目标检测论文精读第4页

OpenCV介绍和使用

它包含了大量的函数和工具，可以用于图像读取、显示、处理、特征提取、目标检测等任务。OpenCV最初是由Intel公司开发的，现在由WillowGarage提供支持。它支持多种编程语言，包括C++、P

攻城狮的梦·2024-02-19 20:43

R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN实现

R-CNN：传统的目标检测算法：使用穷举法（不同大小比例的滑窗）进行区域选择，时间复杂度高对提取的区域进行特征提取（HOG或者SIFT），对光照、背景等鲁棒性差使用分类器对提取的特征进行分类（SVM或Adaboost

今晚打老虎·2024-02-19 18:49

目标检测中AP50 AP75 APs APm APl 含义

目标检测中AP50AP75APsAPmAPl含义介绍介绍在目标检测领域，我们经常会遇到一些评价指标，这些指标有助于衡量模型的性能。

lqjun0827·2024-02-19 15:35

yolov8目标检测-onnx模型推理

importtimeimportonnxruntimeimportnumpyasnpimportcv2class_names=['person','bicycle','car','motorcycle','airplane','bus','train','truck','boat','trafficlight','firehydrant','stopsign','parkingmeter','be

一壶浊酒..·2024-02-19 15:35

信号系统之神经网络

1目标检测科学家和工程师经常需要知道是否存在特定的物体或条件。例如，地球物理学家在地球上探索石油，医生检查病人是否有疾病，天文学家在宇宙中寻找外星智慧，等等。

我不爱机器学习·2024-02-19 14:38

【论文精读】BERT

摘要以往的预训练语言表示应用于下游任务时的策略有基于特征和微调两种。其中基于特征的方法如ELMo使用基于上下文的预训练词嵌入拼接特定于任务的架构；基于微调的方法如GPT使用未标记的文本进行预训练，并针对有监督的下游任务进行微调。但上述两种策略都使用从左到右的架构，每个token只能处理self-attention层中的前一个token，这种限制在将基于微调的方法应用于问答等token级任务时可能非

None-D·2024-02-19 12:03

OpenCV中的边缘检测技术及实现

它用于有效地识别图像中的边缘和轮廓，对于图像分析和目标检测任务至关重要。OpenCV提供了多种边缘检测技术的实现，本博客将介绍其中的两种常用方法：Canny边缘检测和Sobel边缘检测。

superdont·2024-02-19 11:37

一阶段目标检测算法：流程详解

目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在识别图像中的物体并确定其位置和大小。一阶段目标检测算法以其较快的处理速度和较高的实时性而受到关注。

小厂程序猿·2024-02-19 11:06

【目标跟踪】提供一种简单跟踪测距方法（c++）

文章目录一、前言二、c++代码2.1、Tracking2.2、KalmanTracking2.3、Hungarian2.4、TrackingInfo三、调用示例四、结果一、前言在许多目标检测应用场景中，

读书猿·2024-02-19 11:10

目标检测一般性问题

Precision(查准率/精确率)所有预测为正样本的结果中，预测正确的比率。Precision=TP/(TP+FP)Recall(查全率/召回率)所有正样本中被正确预测的比率。Recall=TP/(TP+FN)正样本负样本预测为正TruePositive(TP)FalsePositive(FP)预测为负FalseNegative(FN)TrueNegative(TN)精确率（precision）

