BoundingBox 第4页

lgsvl_msgs 消息体

1、BoundingBox2D.msgfloat32x#xpositionoftheboundingboxcenterincameraimagespace,inpixelsfloat32y#ypositionoftheboundingboxcenterincameraimagespace

Ai扫地僧（yao）·2022-12-28 22:35

细粒度图像分类模型（含实战代码）

细粒度图像分类数据集1.3细粒度图像分类竞赛1.4细粒度图像分类模型分类:(1)强监督模型:需要类别以外的标签进行监督(2)弱监督模型:不需要类别以外的标签02强监督模型Part-basedR-CNN标签，引入boundingbox

深度之眼·2022-12-28 20:05

医学影像识别、分割和解析（第一章）：介绍

一旦完成识别，或检测，即得到了目标的最小外包矩形框（boundingbox），就可以通过分割

weixin_44675209·2022-12-28 17:18

手写实现IOU, CIOU, DIOU

IOU的发展史:L1Loss/L2Loss->SmoothL1Loss->IoULoss->GIoULoss->CIoU/DIoULossSmoothL1最早我们使用L1loss或者L2Loss来做做boundingbox

狗蛋Predy·2022-12-27 16:55

【极简笔记】Learning to Segment Every Thing

又有训练集B，其中的类别只有boundingbox标注。

Hibercraft·2022-12-27 06:57

【目标跟踪 SOT】SiamFC -用于对象跟踪的全卷积孪生网络

SiamFC-全卷积孪生网络$背景知识SOT（单目标跟踪）和MOT（多目标跟踪）的思想是，在视频中的某一帧中框出你需要跟踪目标的boundingbox，在后续的视频帧中，无需你再检测出物体的boundingbox

大胃羊·2022-12-27 02:57

一、Geos库的安装和计算多边形是否相交

1.Geos库的安装背景：项目需要判断多边形ROI区域和识别目标BoundingBox是否重叠。

李尔阳·2022-12-25 19:38

Bounding Box是怎么得到的-RCNN目标检测初探

近期在学习目标检测，此前对于BoundingBox一直心存疑惑：a.BoundingBox是怎么被神经网络预测出来的？b.卷积神经网络除了能够对图像分类，还可以预测出图像中物体的边界吗？

rock4you·2022-12-25 14:26

深度学习之SSD总结

SSD是一种直接预测目标类别和boundingbox的多目标检测算法。它使用低层featuremap检测小目标，使用高层featuremap检测大目标。

weixin_45963617·2022-12-25 07:52

opencv rect画旋转矩形_OpenCV Python实现旋转矩形的裁剪

环境Python3.8OpenCV4.4最小外接矩形矩形操作是我们在OpenCV里最常用的操作，其中最为常见的就是包围框(BoundingBox)和旋转矩形(RotatedBox)。

诗奇可大观·2022-12-24 13:27

CenterNet论文详细解析Objects as Points

论文作者:XingyiZhouDequanWangPhilippKrahenb5.论文源码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet二、论文详情CenterNet以boundingbox

yanghaoplus·2022-12-24 12:42

CenterTrack:Tracking Objects as Points

其输出为位置+Size，通过位置和Size恢复boundingBox。当训练时的位置label为以物体中心为均值的高斯分布(方差与物体大小有关

就叫阿水·2022-12-24 11:06

同r做一个窗口_目标检测(Object Detection)：R-CNN/SPPnet/R-FCN/Yolo/SSD

目标检测：目标检测通常包括判断物体的位置和大小（Boundingbox）、及判断物体的类别。BoundingBox：输出边界，

weixin_39886205·2022-12-23 13:28

Yolo置信度

Yolo置信度置信度是每个boundingbox输出的其中一个重要参数，作者对他的作用定义有两重：一重是：代表当前box是否有对象的概率Pr(Object)，注意，是对象，不是某个类别的对象，也就是说它用来说明当前

AIchiNiurou·2022-12-22 10:33

【目标检测】--YOLO系列（YOLO v1）

目录0.思路不同于以往的滑窗检测方法,YOLOv1另辟蹊径,将检测问题认为是对boundingbox中心坐标点以及包围框长宽的回归和对每个包围框的分类。并且YOLO方法因为包含更少的背景，假阳率低。

将*秋·2022-12-20 21:09

目标检测与YOLO算法（用Python实现目标检测）

最近在听AndrewNg讲解目标检测的视频，包括目标定位，特征点检测，卷积的滑动窗口的实现，BoundingBox预测，交并比，非极大值抑制，AnchorBoxes，YOLO算法以及候选区域，并通过查阅相关的资料

