物体检测（目标检测）

2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的车型识别（实验）

人工智能应用——基于卷积神经网络ResNet的车型识别一、实验目的熟悉ResNet卷积神经网络熟悉物体检测+识别的整体流程二、实验内容与记录在给定的6类车型图片数据库上，使用ResNet18进行车型分类训练并测试
Luo_淳·2023-12-06 10:52

YOLOv4 学习笔记

文章目录前言一、YOLOv4贡献和改进二、YOLOv4核心概念三、YOLOv4网络架构四、YOLOv4数据增强五、YOLOv4的损失函数总结前言在近年来的目标检测领域，YOLOv4的出现标志着一个重要的技术突破
92岁高龄码农·2023-12-06 10:42

(44)[ECCV16] SSD: Single Shot MultiBox Detector

计划完成深度学习入门的126篇论文第四十四篇，Google的ChristianSzegedy及Umich，UNC等学者研究的一种新的目标检测方法，可以看做是和YOLOsingle-shot思想相似的方法
gdtop818·2023-12-06 09:25

遥感图像中的小物体检测(内有新数据集)

Small-ObjectDetectioninRemoteSensingImageswithEnd-to-EndEdge-EnhancedGANandObjectDetectorNetwork摘要：与大物体相比，遥感图像中的小物体检测性能并不理想
Tom Hardy·2023-12-06 09:23

目标检测网络选择 （Faster R-CNN，SSD，R-FC） Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors

Speed/accuracytrade-offsformodernconvolutionalobjectdetectors现代卷积目标检测器的速度/精度折衷主要内容：如何选择目标检测网络：FasterR-CNN
_szxy·2023-12-06 09:22

SSD7-FFAM | 对嵌入式友好的目标检测网络，为幼儿园儿童的安全保驾护航

公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式一、简要对计算和内存的高需求是将现有目标检测网络部署到嵌入式设备中的最大挑战。现有的轻量级目标检测器直
计算机视觉研究院·2023-12-06 09:50

TensorFlow深度学习目标检测模型及源码架构解析

AI前线导语：目标检测是计算机视觉和模式识别的重要研究方向，主要是确定图像中是否有感兴趣的目标存在，并对其进行探测和精确定位。
chiluo1155·2023-12-06 09:19

详细介绍如何使用 SSD 进行实时物体检测：单次 MultiBox 探测器-含源码

介绍在实时对象检测中，主流范例传统上采用多步骤方法，包括边界框、像素或特征重采样以及高质量分类器应用的提议。虽然这种方法已经实现了高精度，但其计算需求往往阻碍了其对实时应用的适用性。然而，单次多框检测器(SSD)代表了基于深度学习的对象检测的突破性飞跃。SSD无需在边界框提议阶段进行像素或特征重采样，从而保持卓越的准确性，同时显着提高检测速度。相反，SSD使用特征图上的小型卷积滤波器直接预测对象类
TD程序员·2023-12-06 09:17

华为ICT——第七章：目标检测与目标分割01

目录目标检测目标检测算法（1）目标检测算法（2）目标检测性能度量目标检测算法评估指标运行速度准确率和召回率R-CNNFast-CNNFasterR-CNNYOLO(1)YOLO(2)YOLOv3网络结构
希斯奎·2023-12-06 09:00

基于深度学习YoloV8的火焰烟雾检测系统

模型火焰烟雾检测系统模型训练实时检测应用领域二、功能三、系统四.总结一项目简介  #基于深度学习YoloV8的火焰烟雾检测系统介绍简介深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著的成果，其中YoloV8（YouOnlyLookOne）作为目标检测领域的一种先进模型
雅致教育·2023-12-06 06:00

掌握计算机视觉开发技能的 8 个步骤

在深入研究每个步骤之前，让我们看看计算机视觉技术最适合哪些情况：图像分割物体检测图像分类跟踪一段时间内移动的物体人脸检测与识别光学字符识别图像生成当今计算机视觉专家所需的基本技能：Python语法数学分析线性代数
wouderw·2023-12-06 05:37

