知识蒸馏-目标检测第37页

SSD：Single Shot MultiBox Detector（论文部分翻译+一些总结）

前言目标检测算法可以分为两大类，一类是FasterR-CNN这种的，先生成候选区域，然后对这些候选区域进行分类与回归，这是将目标检测视为一种分类问题。

头柱碳只狼·2023-11-09 02:45

SSD:Single Shot MultiBox Detector

论文：https://arxiv.org/abs/1512.023250摘要我们提出了一种使用单个深度神经网络进行图像中目标检测的方法。

cdknight_happy·2023-11-09 02:14

[目标检测]SSD：Single Shot MultiBox Detector

基于”Proposal+Classification”的ObjectDetection的方法，RCNN系列(R-CNN、SPPnet、FastR-CNN以及FasterR-CNN)取得了非常好的效果，因为这一类方法先预先回归一次边框，然后再进行骨干网络训练，所以精度要高，这类方法被称为twostage的方法。但也正是由于此，这类方法在速度方面还有待改进。由此，YOLO[8]应运而生，YOLO系列只

张博208·2023-11-09 02:44

（论文阅读18/100）SSD: Single Shot MultiBox Detector

ChristianSzegedy,ScottReed,Cheng-YangFu,AlexanderC.Berg原文链接https://arxiv.org/pdf/1512.02325v2.pdf【精选】目标检测

朽月初二·2023-11-09 02:43

点云学习记录

-知乎(zhihu.com)1、图像语义分割1.1、基于全卷积网络的方法自2012年AlexNet[1]问世以来，CNN在图像分类和目标检测中均取得了巨大

一个机械高工的码农人生·2023-11-09 02:12

YOLOv7独家改进：分层特征融合策略MSBlock | 南开大学提出YOLO-MS |超越YOLOv8与RTMDet，即插即用打破性能瓶颈

MSBlock，不同Kernel-Size卷积在不同尺度提升特征提取能力，最终引入到YOLOv7，做到二次创新1）MSBlock使用推荐指数：5颗星MSBlock|亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，小目标检测效果也不错

AI小怪兽·2023-11-08 20:41

【论文笔记】Point Cloud Forecasting as a Proxy for 4D Occupancy Forecasting

原文链接：https://arxiv.org/abs/2302.131301.引言运动规划需要预测其余物体的运动，但相应的感知模块如建图、目标检测、跟踪和轨迹预测通常都需要大量人力标注HD地图、语义标签

byzy·2023-11-08 18:50

【论文笔记】RTNH+: Enhanced 4D Radar Object Detection Network using Combined CFAR-based Two-level Preproce

Enhanced4DRadarObjectDetectionNetworkusingCombinedCFAR-basedTwo-levelPreprocessingandVerticalEncoding原文链接：https://arxiv.org/pdf/2310.17659.pdf1.引言RTNH为第一个在大型数据集上训练的4D雷达3D目标检测模型

byzy·2023-11-08 18:49

CNN入门实战：猫狗分类

CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了很大的成功。目标分类是指识别图像中的物体，并将其归类到不同的类别中。例如，猫狗分类就是一个目标分类的任务，CNN可以帮助我们构建一个模型来自动识别图像中

金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

YOLO系列最新综述从YOLOv1到YOLOv8【2023】

摘要YOLO已成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时目标检测系统。我们对YOL

JH_vision·2023-11-08 15:32

CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.11.6

【点云3D目标检测】（NeurIPS2023）Flow-BasedFeatureFusionforVehicle-InfrastructureCooperative3DObjectDetection论文地址

CV51·2023-11-08 14:43

2023 flag

知识星球3D目标检测pointnet学习资料PCL点云库3D感知NLP学习资源主线1进展:Centerpoint源码1Centerpoint源码2Kitti数据集Centerpoint解读10105一刷