博观而约取,厚积而薄发·2024-02-19 11:04

挑战杯 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·2024-02-19 10:59

动态头部:统一目标检测头部与注意力

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.08322.pdfai阅读论文_论文速读_论文阅读软件-网易有道速读创新点是什么?这篇文档的创新点是提出了一种统一的方法，将对象检测头和注意力机制结合起来。作者在文中提出了一种称为DynamicHead的方法，通过引入注意力机制来动态地选择和调整不同的对象检测头，以适应不同的任务和场景。这种方法可以提高对象检测的性能和效率。图摘要在目

andeyeluguo·2024-02-19 10:23

labelImg和labelme区别

LabelImgLabelImg是一个开源的图像标注工具，专门用于创建2D边界框标注，常用于目标检测项目。它基于Python和Qt

FL1623863129·2024-02-15 02:40

目标检测的评估指标——mAP

星光下的胖子·2024-02-15 02:36

pytorch,cnn,rnn和yolo关系

YOLO则是一种基于CNN的目标检测算

小小娱乐·2024-02-14 18:14

【CV论文精读】Adaptive Fusion of Multi-Scale YOLO for Pedestrian Detection基于多尺度自适应融合YOLO的行人检测

本研究遵循单次目标检测的通用框架，提出了一种分而治之的方法来解决上述问题。该模型引入了一个分割函数，可以将一幅图像中没有重叠的行人分割成两个子图像。通过使用网络架

量子-Alex·2024-02-14 08:20

助力智能化农田作物除草，基于轻量级YOLOv8n开发构建农田作物场景下玉米苗、杂草检测识别分析系统

首先看下实例效果：简单看下实例数据集：如果对YOLOv8开发构建自己的目标检测项目有疑问的可以看下面的文章，

Together_CZ·2024-02-14 07:13

拉框标注labellmg配置

相信小伙伴们在做目标检测时，第一件事就是找数据集，然后就是对数据集进行标注。

苏俗·2024-02-14 04:04

论文鉴赏：孙等人采用基于MR（Manifoldranking,流行排序）的视觉显著性目标检测方法对绿色苹果图像进行处理并生成显著图，然后通过形态学处理和边缘检测等操作实现了果实的识别。

问题描述：孙等人采用基于MR（Manifoldranking,流行排序）的视觉显著性目标检测方法对绿色苹果图像进行处理并生成显著图，然后通过形态学处理和边缘检测等操作实现了果实的识别。

神笔馬良·2024-02-13 21:33

【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测

【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后，会有一些行人信息的丢失，会造成梯度的消失，造成行人检测不准确

量子-Alex·2024-02-13 10:56

2018-11-20

20181120健身回顾对照目标回顾自己前四轮体重体脂对比：体重57.8-58.1-57.6-57.8-58:4体脂30.1%-29.4%-33.1%-30.6%-30.2%体重增加了0.6.体脂下降了0.4%目标检测

x秀丽x·2024-02-13 07:22

图像处理之《鲁棒图像隐写术：隐藏频率系数中的信息》论文精读

一、文章摘要隐写术是一种将秘密信息隐藏到公共多媒体对象中而不会引起第三方怀疑的技术。然而，大多数现有的工作不能提供良好的抗有损JPEG压缩鲁棒性，同时保持相对较大的嵌入容量。提出了一种基于可逆神经网络的端到端鲁棒隐写系统。该方法将秘密信息直接隐藏到封面图像的离散余弦变换(DCT)系数中，而不是隐藏在空间域中，显著提高了鲁棒性和抗隐写安全性。首先提出了互信息损失来约束INN中的信息流。实现了双向融合

Hard Coder·2024-02-13 02:09

Detecting Everything in the Open World: Towards Universal Object Detection

DetectingEverythingintheOpenWorld:TowardsUniversalObjectDetection，CVPR，2023在OpenWorld中检测一切：面向通用目标检测要点通用目标检测

nightluo·2024-02-13 01:52

M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid

github.com/qijiezhao/M2Det摘要特征金字塔广泛用于单阶段检测器，如DSSD，RetinaNet，RefineDet和双阶段检测器中，如MaskR-CNN，DeTNet，以解决多尺度目标检测问题

_忙中偷闲_·2024-02-12 22:06

[论文精读]FBNETGEN: Task-aware GNN-based fMRI Analysis via Functional Brain Network Generation

