物体检测FPN 第4页

计算机视觉（下）

iChallenge-PM上的应用数据集准备查看数据集图片定义数据读取器启动训练AlexNetVGGGoogLeNetResNet小结参考文献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

豪訫·2023-12-14 22:19

【CVPR2023】融合FasterNet的YOLO的苹果品质分级系统

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义近年来，随着计算机视觉和深度学习的快速发展，物体检测和图像分类技术在各个领域都得到了广泛应用

xuehai996·2023-12-06 17:10

图像识别经典轻量级网络模型总结梳理、原理解析与优劣对比分析

它的设计初衷是为了在移动设备上实现高性能的图像识别和物体检测任务，同时降低模型的计算量和内存占用。MobileNe

Together_CZ·2023-12-06 11:22

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

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

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

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

【Backbone】TransNeXt:最新ViT模型（原理+常用神经网络汇总）

文章目录一、近几年神经网络Backbone回顾1.Densenet与Resnet2.CBP3.SENet4.GCNet5.DANet6.PANet与FPN7.ASPP8.SPP-net9.PSP-net10

杀生丸学AI·2023-12-05 19:30

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

CFPNet--FPN系列新作，关注层内特征规则

论文链接：https://arxiv.org/abs/2210.02093代码链接：https://github.com/QY1994-0919/CFPNet创作背景：现有方法过分关注层间特征交互而忽略了层内特征规则，而这些规则已证明是有益的。尽管一些方法试图在注意力机制或视觉transformer的帮助下学习紧凑的层内特征表示，但它们忽略了对密集预测任务很重要的被忽略的角区域。创新点：提出了一种

勤劳节俭阿美莉卡·2023-12-03 21:15

【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

非接触式工业传感器的24GHz雷达，开启应用创新浪潮

zhuanlan.zhihu.com/p/38876772【嵌牛导读】小型化、低功耗、低成本是雷达方案提供商努力进行技术突破的主要方向，24GHz雷达实现小尺寸、低成本和易用性方面近年来获得长足进展，在物体检测

亓霂_宣萧·2023-12-03 08:26

使用opencv和dlib库(C++代码)实现人脸活体检测(眨眼、张嘴、摇头检测)

效果展示Dlib库介绍dlib是一个开源的C++机器学习库，它提供了一系列用于图像处理、人脸检测、人脸识别、物体检测、图像标注等功能的算法和工具。

大草原的小灰灰·2023-12-03 06:26

目标/物体检测

目标/物体检测：识别图片里的多个物体的类别和位置位置通常用边缘框表示边缘框：一个边缘框可以通过4个数字定义（左上x，左上y，右下x，右下y）（左上x，左上y，宽，高）目标检测数据集每行表示一个物体：【图片文件名

你不困我困·2023-12-02 10:09

计算机视觉各个方向概述

目录1概述2基本任务类型2.1图像分类2.2物体检测2.3图像分割2.3.1基于阈值的分割2.3.2基于区域的分割2.3.3基于边缘的分割2.3.4基于图割的分割2.3.5

发狂的小花·2023-12-02 07:25

⭐ Unity + ARKIT ARFace脸部追踪

相比之前的图像物体检测，这脸部检测实现起来会更加的简单。

惊鸿醉·2023-12-01 20:01

mmdetection-FasterRcnn的四层输出修改

1、num_outs=5改为num_outs=42、FPN的输出改为四层outs=[H3,H4,H5,H6]3、strides删除一个：strides=[4,8,16,32]),就可以了

愿你酷得像风·2023-12-01 20:22

YOLOv8改进 | 2023 | SCConv空间和通道重构卷积（精细化检测，又轻量又提点）

这种技术不仅适用于复杂场景的图像处理，还能在普通的对象检测任务中提供更高的精确度(亲测在小目标检测和正常的物体检测中都有效提点)。SCConv

Snu77·2023-12-01 10:46

faster_rcnn_r50_fpn_1x-dahua

#modelsettingsmodel=dict(type='FasterRCNN',pretrained='torchvision://resnet50',backbone=dict(type='ResNet',depth=50,num_stages=4,out_indices=(0,1,2,3),frozen_stages=1,style='pytorch'),neck=dict(type='

shishengle1024·2023-12-01 09:53

[论文阅读]SA-SSD——基于点云的结构感知单阶段三维物体检测

SA-SSD基于点云的结构感知单级三维物体检测论文网址：SA-SSDSA-SSD的前向传播过程1.输入:原始点云数据,以及groundtruth框等标注信息2.数据预处理:将点云量化为稀疏张量表示,输入网络将点云量化为稀疏张量表示是使用的量化过程

