一元线性回归及显著性检验（slope趋势分析）...

如果再arcgis中进行一元回归计算，需要将整个公式展开，并且容易出错，而matlab提供了强大的回归计算功能，通过逐像元的迭代，可以得到每个格点的趋势及显著性栅格图像，话不多说，见以下代码[a,R]=

画上佳人·2022-12-14 01:41

使用Matlab软件对栅格数据进行相关分析及显著性检验

显著性检验就是事先对总体（随机变量）的参数或总体分布形式做出一个假设，然后利用样本信息来判断这个假设

夫也·2022-12-14 01:10

基于matlab-arcgis用sen+mk求趋势分析和显著性分析

clc;clear;%基于Sen的趋势值[a,R]=geotiffread('C:\Users\smv16\Desktop\栅格数据\Wet-VPD-xianzhu\Wet-VPD\19801.tif');%先导入投影信息info=geotiffinfo('C:\Users\smv16\Desktop\栅格数据\Wet-VPD-xianzhu\Wet-VPD\19801.tif');%先导入投影信

mv001·2022-12-14 00:10

arcgis全局自相关分析和局部自相关分析，莫兰散点图

1、MoranI散点图2.LISA集聚类图3.LISA显著性地图四、总结通过arcGIS制作莫兰图，掌握如何做Moran散点图和LISA集聚图，LISA显著图，分析相关数值在空间的聚类情况。

huangguo1688·2022-12-14 00:09

基于matlab-arcgis求栅格数据的相关性和显著性分析

mv001·2022-12-14 00:38

YOLO（You Only Look Once）

参考YOLO（YouOnlyLookOnce）算法详解YOLO算法的原理与实现一、介绍YOLO算法把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测boundingbox和类别概率

weixin_30298497·2022-12-14 00:28

(十三) minAreaRect函数

minAreaRect函数1.背景2.minAreaRect函数3.以新版为例参考资料欢迎访问个人网络日志知行空间1.背景在做旋转物体检测时，通常期望得到对象的带角度最小面积包围矩形,如下图对卫星图像航空母舰的检测

恒友成·2022-12-13 14:59

神经网络注意力机制

在目前的神经网络模型中，可以将maxpooling和gating机制近似地看作是自下而上的基于显著性的注意力机制。此外，自上而下的聚焦式注意力也是一种有效的信息选择方法。

琥珀色的琉璃夜·2022-12-13 11:44

SPSS卡方检验笔记

且配对卡方需要进行人为的卡方分割(人为手动的两两比较)5.仅渐进法：系统默认设置，表示显著性水平的计算基于渐进分布假设。渐进方法要求足够大的样本容量，如果样本容量偏小，该方法将会失效。

翻斗大街翻斗花园胡图图·2022-12-13 07:05

【Python计量】独立混合横截面数据与邹氏检验

文章目录一、获取数据二、分组回归三、联合显著性F检验四、邹氏检验五、全套代码六、拓展独立混合横截面数据：在不同时点，从一个大总体里进行随机抽样。

Python for Finance·2022-12-13 07:59

图像特征：HOG特征

www.cnblogs.com/txg198955/p/3999083.html1、HOG特征：方向梯度直方图（HistogramofOrientedGradient,HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子

在路上DI蜗牛·2022-12-13 07:38

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