深度学习在计算机视觉中的应用

深度学习在计算机视觉中的应用摘要：本文介绍了深度学习在计算机视觉领域的应用，包括目标检测、图像分类、人脸识别等。
a谷雨c·2023-12-06 03:28

语义分割 U2net网络学习笔记 （附代码）

U2-Net是一种用于显着性目标检测的深度学习网络，它采用了嵌套U结构，可以在保持高精度的同时实现快速的图像分割。它在多个数据集上进行了测试，并取得了优异的表现。U2
无妄无望·2023-12-05 23:58

【yolov8】与yolov5的区别及改进详解

而深度学习中的目标检测技术，能够帮助我们对图像中的目标进行识别，进而实现自动化控制。目前，Yolov8和Yolov5是目标检测领域热门的模型。
嘿♚·2023-12-05 22:10

知识蒸馏去雾：Distilling image dehazing with heterogeneous task imitation

然而，大多数的知识蒸馏方法都是应用于图像分类、语义分割或者目标检测的，很少有研究将知识蒸馏应用于不同图像恢复任务之间的知识转移。本文提出了一种利用异质任务模拟提取图像去雾知识的网络，在本文所提出的模
lishuoshi1996·2023-12-05 19:07

目标检测——R-CNN系列检测算法总结

R-CNN系列算法详细解读文章：R-CNN算法解读SPPNet算法解读FastR-CNN算法解读FasterR-CNN算法解读MaskR-CNN算法解读目录1、概述1.1获取目标候选框1.2候选框提取特征1.3候选框分类及边框回归2、R-CNN系列算法概述2.1R-CNN算法2.2SPPNet算法2.3FastR-CNN算法2.4FasterR-CNN算法2.5MaskR-CNN算法3、R-CNN
lishanlu136·2023-12-05 16:14

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（12 月 4 日论文合集）（下）

文章目录1.8FooltheHydra:AdversarialAttacksagainstMulti-viewObjectDetectionSystems1.9PresentationAttackDetectionusingConvolutionalNeuralNetworksandLocalBinaryPatterns1.10PresentationAttackdetectionusingWav
旅途中的宽~·2023-12-05 15:08

使用GPU运行基于pytorch的yolov3代码的准备工作

环境：win10平台：pycharm代码是基于pytorch的yolo目标检测程序，是B站的一个up分享的，链接如下：https://www.bilibili.com/video/BV14f4y1q7ms1
little han·2023-12-05 11:01

Python Opencv实践 - Yolov3目标检测

Listitem环境：win10平台：pycharm代码是基于pytorch的yolo目标检测
亦枫Leonlew·2023-12-05 10:00

竞赛选题YOLOv7 目标检测网络解读

文章目录0前言1yolov7的整体结构2关键点-backbone关键点-head3训练4使用效果5最后0前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章，学长带大家简单的解读yolov7，目的是对yolov7有个基础的理解。从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、
laafeer·2023-12-05 10:42

Halcon深度学习药片检测

数据的标注使用labelimg工具，具体的参考以下博文：https://blog.csdn.net/ctu_sue/article/details/1272801832.应用示例相关参数说明(1)创建目标检测模型
夏雪之晶莹·2023-12-05 09:44

论文解读--PointPillars- Fast Encoders for Object Detection from Point Clouds

PointPillars--点云目标检测的快速编码器摘要点云中的物体检测是许多机器人应用(如自动驾驶)的重要方面。在本文中，我们考虑将点云编码为适合下游检测流程的格式的问题。
奔袭的算法工程师·2023-12-05 09:40

14、Numpy字符串函数

此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群813221712讨论交流，进群请看群公告！（可以点击如下连接直接加入！）
phinoo·2023-12-05 03:00

ClipCap【用到Prefix Tuning】

应用可以是：目标检测。
电车上那个cll呀·2023-12-04 23:12

YOLOv8改进 | 2023 | 给YOLOv8换个RT-DETR的检测头（重塑目标检测前沿技术）

的检测方法，相较于传统的基于卷积的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR检测头融入YOLOv8，我们可以结合YOLO的实时检测能力和RT-DETR的深度特征理解能力，打造出一个更加强大的目标检测模型
Snu77·2023-12-04 21:47

自己动手玩转深度学习项目

计算机视觉，从字面意义上理解就是让计算机等机器也具备人类视觉，研究让机器进行图像分类、目标检测等。在这近十年里，该领域取得的成就让人大吃一惊，有些研究已经超越了人类的表现水平。对于想入门或
城市中迷途小书童·2023-12-04 17:33