一朵小红花HH·2023-11-30 08:17

BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection 论文阅读

论文链接BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-View3DObjectDetection0.Abstract提出了一种新的3D物体检测器，具有值得信赖的深度估计

KrMzyc·2023-11-29 07:21

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

DeepLearning》四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A).物体检测

妇男主任·2023-11-28 15:23

OpenCV快速入门：移动物体检测和目标跟踪

文章目录前言一、移动物体检测和目标跟踪简介1.1移动物体检测的基本概念1.2移动物体检测算法的类型1.3目标跟踪的基本概念1.4目标跟踪算法的类型二、差值法检测移动物体2.1差值法原理2.2差值法公式2.3

92岁高龄码农·2023-11-28 08:46

pytorch版本的timm库

它提供了预训练模型和各种网络组件，可以用于各种计算机视觉任务，例如图像分类、物体检测、语义分割等等。VIT模型

u013308709·2023-11-28 01:17

YOLOv8改进 | SAConv可切换空洞卷积（附修改后的C2f+Bottleneck）

论文地址：官方论文地址代码地址：官方代码地址一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是可切换的空洞卷积（SwitchableAtrousConvolution,SAC）是一种创新的卷积网络机制，专为增强物体检测和分割任务中的特征提取而设计

Snu77·2023-11-27 07:15

【ISP】噪声--sensor（2）

2.FPN固定模式噪声由于每个像素点的元器件制造的会有偏差，也就是这些器件的工作参数相对理论值的漂移就构成一种固定模式噪声。3.光子散粒噪声光子本身的特性，符合泊松分布。

mjiansun·2023-11-27 07:18

【VisDrone|目标检测】保姆级教程：Faster RCNN模型训练VisDrone数据集（含代码修改+训练启动+评估指标）（六）

wangzhenkuan/mmdetection/tools/train.py/home/wangzhenkuan/mmdetection/configs/faster_rcnn/faster-rcnn_r50_fpn

旅途中的宽~·2023-11-26 10:52

计算机也能成为艺术家？(基于论文A Neural Algorithm of Artistic Style的图像风格迁移)

不论是图像识别，物体检测，图像分割

helton_yan·2023-11-25 19:53

（5）单次目标检测——YOLO

YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。

顽皮的石头7788121·2023-11-23 22:13

屏幕坐标转换场景坐标并进行物体检测

在OpenSceneGraph中，要将屏幕坐标转换为当前场景坐标，并过滤出屏幕显示范围内的节点，可以通过以下步骤实现：获取屏幕坐标：当用户点击或交互时，获取鼠标点击的屏幕坐标。转换屏幕坐标为世界坐标：使用视图矩阵和投影矩阵将屏幕坐标转换为世界坐标。进行节点遍历和过滤：遍历场景中的节点，根据节点的世界坐标和屏幕空间边界进行筛选，以确定哪些节点位于屏幕范围内。以下是一个基本示例代码，展示了如何在Ope

谢大旭·2023-11-23 21:32

MTK6765智能安全帽方案介绍

通过与现场作业智能管控平台交互，可实现远程调度、专家指导、并融合人工智能技术进行现场视频的行为分析、物体检测、人脸

newmobi·2023-11-23 07:39

基于STM32的数字图像处理与模式识别算法优化

1.概述数字图像处理和模式识别是计算机视觉领域的重要研究内容，广泛应用于物体检测、人脸识别、目标跟踪等领域。而在资源受限的嵌入式系统中，如STM32

嵌入式杂谈·2023-11-23 05:52

FPN设计新范式 | You Should Look At New Objects

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取特征金字塔网络（FPN）是目标检测器的关键组件之一。然而，长期以来一直困扰研究人员的难题是，引入FPN后，通常会抑制大物体的检测性能。

自动驾驶之心·2023-11-22 10:14

WaveletPool：抗混叠在微小目标检测中的重要性

静静AI学堂·2023-11-22 08:42

“多尺度”目标检测问题

物体检测领域中各个模型的骨干网络，无外乎

笑傲NLP江湖·2023-11-22 07:40

YoloV8改进策略：WaveletPool解决小目标的混叠问题，提高小目标的检测精度

文章目录摘要论文：《抗混叠在微小目标检测中的重要性》1、简介2、相关研究2.1、微小物体检测2.2.抗锯齿过滤器3、方法3.1.WaveletPooling3.2一致顺序的WaveletPooling的

