目标检测Neck

NeurIPS23｜Gold-YOLO：华为诺亚打造YOLO全新巅峰！

作者|王云鹤编辑|汽车人原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/657742732点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测
自动驾驶之心·2023-11-05 18:56

YOLOv5源码中的参数超详细解析（5）— 验证部分（val.py）参数解析

YOLOv5是一种先进的目标检测算法，它可以实现快速和准确的目标检测。在YOLOv5源码中，train.py和detect.py文件讲完了之后，接着就是讲val.py文件了。
小哥谈·2023-11-05 17:56

YOLO目标检测数据集大全【含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签+划分脚本+训练教程】（持续更新建议收藏）

一、作者介绍：资深图像算法工程师，YOLO算法专业玩家；擅长目标检测、语义分割、OCR等。二、数据集介绍：真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富，分享的绝大部分数据集已应用于各种实际落地项目。
YOLO数据集工作室·2023-11-05 15:41

YOLO目标检测——真实道路车辆检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测
YOLO数据集工作室·2023-11-05 15:09

YOLO目标检测——车牌检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测
YOLO数据集工作室·2023-11-05 15:58

关于SAR的研究热点——几点思考

的研究热点——几点思考SAR研究热点之一：新体制论证SAR系统设计追求的目标：图像质量高（空间和辐射分辨率高），成像幅宽大，具备多模式（扫描、可变入射角条带、斜视、聚束）、多波段、全极化、三维成像、动目标检测与成像能力
yufengzheyang·2023-11-05 10:19

点云从入门到精通技术详解100篇-基于语义 SLAM 的点云融合（续）

目录3.2语义SLAM系统框架（SemanticSLAMSystemFramework）3.2.1基于YOLOv3的目标检测3.2.2点云语义标签
格图素书·2023-11-05 09:47

基于YOLOv8的交通摄像头下车辆检测算法（七）：HIC-YOLOv8复现HIC-YOLOv5，助力小目标检测，涨点明显

本文改进：HIC-YOLOv8，1)添加一个针对小物体的额外预测头，以提供更高分辨率的特征图2）在backbone和neck之间采用involutionblock来增加特征图的通道信息；3）在主干网末端加入
会AI的学姐·2023-11-05 08:28

YOLOv8改进：最新复现SOD-YOLOv8，助力小目标检测（Small Object Detection）

本文独家改进：改进点：1）backbone加入CBAM；2）backbone、neck连接处加入involution注意力；3）添加一个针对小物体的额外预测头，提升小目标检测性能；SOD-YOLOv8|
AI小怪兽·2023-11-05 08:26

「图像 merge」无中生有制造数据

在进行一个新项目的时候，往往缺少一些真实数据，导致没办法进行模型训练，这时候就需要算法工程师自行制作一些数据了，比如这篇文章分享的bag目标检测，在检测区域没有真实的bag数据此时，就可以采用图像拼接的方式将凑集到的
ViatorSun·2023-11-05 06:47

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】目标检测

目录前言算法模型两阶段（2-stage）检测模型R-CNN:R-CNN系列的开山之作FastR-CNN:共享卷积运算FasterR-CNN:两阶段模型的深度化单阶段（1-stage）检测模型YOLOSSD:SingleShotMultiboxDetector模型的评测与训练技巧检测模型的评测指标标准评测数据集检测模型中的Bellsandwisthles基础网络演进、分类与定位的权衡基础网络结构的演
林聪木·2023-11-05 06:39

mti杂波抑制仿真 matlab,雷达MTI/MTD杂波抑制技术研究

杂波抑制技术是信号处理的关键技术之一.现代雷达都工作在相当复杂的环境中,各种杂波和噪声严重影响着雷达的性能,杂波抑制技术具有消除杂波并提取有用信号的功能,对雷达检测动目标来说,具有非常重要的意义.其中动目标显示(MTI)技术和动目标检测
石化橙子·2023-11-05 01:08

准确度判断 语义分割_Mask R-CNN（目标检测语义分割）测试

MaskR-CNN(目标检测语义分割)测试MaskR-CNN(目标检测，语义分割)测试KaimingHe的大作MaskR-CNN(https://arxiv.org/pdf/1703.06870.pdf
Zq19705·2023-11-04 23:54

YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层

目录1.BiFPN1.1FPN的演进2.YOLOv8改进之更换BiFPN并融合P2小目标检测层1.BiFPNBiFPN（Bi-directionalFeaturePyramidNetwork）是一种用于目标检测和语义分割任务的神经网络架构
山河亦问安·2023-11-04 21:40

深度学习之基于YoloV5的道路地面缺陷检测系统(UI界面)

文章目录一项目简介二、功能三、道路地面缺陷检测系统四.总结一项目简介  基于YoloV5的道路地面缺陷检测系统利用深度学习中的目标检测算法，特别是YoloV5算法，来实现对道路地面上的缺陷进行检测和识别
雅致教育·2023-11-04 21:38