锚框【Anchor frame】

一类目标检测算法是基于锚框提出多个被称为锚框的区域（边缘框）预测每个锚框是否含有关注的物体如果是，预测从这个锚框到真实边缘框的偏移IoU-交并比IoU用来计算两个框之间的相似度0表示无重叠，1表示重合赋予锚框标号每个锚框是一个训练样本将每个锚框
你不困我困·2023-12-04 16:45

13G深度学习垃圾分类数据分享，技术学习交流群

这里我和我的朋友，一起发起了一个以垃圾分类为主题，涉及图像分类、目标检测、边缘硬件设备（英达伟、树莓派）的技术学习交流群。目前已经有80多个不同高校的小伙伴加入，有多名工训赛比赛的
行路南·2023-12-04 14:56

40从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --深度学习在目标检测中的应用：R-CNN

R-CNN在传统的目标检测方法中，我们使用滑动窗口标记目标的位置、使用人工设计的特征和机器学习算法进行分类，此类方法虽然可以基本达到实时性的要求但是其缺点也比较明显。
Jachin111·2023-12-04 14:38

轻量级网络结构的目标检测算法——Yolov8介绍

1.Yolov8算法概述Yolov8是一种目标检测算法，它通过独特的双路径预测和紧密的连接的卷积网络进行目标检测。该算法采用了轻量级网络结构，同时保持了较高的性能，因此具有高效的特点。
LittroInno·2023-12-04 14:18

C# Onnx 百度飞桨开源PP-YOLOE-Plus目标检测

目录效果模型信息项目代码下载C#Onnx百度飞桨开源PP-YOLOE-Plus目标检测效果模型信息Inputs-------------------------name：imagetensor：Float
天天代码码天天·2023-12-04 14:28

目标检测简介

文章目录前言一、目标检测的概述1.1目标检测概念1.2主流解决方式1.3应用领域二、目标检测的发展2.1两阶段目标检测2.2单阶段目标检测2.3新时代的检测技术三、目标检测的指标3.1基础概念3.2评价指标
92岁高龄码农·2023-12-04 11:17

旋转框（obb）目标检测计算iou的方法

首先先定义一组多边形，这里的数据来自前后帧的检测结果pre=[[[860.0,374.0],[823.38,435.23],[716.38,371.23],[753.0,310.0]],[[829.0,465.0],[826.22,544.01],[684.0,539.0],[686.78,459.99]],[[885.72,574.95],[891.0,648.0],[725.0,660.0],
athrunsunny·2023-12-04 11:46

【目标检测】进行实时检测计数时，在摄像头窗口显示实时计数个数

该项目链接：【目标检测】保姆级别教程从零开始实现基于Yolov8的一次性筷子实时计数，从数据集构建到模型训练与部署，手把手教学-CSDN博客项目模型：【免费】基于yolov8的竹签计数的模型文件资源-CSDN
TUSTer_·2023-12-04 11:46

零基础上手，秒识别检测，IDEA研究院发布全新T-Rex模型

目标检测作为当前计算机视觉落地的热点技术之一，已被广泛应用于自动驾驶、智慧园区、工业检测和卫星遥感等场景。
CSDN云计算·2023-12-04 09:35

连接备份1128

深度学习—分类识别篇：http://tr.daheng-imaging.com/watch/1050636http://tr.daheng-imaging.com/watch/1050636深度学习—目标检测篇
小张小迪·2023-12-04 09:28

【目标检测实验系列】YOLOv5创新点改进实验：通过转置卷积，动态学习参数，减少上采用过程特征丢失，提高模型对目标的检测精度！（超详细改进代码流程）

1.文章主要内容本篇博客主要涉及两个主体内容。第一个：简单介绍转置卷积的原理。第二个：基于YOLOv56.x版本，将Neck部分的upSample改为nn.ConvTranspose2d转置卷积（通读本篇博客需要10分钟左右的时间）。小提示：这些点子都可以用来作为写SCI四区、北大核心论文的一个小创新点！2.转置卷积（原理：简单介绍，可自行详细研究）通俗的讲，转置卷积相对于普通卷积在上采样过程中，
弗兰随风小欢·2023-12-04 08:53