锦鲤少年丶·2023-11-08 14:43

DeepSORT多目标跟踪——算法流程与源码解析

一、目标检测与目标追踪1.目标检测在目标检测任务中，主要目标是识别图像或视频帧中存在的物体的位置和类别信息。

知来者逆·2023-11-08 14:39

目标检测中的评价指标

目标检测中的评价指标将检测目标分为正样本和负样本。真阳性（truepositives,TP）:正样本被正确识别为正样本。假阳性（falsepositives,FP）:负样本被错误识别为正样本。

小冉同学·2023-11-08 12:58

yolov8+多算法多目标追踪+实例分割+目标检测+姿态估计（代码+教程）

多目标追踪+实例分割+目标检测YOLO(YouOnlyLookOnce)是一个流行的目标检测算法，它能够在图像中准确地定位和识别多个物体。

阿利同学·2023-11-08 12:23

mediapipe流水线分析一

objectdetectionGraph以目标检测为例分析mediapip流水线处理机制一流水线上游输入处理1Calculator算子它是在MediaPipe框架中用于创建插件/算子机制的基础在MediaPipe

江太翁·2023-11-08 07:41

mediapipe流水线分析二

目标检测Graph一流水线上游输入处理1TfLiteConverterCalculator将输入的数据转换成tensorflowapi支持的TensorTfLiteTensor并初始化相关输入输出节点，

江太翁·2023-11-08 06:36

Center-based 3D Object Detection and Tracking 论文阅读笔记

总结文章提供了一种双阶段的3D目标检测算法，第一阶段利用PointPillars或VoxelNet作为骨干网络对点云进行编码与特征提取，之后生

Glingli·2023-11-07 23:01

基于改进Faster R-CNN的空中目标检测文献阅读笔记

摘要相比传统图像目标检测算法，基于大数据和深度学习的检测算法无须人工设计特征，且检测性能更稳健。

Glingli·2023-11-07 23:30

【读点论文】Attention Mechanisms in Computer Vision: A Survey，西湖大学携手多个学术组织共同完成对注意力的宏观理解和微观处理，很全很实用吧

注意机制在许多视觉任务中取得了巨大的成功，包括图像分类、目标检测、语义分割、视频理解、图像生成、3D视觉、

羞儿·2023-11-07 23:19

基于MMdetection的RT-DETR目标检测器的源码解析（上）

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、RT-DETR目标检测器二、源码阅读及debug过程1.下载项目2.网络结构3.目标检测器文件：rtdetr.py解析4.

CL雾岚·2023-11-07 23:41

RT-DETR 应用 BiFPN 结构 | 加权双向特征金字塔网络

在本文中，我们系统地研究了目标检测中的神经网络架构设计选择，并提出了几种关键的优化方法来提高效率。

迪菲赫尔曼·2023-11-07 23:36

YOLOv8最新改进系列：YOLOv8+RepLKNet，超大核模型，精度嘎嘎提升，小目标检测性能嘎嘎提升，提升效果拉满！！！

AI棒棒牛·2023-11-07 23:47

YOLOv7改进策略：一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，增强多尺度感受野特征，助力小目标检测

本文全网首发独家改进：一种新颖的可扩张残差（DWR）注意力模块，加强不同尺度特征提取能力，创新十足，独家首发适合科研推荐指数：五星DWR|亲测在多个数据集能够实现涨点，多尺度特性在小目标检测表现也十分出色

AI小怪兽·2023-11-07 23:16

RefConv: 重参数化的重新聚焦卷积（论文翻译）

、权重重参数化方法3、重参数化的重聚焦卷积3.1、深度RefConv3.2、普通的RefConv3.3、重聚焦学习4、实验4.1、在ImageNet上的性能评估4.2、与其他重参数化方法的比较4.3、目标检测和语义分割

静静AI学堂·2023-11-07 22:33

YoloV8改进策略：RefConv打造轻量化YoloV8利器

、权重重参数化方法3、重参数化的重聚焦卷积3.1、深度RefConv3.2、普通的RefConv3.3、重聚焦学习4、实验4.1、在ImageNet上的性能评估4.2、与其他重参数化方法的比较4.3、目标检测和语义分割