论文网址：https://arxiv.org/abs/2205.12465论文代码：https://github.com/Wayfear/FBNETGEN英文是纯手打的！论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误，若有发现欢迎评论指正！文章偏向于笔记，谨慎食用！目录1.省流版1.1.心得1.2.论文总结图2.论文逐段精读2.1.Abstr

夏莉莉iy·2024-02-12 21:33

[论文精读]Intelligence Quotient Scores Prediction in rs-fMRI via Graph Convolutional Regression Network

论文网址：IntelligenceQuotientScoresPredictioninrs-fMRIviaGraphConvolutionalRegressionNetwork|SpringerLink英文是纯手打的！论文原文的summarizingandparaphrasing。可能会出现难以避免的拼写错误和语法错误，若有发现欢迎评论指正！文章偏向于笔记，谨慎食用！目录1.省流版1.1.心得1.

夏莉莉iy·2024-02-12 21:03

[论文精读]Community-Aware Transformer for Autism Prediction in fMRI Connectome

论文网址：[2307.10181]Community-AwareTransformerforAutismPredictioninfMRIConnectome(arxiv.org)论文代码：GitHub-ubc-tea/Com-BrainTF:TheofficialPytorchimplementationofpaper"Community-AwareTransformerforAutismPred

夏莉莉iy·2024-02-12 21:31

Days 24 Elfboard 读取摄像头视频进行目标检测

Days24Elfboard读取摄像头视频进行目标检测当前，将AI或深度学习算法（如分类、目标检测和轨迹追踪）部署到嵌入式设备，进而实现边缘计算，正成为轻量级深度学习算法发展的一个重要趋势。

yushibing717·2024-02-12 17:14

34从传统算法到深度学习：目标检测入门实战 --方向梯度直方图

什么是方向梯度直方图在前面的实验1、实验2中，我们了解到传统的目标检测流程可分为三个步骤，第一步是使用滑动窗口和图像金字塔从图片中选择一些区域。

Jachin111·2024-02-12 15:37

怎么理解目标检测当中的mAP

最近在做目标检测和分类的一个任务，再别人的模型当中，看见人家总是使用mAP去衡量一个模型的好坏或者优劣，而且频次还不少，那这个到底是个什么东东呢？

少寨主的互联网洞察·2024-02-12 14:00

YOLOv7-tiny 模型详解

这通常用于目标检测任务中，表示模型需要检测的不同物体类别的数量。"depth_multiple:1.

373023820·2024-02-12 14:20

yolov3-tiny

文章目录一、目标检测简介二、Yolov3-tiny2.1anchorbox2.2NMS算法三、后记一、目标检测简介针对一张图片，根据后续任务的需要，有三个主要层次。

HelloWorldQAQ。·2024-02-12 14:50

YOLO系列详解（YOLOV1-YOLOV3）

YOLO算法作为one-stage目标检测算法最典型的代表，其基于深度神经网络进行对象的识别和定位，运行速度很快，可以用于实时系统。了解YOLO是对目标检测算法研究的一个必须步骤。

X.AI666·2024-02-12 14:49

利用YOLOv8 pose estimation 进行人的头部等马赛克

文章大纲马赛克几种OpenCV实现马赛克的方法高斯模糊poseestimation定位并模糊：三角形的外接圆与膨胀系数实现实现代码实现效果参考文献与学习路径之前写过一个文章记录，怎么对人进行目标检测后打码

shiter·2024-02-12 09:38

探索海洋世界，基于YOLOv8全系列【n/s/m/l/x】参数模型开发构建海洋场景下海洋生物检测识别分析系统

首先看下实例效果：简单看下实例数据情况：如果对YOLOv8开发构建自己的目标检测项目有疑问的可以看下面的文章，如下所示：《基于YOLOv8开发构建目标检测模型超详细教程【以焊缝质量检测数据场景为例】》非常详细的开发实践