静静AI学堂·2023-11-22 07:08

计算机视觉与机器学习D1

物体检测和人脸识别是其比较成功的研究领域。2、语音识别——语音识别是指识别语音(说出的语言)并将其转换成对应文本的技术；3、机器学习——机器学习（ML)是计算机系统为了有效地执行特定任务，不使用明确

shaooohua·2023-11-21 16:42

机器学习笔记 - 使用 PyTorch 的多任务学习和 HydraNet

例如：物体检测、道路曲线估计、深度估计、3D重建、视频分析、物体追踪、ETC等等。以下是在NVIDIAGPU上以3种不同配置运行的2个计算机视觉模型的基准测试。在第一个配置中，我们运行语义分割模型。

坐望云起·2023-11-20 22:24

选导师不如“管理”导师：学术沟通的5个技巧

文章来源于：科学网原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/FPn8DEJnnx1OzY5j6cySuA当我们开启了博士之旅，也就拉开了与博士生导师“相爱相杀”的故事帷幕。

求索_778b·2023-11-20 22:21

V833/V831目标检测demo方案开发

随着社会的发展人工智能已经逐渐走进并融入我们的生活，且应用在各个行业领域，AI不仅给许多行业带来了巨大的经济效益，同时也为我们的生活带来了许多改变和便利.在AI技术的加持下，传统消费电子产品向智能化转变，本篇就以V833为例，介绍在其上开发物体检测应用的具体步骤

papaofdoudou·2023-11-19 23:58

Object Detection--RCNN,SPPNet,Fast RCNN，FasterRCNN论文详解

转载请联系：https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/78053203物体检测图片分类和物体检测的区别输出不同检测的目标不同物体检测算法常用到的概念

eric-zsf·2023-11-19 21:50

人工智能在现代科技中的应用和未来发展趋势

图像识别和计算机视觉：人工智能可以帮助计算机理解图像和视频，进行自动识别和分类，例如人脸识别、物体检测、医学影像分

m0_59833710·2023-11-19 12:56

综述：目标检测二十年（机翻版）（未完

一个目标检测的路线图1)里程碑：传统探测器ViolaJones探测器HOG检测器基于可变形零件的模型（DPM）2)里程碑：基于CNN的两阶段探测器RCNNSPPNetFastRCNNFasterRCNN特征金字塔网络（FPN

sylviiiiiia·2023-11-19 11:19

和李沐大神一起动手学AI笔记1——深度学习介绍

深度学习介绍AI地图如下所示：image-20210812161825093.png主要应用图片分类image-20210812162424575.png物体检测与分割image-20210812162459898

a_Janm·2023-11-19 10:40

NeurIPS-Gold-YOLO: Efficient Object Detector viaGather-and-Distribute Mechanism 论文翻译

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2309.11331.pdf目录摘要1介绍2相关研究2.1实时物体检测器2.2基于Transformer的目标检测2.3用于目标检测的多尺度特征3方法

森爱。·2023-11-19 04:50

035、目标检测-物体和数据集

之——物体检测和数据集目录之——物体检测和数据集杂谈正文1.目标检测2.目标检测数据集3.目标检测和边界框4.目标检测数据集示例杂谈目标检测是计算机视觉中应用最为广泛的，之前所研究的图片分类等都需要基于目标检测完成

Here we are——wxl·2023-11-19 00:33

YOLOv8改进：小目标涨点系列篇 | 多头检测器，提升小目标检测能力

多头检测器小目标检测首选，暴力涨点YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.小目标检测介绍1.1小目标定义1）以物体检测领域的通用数据集

会AI的学姐·2023-11-18 19:35

YOLO 施工安全帽目标检测模型

ygtu2018·2023-11-16 15:50

论文阅读：YOLOV: Making Still Image Object Detectors Great at Video Object Detection

发表时间：2023年3月5日论文地址：https://arxiv.org/abs/2208.09686项目地址：https://github.com/YuHengsss/YOLOV视频物体检测（VID）

万里鹏程转瞬至·2023-11-16 12:48

论文笔记——Camouflaged Object Detection

文章目录1简介2网络结构2.1SearchModule(SM)2.2IdentificationModule(IM)2020年CVPR的一篇文章，文章名为“伪装物体检测”。

随机ID·2023-11-15 14:39

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