静静AI学堂·2023-11-07 22:33

YoloV5改进策略：独家原创，全网首发，复现Drone-Yolo，以及改进方法

文章目录摘要论文：《Drone-Yolo:一种高效的无人机图像目标检测神经网络方法》1、简介2、相关工作3、方法3.1、骨干3.2、Neck3.3、提出的模型4、实验与结果4.1、数据集和实验环境4.2

静静AI学堂·2023-11-07 22:58

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

实际项目应用：红绿灯检测数据集在自动驾驶、交通安全监控、智能交通系统、交通流量监测和驾驶员辅助系统等领域都有广泛应用的潜力数据集说明：红绿灯检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富，含有国内红绿灯图片，覆盖晴天，阴天，雨天，低能见度天气等复杂场景。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

YOLO数据集工作室·2023-11-07 13:38

YOLO目标检测——汽车头部尾部检测数据集【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·2023-11-07 13:37

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

实际项目应用：路标检测数据集在自动驾驶、交通安全监控、导航系统、城市规划和车辆行为分析等领域都有广泛应用的潜力数据集说明：路标检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富，含有停止标志、速度限制标志、交通灯标志、人行横道标志图片标签说明：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

YOLO数据集工作室·2023-11-07 13:37

YOLO目标检测——交通标志识别数据集【含对应voc、coco和yolo三种格式标签】

实际项目应用：交通标志识别数据集在自动驾驶、交通安全监控、智能交通系统、驾驶员辅助系统和城市规划等领域都有广泛应用的潜力数据集说明：交通标志识别数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富，含有交通标识6类图片：左转、右转、直行、、掉头、禁止通行、禁止直行。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

YOLO数据集工作室·2023-11-07 13:35

风海skd·2023-11-07 12:33

【20201127期嵌入式AI周报】NanoDet 目标检测模型、移植 ncnn到 RISC-V等！

导读：本期为AI简报20201127期，将为您带来8条相关新闻，希望对您有所帮助~一共2000+字，全篇看完需要5~7分钟1.NanoDet：轻量级（1.8MB）、超快速（移动端97fps）目标检测项目

RTThreadIoTOS·2023-11-07 11:12

【终端目标检测03】nanodet训练自己的数据集、NCNN部署到Android

nanodet训练自己的数据集、NCNN部署到Android一、介绍二、训练自己的数据集1.运行环境2.数据集3.配置文件4.训练5.训练可视化6.测试三、部署到android1.使用官方权重文件部署1.1下载权重文件1.2使用AndroidStudio部署apk2.部署自己的模型【暂时存在问题】2.1生成ncnn模型2.2部署到android一、介绍看看作者自己的介绍吧NanoDet-Plus知

咚咚锵咚咚锵·2023-11-07 11:11

目标跟踪（DeepSORT）

目前主流的目标跟踪算法都是基于Tracking-by-Detecton策略，即基于目标检测的结果来进行目标跟踪。

code2035·2023-11-07 09:43

实时目标检测与跟踪：机器视觉的挑战与机遇

实时目标检测与跟踪是机器视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到在视频或图像序列中准确地定位和跟踪多个目标对象。这个任务具有很高的挑战性，同时也带来了许多机遇。

matlabgoodboy·2023-11-07 06:30

优化改进YOLOv5算法之添加DCNv3模块，有效提升目标检测效果

目录前言1DCNv3原理1.1DCNv21.2DCNv31.3模型架构2YOLOv5算法中加入DCNv3模块

AI追随者·2023-11-07 01:33

深度学习之基于YoloV5交通信号标志识别系统

文章目录一项目简介二、功能三、系统四.总结一项目简介基于YoloV5交通信号标志识别系统介绍基于YoloV5的交通信号标志识别系统是一种深度学习应用，旨在通过使用目标检测模型来准确、高效地识别道路上的交通信号标志

雅致教育·2023-11-07 00:49

基于transformer的解码decode目标检测框架(修改DETR源码)