NSSWTT·2022-12-19 12:43

激光感知（十二）：PointRCNN

目录一：思路概括二：网络结构1.第一阶段：自底向上的预选框生成2.第二阶段：再筛选和优化boundingbox一：思路概括PointRCNN目标检测算法分两个阶段：1）第一阶段：首先对点云进行语义分割，

JayLee719·2022-12-18 13:06

GitHub 开源分享 | PointRCNN - 第一个基于原始点云的两阶段3D目标检测

sshaoshuai/PointRCNN目前作者公布的代码只能对一个类别做检测，假设这个类就是“车”，这也是KITTI数据集中标注最多的类，这个目标检测方法分两个阶段：（1）第一阶段：生成一大堆很冗余的boundingbox

J-A·2022-12-17 20:02

Object Proposal（OP）综述

目标检测（objectdetection），要求模型不仅能判断一幅输入图像中包含哪类目标，还得框出目标的具体位置（boundingbox）。

guoyunfei20·2022-12-16 23:05

AutoAssign: Differentiable Label Assignment for Dense Object Detection

论文https://arxiv.org/abs/2007.03496CenterWeighting在之前的目标检测模型中，大都依据中心先验（centerprior）即物体在boundingbox中的分布大体是围绕框的中心这一准则进行

00000cj·2022-12-16 21:43

SIoU Loss 原理与代码解析

https://github.com/meituan/YOLOv6/blob/main/yolov6/utils/figure_iou.py#L75存在的问题之前的目标检测模型的回归损失考虑到了预测的boundingbox

00000cj·2022-12-16 21:07

【目标检测（Object Detection）】R-CNN

文章目录（一）什么是目标检测（1）目标检测的应用：（2）其任务可以概括为：（3）目标检测算法的两种类型（4）概念：边缘框（boundingbox）（5）目标检测数据集（二）R-CNN(区域卷积神经网络，

verse_armour·2022-12-16 16:45

YOLOV1和Faster-R-CNN的区别

YOLOV1可以去看下我之前的博客Yolov1细节解读1.Yolov1并没有预先设置anchor，而是选择直接预测boundingbox，并且仅对每一个特征点（模型最后的特征图是一张7*7*3

云从天上来·2022-12-16 15:33

理解 YOLOV1 第一篇预测阶段

书的每一页，由49个方格（gridcell）组成,V1版本中每个gridcell预测2个选框（boundingbox，boundingbox的中心落于该gridcell）所以一共可以生成98个boundingbox

code bean·2022-12-16 10:25

YOLOv1（训练过程）

上篇文章提到每个gridcell能预测两个boundingbox，那么，训练的目的其实是使标签中画出的标准框所属的gridcell，这个gridcell能预测出两个boundingbox，我们选择一个和标准框

五-花~肉·2022-12-16 10:23

YOLOv1（预测过程）

YOLOv1（预测过程）输入：448*448*3图像输出：7*7*30张量具体步骤：输入：一、图向分为7*7网格，每个小格称为一个gridcell二、每个gridcell能预测出如下：2个boundingbox

五-花~肉·2022-12-16 10:23

场景文字的两类检测算法综述---基于回归和分割的方法

系列文章目录文章目录系列文章目录前言一、目标检测目标检测中几个基础概念边界框（boundingbox）锚框（Anchorbox）交并比文本检测基于目标检测的算法二、图像分割文本检测基于图像分割的算法前言

MIngo的成长·2022-12-16 04:06

第四门课：卷积神经网络（第三周）——目标检测

目标检测1.目标定位2.特征点检测3.目标检测4.滑动窗口的卷积实现5.BoundingBox预测（YOLO）6.交并比（loU）7.非极大值抑制（Non-maxsuppression）8.AnchorBoxes9

青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:14

深度学习笔记(十):深度学习评估指标

文章目录专业名词解释一级指标二级指标深度学习评估指标专业名词解释HTC(HybridTaskCascade)-混合任务级联boundingbox-边界矩形框RoI(RegionofInterest)-感兴趣区域