目标检测——day66 Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network

Scaled-Yolov4:可伸缩跨级部分网络Scaled-YOLOv41.Introduction2.Relatedwork2.1.Real-timeobjectdetection2.2.Modelscaling（模型缩放）3.Principlesofmodelscaling4.Scaled-YOLOv44.1.CSP-izedYOLOv44.2.YOLOv4-tiny4.3.YOLOv4-la
想太多!·2023-11-04 20:03

YOLOv4改进版重磅问世！Yolov4扩展版！Yolov4原班人马重磅推出Scaled-YOLOv4: Scaling Cross Stage Partial Network

论文pdf请在公众号【计算机视觉联盟】后台回复【20201118】获取摘要：我们证明了基于CSP方法的YOLOv4目标检测神经网络，可以上下缩放，适用于小型和大型网络，同时保持最佳的速度和精度。
SophiaCV·2023-11-04 20:59

Fast R-CNN论文解析

文章目录一、介绍二、拟解决的关键问题三、FastR-CNN结构以及训练算法1.整体结构2.ROIPoolingLayer3.Pre-TrainedNetwork4.目标检测任务的微调5.尺度不变性四、总结五
小毛激励我好好学习·2023-11-04 20:11

（论文阅读11/100）Fast R-CNN

文献阅读笔记简介题目FastR-CNN作者RossGirshick原文链接https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf目标检测系列——开山之作RCNN原理详解-CSDN博客FastR-CNN
朽月初二·2023-11-04 19:30

yolo_v1学习笔记

yolo_v1学习笔记  注：第一次学习目标检测神经网络，目标检测训练数据的标签与分类任务的不同，有框的位置及大小置信度等参数，不只是简单的类别。
weixin_43700045·2023-11-04 13:00

YOLO v1学习笔记

（"_"）原论文地址以及参考的大佬博客如下：论文地址：yolov1论文参考博客：【目标检测论文阅读】YOLOv1YOLOv1深入理解目标检测
薛薛的森林_Carroll·2023-11-04 13:00

YOLO v1阅读笔记

摘要作者提出了一种目标检测的网络，将目标检测问题当做一种回归问题，同时回归出box和class，一种可以端到端训练的singlenetwork，最主要的优点就是检测的速度非常快，YOLO可以达到45fps
青铜码农·2023-11-04 13:29

yolo v1论文笔记

weframeobjectdetectionasaregressionproblemtospatiallyseparatedboundingboxesandassociatedclassprobabilities.作者将目标检测问题变成一个回归问题
红鲤鱼遇绿鲤鱼·2023-11-04 13:58

Yolo-v1学习笔记

Yolo-v1学习笔记简介YOLO与目标检测YOLO算法原理训练的数据集格式最后一维输出的张量损失值的计算损失函数中的权重分配YOLO-V1的缺点简介YOLO(youonlylookonce)是最近很火爆的一种目标检测模型
计算机秃头选手·2023-11-04 13:56

YOLO V1学习笔记

一背景目标检测分为单阶段和两阶段模型。之前的目标检测DPM、R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN都是双阶段模型，也就是说需要先提取候选框，然后对各个候选框进行分类、甄别。
朽月初二·2023-11-04 13:12

YOLO目标检测——夜间车辆检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测
YOLO数据集工作室·2023-11-04 13:40

YOLO目标检测——昏暗车辆检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

含有图片汽车、卡车、公共汽车标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测
YOLO数据集工作室·2023-11-04 13:39

基于 Pytorch 的从零开始的目标检测 | 附源码

目标检测是计算机视觉中一个非常流行的任务，在这个任务中，给定一个图像，你预测图像中物体的包围盒(通常是矩形的)，并且识别物体的类型。
Python算法实战·2023-11-04 13:05

YOLO目标检测——车辆分类检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

救护车和卡车等图片标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测
YOLO数据集工作室·2023-11-04 13:02

优化改进YOLOv5算法：加入SPD-Conv模块，让小目标无处遁形——(超详细)

1SPD-Conv模块论文：https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf摘要：卷积神经网络(CNNs)在计算即使觉任务中如图像分类和目标检测等取得了显著的成功。
AI追随者·2023-11-04 09:52

优化改进YOLOv5算法：加入ODConv+ConvNeXt提升小目标检测能力——(超详细)

为了提升无人机视角下目标检测效果，基于YOLOv5算法，在YOLOv5主干中实现了OmnidimensionalConvolution（ODConv），以在不增加网络宽度和深度的情况下提高精度，还在YOLOv5
AI追随者·2023-11-04 09:21

优化改进YOLOv5算法之添加MS-Block模块，有效提升目标检测效果(超详细)

目录前言1MS-Block原理1.1Multi-ScaleBuildingBlockDesign1.2HeterogeneousKernelSelectionProtocol2YOLOv5算法中加入MS-Block
AI追随者·2023-11-04 09:50

PaddleX数据集规范

目录1、图像分类任务2、目标检测任务3、主体检测任务4、图像分割任务5、特征检索任务6、文本检测任务7、文本识别任务8、版面分析任务9、表格识别任务10、关键信息抽取任务11、点云3D目标检测任务12、
ronshi·2023-11-04 06:20