提示：transformer结构的目标检测解码器，包含loss计算，附有源码文章目录前言一、main函数代码解读1、整体结构认识2、main函数代码解读3、源码链接二、decode模块代码解读1、decoded

tangjunjun-owen·2023-11-06 22:41

3D目标检测实战 | 图解KITTI数据集评价指标AP R40(附Python实现)

目录1准确率和召回率2P-R曲线的绘制3APR11与APR40标准4实际案例1准确率和召回率首先给出TPTPTP、FPFPFP、FNFNFN、TNTNTN的概念真阳性TruePositiveTPTPTP预测为正(某类)且真值也为正(某类)的样本数，可视为IoU>IoUthreshold\mathrm{IoU>IoU_{threshold}}IoU>IoUthreshold的检测框数量假阳性Fals

Mr.Winter`·2023-11-06 22:18

论文阅读_知识蒸馏_MobileBERT

英文题目：MobileBERT:aCompactTask-AgnosticBERTforResource-LimitedDevices中文题目：MobileBERT：面向资源有限设备的任务无关的压缩模型论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.02984领域：自然语言处理，模型蒸馏发表时间：2020作者：ZhiqingSun，卡内基梅隆大学，谷歌出处：ACL被引量：162代码

xieyan0811·2023-11-06 19:28

基于Matlab的yolo算法行人检测系统

该系统采用了YouOnlyLookOnce（Yolo）算法，通过深度学习模型实现高效准确的行人目标检测。本文将介绍该系统

雅致教育·2023-11-06 13:44

YoloV8目标检测与实例分割——目标检测onnx模型推理

一、模型转换1.onnxruntimeONNXRuntime（ONNXRuntime或ORT）是一个开源的高性能推理引擎，用于部署和运行机器学习模型。它的设计目标是优化执行使用OpenNeuralNetworkExchange（ONNX）格式定义的模型，ONNX是一种用于表示机器学习模型的开放标准。ONNXRuntime提供了几个关键功能和优势：跨平台兼容性：ONNXRuntime旨在与各种硬件和

知来者逆·2023-11-06 13:34

Transformer：开源机器学习项目，上千种预训练模型 | 开源日报 No.66

图像处理：支持图像分类、目标检测和分割等任务。音频处理：支持语

开源服务指南·2023-11-06 13:39

点云从入门到精通技术详解100篇-面向无人驾驶的三维点云目标检测（续）

目录3.2KD-DBSCAN3.2.1DBSCAB聚类算法3.2.2KD-Tree的概述3.3实验结果与分析点云数据的分类任务

格图素书·2023-11-06 10:34

点云从入门到精通技术详解100篇-基于激光雷达点云的交通场景三维车辆目标检测与跟踪(续)

目录3.3实验与分析3.3.1数据集3.3.2实验设置3.3.3评价指标3.3.4实验结果与分析

格图素书·2023-11-06 10:29

YOLOv8独家首发改进：黑夜小目标检测，ICANN会议出品，原创LEF模块，增强图像增强组成

本篇内容：YOLOv8独家首发改进：ICANN会议出品，黑夜小目标检测，原创LEF模块，增强图像增强组成本博客改进源代码改进适用于YOLOv8按步骤操作运行改进后的代码即可本文提出改进原创方式：二次创新

芒果汁没有芒果·2023-11-06 07:35

YOLO出击暗夜目标检测！中科大提出端到端的暗目标检测框架PE-YOLO

当前的目标检测模型在许多基准数据集上取得了良好的结果，但在暗光条件下检测目标仍然是一个巨大的挑战。

xwz小王子·2023-11-06 06:49

PE-YOLO：解决黑夜中的目标检测难点

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目前的目标检测模型在许多基准数据集上都取得了良好的效果，在夜晚或者黑暗条件下检测目标仍然是一个巨大的挑战。

小白学视觉·2023-11-06 06:17

Yolo框架优化：黑夜中也可以实时目标检测，

点击蓝字关注我们关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜计算机视觉研究院学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏ColumnofComputerVisionInstitute目前的目标检测模型在许多基准数据集上都取得了良好的效果

计算机视觉研究院·2023-11-06 06:44

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