Together_CZ·2024-02-12 05:32

手工设计特征方法指的是什么算法？是什么意思？

手工设计特征方法是指在目标检测算法中，通过人工设计图像特征来识别目标物体的算法。

legendarylin·2024-02-12 03:17

yolov8预测不同文件夹图片保存到对应名称文件夹

最近因项目需求（吃饱了没事干想迁移下看看有没有效率上的提高），目标检测功能从yolov5换成了yolov8，不换不要紧，v8的代码结构安排的太紧凑了，想要修改结果的导出目录，发现无从下手，只能一个一个试

断某人·2024-02-12 02:06

深度学习-最简代码实现目标检测模型

一、项目介绍在深度学习领域中，目标检测一直是一个备受关注的研究方向。为了更深入地理解深度学习目标检测的原理和实现，我写了一个简单的单目标检测项目。

·2024-02-11 19:48

[YOLOv8] - YOLO数据集格式介绍和案例

YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种目标检测算法，它使用了一个单独的神经网络来同时识别图像中的多个对象。它可以支持一下多种的训练数据集的格式。其中YOLO数据集格式是非常常用的一种。

老狼IT工作室·2024-02-11 16:27

【论文精读】EfficientNet

摘要以往的卷积网络模型通过缩放深度，宽度和图像大小的其中之一或之二来扩大网络以实现更好的结果，但这种思想下经常产生次优的精度和效率的算法。本文认为通过同时平衡网络宽度、深度、分辨率的缩放倍数来扩大卷积网络，可以达到更好的精度和效率。框架优化目标定义卷积网络层iii为：Yi=Fi(Xi)Y_i=F_i(X_i)Yi=Fi(Xi)其中FiF_iFi是卷积算子，YiY_iYi为输出张量，XiX_iXi为

None-D·2024-02-11 15:43

【论文精读】GPT2

摘要在单一领域数据集上训练单一任务的模型是当前系统普遍缺乏泛化能力的主要原因，要想使用当前的架构构建出稳健的系统，可能需要多任务学习。但多任务需要多数据集，而继续扩大数据集和目标设计的规模是个难以处理的问题，所以只能采取多任务学习的其他框架。目前在语言任务上表现最佳的多任务学习系统，利用了预训练和监督微调的结合，通用的预训练系统可以在微调后在多个任务上表现良好，但微调仍需要监督数据。故本文做出证明

None-D·2024-02-11 15:43

【论文精读】GPT1

摘要如何从大量未标注文本中获取词级别的信息有两个主要挑战，使用何种优化目标能有效地学习文本表示，如何有效地将学习到的表示迁移到目标任务。针对这些问题，本文提出一种无监督预训练和有监督微调的组合的半监督方法，具体为：采用两阶段训练过程，首先使用语言建模目标在大量未标注数据上学习模型的初始参数，随后使用有监督目标微调预训练模型以适应目标任务模型架构使用Transformer，其在处理文本中的长期依赖关

None-D·2024-02-11 15:42

【论文精读】Swin Transformer

摘要ViT的缺点：Transformer在语言处理中的基本元素是wordtoken，其特点是语义信息比较密集。而ViT中token的尺度（scale）是固定的，且视觉token携带的语义信息比语言文字序列差，故认为不适合视觉应用图像分辨率高，像素点多，如果采用ViT模型，自注意力的计算量会与像素的平方成正比，计算复杂度过高是导致ViT速度慢的主要原因故本文做出改进：基于滑动窗口机制，具有层级设计（

None-D·2024-02-11 15:12

【论文精读】ViT-Adapter

摘要视觉transformer类的模型可以分为普通ViT和视觉transformer变体两类。后者通常使用局部空间操作将特定于视觉的归纳偏差引入到其架构中，故而可以产生更好的结果（如SwinTransformer）。但普通的ViT可以使用包括图像，视频和文本的大量多模态数据进行预训练，这鼓励模型学习丰富的语义表示，但与特定于视觉的transformer变体相比，普通ViT在密集预测方面有决定性的缺