无需NMS，20行代码带你玩转RT-DETR！

作者|陈er编辑|GiantPandaCV点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【目标检测】技术交流群后台回复【2D检测综述】获取鱼眼检测、实时检测、通用
自动驾驶之心·2023-11-03 23:58

百度开源超强目标检测器 RT-DETR | Python/C++ 保姆级部署教程，从入门到精通

本文首发于微信公众号CVHub，未经授权不得以任何形式售卖或私自转载到其它平台，违者必究！Title:DETRsBeatYOLOsonReal-timeObjectDetectionPaper:https://arxiv.org/pdf/2304.08069.pdfCode:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/c
CVHub·2023-11-03 23:27

FPN-特征金字塔网络

文章目录特征金字塔top-downpyramidsfeatrueFPN网络结构Bottom-upTop-downpathwayandlateralconnections与目标检测网络的集成与RPN的集成
新兴AI民工·2023-11-03 19:24

更快更准 | YOLOv3算法超详细解析（包括诞生背景+论文解析+技术原理等）

YOLOv3是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以快速而准确地在图像中检测出多个目标。
小哥谈·2023-11-03 18:54

计算机视觉方向面试题总结（三）：OCR篇

专栏推荐：➡️点击访问《计算机视觉》总结目标检测、图像分类、分割OCR、等方向资料。➡️点击访问《深入浅出OCR》:对标全网最全OCR教程，含理论与实战总结。以上
GoAI·2023-11-03 15:34

PyQt5：构建目标检测算法GUI界面 (附python代码)

文章目录1.界面2.代码3.Analyze1.界面目标检测算法一般就是检测个图片，然后显示图片结果。最简单的情况，我们需要一个按钮读取图片，然后后有一个地方显示图片。
猛码Memmat·2023-11-03 11:00

046基于深度学习的杂草检测

目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、PSPnet、faster_rcnn、SDD等视频演示找046期：银色子弹zg的个人空间-银色子弹zg个人主页-哔哩哔哩视频效果展示图如下
lyx_78932·2023-11-03 10:38

基于深度学习的实战项目1000个

alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swintransformer等10多种模型目标检测一般是
huihuang_8295·2023-11-03 10:08

人工智能-深度学习项目100项

alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swintransformer等10多种模型目标检测一般是
lyx_78932·2023-11-03 10:08

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLOv4算法的自动驾驶场景 目标检测（续）

目录3.2.3Neck3.2.4Head3.3基于注意力机制的SimAM-YOLOv4目标检测算法研究3.3.1注意力机制
林聪木·2023-11-03 07:28

YOLO目标检测——安全帽佩戴检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

图片分为带头盔和没带头盔数据集标签说明：使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测
YOLO数据集工作室·2023-11-03 07:05

Yolov8目标识别与实例分割——版本比对与原理解析

前言YOLO是一种基于图像全局信息进行预测并且它是一种端到端的目标检测系统，最初的YOLO模型由JosephRedmon和AliFarhadi于2015年提出，并随后进行了多次改进和迭代，产生了一系列不同版本的
知来者逆·2023-11-03 06:57

YOLO目标检测——红外多目标检测数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

实际项目应用：自动驾驶、安防监控等数据集说明：红外多目标检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富，含有行人、汽车、自行车、摩托、消防栓、指示牌、狗等图片标签说明：使用lableimg标注软件标注
YOLO数据集工作室·2023-11-03 06:56

使用免费 FlaskAPI 部署 YOLOv8

目标检测和实例分割是计算机视觉中关键的任务，使计算机能够在图像和视频中识别和定位物体。YOLOv8是一种先进的、实时的目标检测系统，因其速度和准确性而备受欢迎。
小北的北·2023-11-03 06:51

【CV计算机视觉深度学习】图像分类、多目标追踪、目标检测、旋转框检测、显著性检测、姿态估计、图像超分辨等等！精度评估指标解读大全（包括含义、计算、源码等，超详细~）

文章目录CV模型们的量化评估指标图像分类/ImageClassificationTop-1和Top-5多目标追踪/Multi-trackMOT精度指标的特性MOTAMOTPIDF1MT&ML&IDs举例说明目标追踪OPE：PrecisionPlot&SuccessPlotPrecisionPlotSuccessPlot鲁棒性评估TemporalRobustnessEvaluationSpatial
weixin_46031746·2023-11-03 05:51

YOLOv5 - yolov5s.yaml 文件

基于深度学习的目标检测模型的结构:输入->主干->脖子->头->输出。主干网络提取特征，脖子提取一些更复杂的特征，然后头部计算预测输出。
风筝超冷·2023-11-02 23:02

超越CNN的ViT模型及其应用前景

计算机视觉分析任务也借鉴了Transformer模型的思想和方法，Meta公司的DETR模型中就使用Transformer和端到端方法实现了CV领域的目标检测任务，之后Google公司又推出了用纯粹的Transformer
CV案例精选·2023-11-02 23:58
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