目标检测算法 - YOLOv4

文章目录1.简介2.YOLOv4整体结构3.Backbone4.Neck1.简介YOLOv4是YOLOv3的改进版。YOLOv4并不是原YOLO项目的作者。发表于CVPR2020。改进：主干特征提取网络：Darknet53->CSPDarknet53特征金字塔：SPP，PAN分类回归层：YOLOv3（未改变）训练时用到的小技巧：Mosaic数据增强、LabelSmoothing平滑、CIOU、学习
mango1698·2023-12-04 06:28

目标检测算法 - YOLOv3

文章目录1.BackboneDarknet-532.整体架构3.损失函数4.训练过程5.预测过程YOLOv1、YOLOv2都是在CVPR这种正规的计算机视觉学术会议上发表的正式学术论文。YOLOv3不算一篇严谨的学术论文，是作者随笔写的技术报告。YOLOv3性能：1.BackboneDarknet-53YOLOv3在v2的基础上，更换了骨干网络，将Darknet-19替换为了Darknet-53。
mango1698·2023-12-04 06:58

计算机视觉（OpenCV+TensorFlow）

3.计算机视觉的两大挑战4.计算机视觉的8大任务图像分类目标检测语义分割实例分割视频分类人体关键点检测场景文字识别目标追踪5.OpenCV在计算机视觉中扮演的角色十三.神经网络1.引子2.神经元3.MP
Mayphyr·2023-12-04 05:44

小样本目标检测综述__刘浩宇(导航与控制2021)论文阅读

小样本目标检测综述__刘浩宇(导航与控制2021)阅读0、引言早期采用了大量标注样本回归候选框的位置，但后来目标集和训练集数据分布不同导致检测效果下降。
Mrwei_418·2023-12-04 04:19

Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection o

AdaptiveSparseConvolutionalNetworkswithGlobalContextEnhancementforFasterObjectDetectiononDroneImages阅读笔记文章地址CodeAbstract在资源有限的无人驾驶飞行器（UAV）平台上，对无人机图像进行低延迟的目标检测是一项重要但具有挑战性的任务
Mrwei_418·2023-12-04 04:19

RTDETR阅读笔记

文中首先分析了NMS对实施目标检测的精度和速度的负面影响。（RTDETR是第一个实时端到端的目标检测器。
Mrwei_418·2023-12-04 04:19

目标检测常用评价指标

1基本概念1.1IOU(IntersectionoverUnion)1.2TPTNFPFN2.各种率3.PR曲线4.mAP的计算4.1AP的计算[email protected]和[email protected]:0.951.1IOU(IntersectionoverUnion)1.2TPTNFPFNTP(TruthPositive)：预测正类，实际正类，即预测正确TN(TruthNegative)：预测负类，实际负
zhaosuyuan·2023-12-03 19:33

Transformer的一点理解，附一个简单例子理解attention中的QKV

Transformer用于目标检测的开山之作DETR，论文作者在附录最后放了一段简单的代码便于理解DETR模型。
河北一帆·2023-12-03 16:22

使用coco数据集进行语义分割（1）：数据预处理，制作ground truth

如何coco数据集进行目标检测的介绍已经有很多了，但是关于语义分割几乎没有。
河北一帆·2023-12-03 16:21

【小目标SOTA】融合NWD_loss的YOLO的木材缺陷检测系统

其中，物体检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向。物体检测技术可以帮助我们自动识别和定位图像中的目标物体，为各种应用场景提供支持，如智能监控、自动驾驶、工业质检等。木材缺陷检测是
xuehaikj·2023-12-03 12:06

基于深度学习的卷积神经网络的水果分类系统

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为深度学习的重要组成部分，已经在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的成果。而水果分
xuehaikj·2023-12-03 12:35

基于OpenCV和改进深度学习网络的香菇分级图像分割系统

图像分割是将图像划分为不同的区域或对象的过程，对于图像理解、目标检测和图像识别等任务具有重要意义。在农业领域中，图像分割技术可以用于农作物的生长监测、病虫害检测和果
xuehaikj·2023-12-03 12:04

IoU、GIoU、CIoU和DIoU

IntersectionoverUnion，交并比）、GIoU（GeneralizedIoU，广义交并比）、CIoU（CompleteIoU，完全交并比）和DIoU（DistanceIoU，距离交并比）是目标检测中常用于评估预测框和真实框之间重叠程度的指标
赢勾喜欢海·2023-12-03 11:15
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