ZZY_dl·2022-12-15 02:31

YOLO（You Only Look Once）

参考YOLO（YouOnlyLookOnce）算法详解YOLO算法的原理与实现一、介绍YOLO算法把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测boundingbox和类别概率

weixin_30298497·2022-12-14 00:28

《IOG：Interactive Object Segmentation with Inside-Outside Guidance》论文笔记

Inside-Outside-Guidancepaper数据集：Pixel-ImageNet1.概述导读：这篇文章提出了一种新的交互式分割算法，其通过inside-outsideguidance（IOG）引导分割网络生成更加精细的分割结果（也就是目标boundingbox

m_buddy·2022-12-13 13:45

Faster RCNN 结构总结

卷积神经网络RCNN-Region-CNNSS-SelectiveSearch选择性搜索ROI-RegionOfInterst感兴趣区域RPN-RegionProposalNetwork区域推荐网络bbox-boundingbox

Hugegrunt·2022-12-13 09:54

神经网络——常见的回归损失函数

L1Loss、L2Loss和SmoothL1Loss三个损失函数的图像公式如上，分别对其求导：公式中的x都是boundingbox四个坐标点与groundtruth四个坐标点的差值，四个点分别

不说话装高手H·2022-12-13 09:20

目标检测中边框回归的直观理解 bbox regression

合理性讨论4CNN的尺度不变性的影响4.1log函数的非线性问题5线性模型的损失函数5.1预测参数5.2线性模型的损失5.3线性模型的目标函数1摘要一般的目标检测算法的目的是在原图上生成若干个边界矩形框，boundingbox

Hugegrunt·2022-12-13 09:19

深度学习笔记------Faster_RCNN

RegionProposalNetworks)4ROIPooling5分类（Classification）1Faster_rcnn网络结构FasterRCNN是两阶段的目标检测算法，包括阶段一的Regionproposal以及阶段二的boundingbox

YOULANSHENGMENG·2022-12-12 20:45

激光雷达的障碍物检测

障碍物检测是指从点云数据中提取出潜在的障碍物体，得到它们的方位、尺寸、形状、朝向等信息，一般通过Boundingbox来添加或者多边形来描述。

思绪零乱成海·2022-12-12 16:45

基于yolov5的鸟类图像准确识别

项目要求现有不同种类的鸟，每一类有5张图，要求是对每一幅图中的鸟进行准确定位，即用boundingbox将图中的鸟框出来。

杨彩荣·2022-12-12 16:23

目标跟踪opencv模板匹配、sort和deepsort比较

有遮挡的情况下跟踪的boundingbox会出现偏差opencv轮廓检测轮廓检测也是图像处理中经常用到的。opencv接口中使用findContours()函数来查找检测物体的轮廓。

橘色的喵·2022-12-12 09:38

【Python计算机视觉】项目实战之图像增强imguag对关键点变换、标注框变化（附源码超详细必看）

使一个用于机器学习实验中图像增强的Python依赖库，支持Python2.7和Python3.4以上的版本，它支持多种图像增强技术，并允许轻松地组合这些技术，具有简单但功能强大的随机界面，支持关键点（Keypoint）和标准框（BoundingBox

showswoller·2022-12-11 12:12

Yolov1-v5新手入门知识点——学习记录

1.YOLOV1第一个版本是所有版本的基础，为监督学习，主要理解Groundtruth、Gridcell、Boundingbox区别，提出的IOU、NMS、损失函数、训练测试过程IOU：交并比，计算两个预测框之间交集部分比例

道人兄·2022-12-11 09:17

SSD：Single Shot MultiBox Detector

abs/1512.02325论文翻译链接：https://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/78854930本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和boundingbox

曉_寧·2022-12-09 23:25

【目标检测】目标检测算法-从OverFeat到YOLO

【目标检测】基础原理与项目实战目标检测算法two-stage算法过程代表算法one-stage算法过程代表算法目标检测任务两种BoundingBox分类分类任务分类原理分类损失与优化位置信息如何衡量整个网络的损失

暖焱·2022-12-09 07:09

目标检测入门知识

目标检测入门知识目录目标检测入门知识目标检测任务与描述1.目标检测算法分类2.目标检测的任务3.目标定位的简单实现思路4.两种BoundingBox名称R-CNN1.目标检测Overfeat模型2.目标检测

-条小小鱼~·2022-12-08 21:06

《动手学深度学习》(七) -- 边界框和锚框

1边界框在目标检测中，我们通常使用边界框（boundingbox）来描述对象的空间位置。边界框是矩形的，由矩形左上角的以及右下角的xxx和yyy坐标决定。

长路漫漫2021·2022-12-08 09:09

目标检测IOU指标的python实现

计算代码如下：其中groundtruth的坐标为（x0,y0,w0,h0)，boundingbox的坐标分别为（x1,y1,w1,h1)W=(min((x0+w0),(x1+w1))-max(x0,x1

梦坠凡尘·2022-12-07 19:23

YOLOv1 反向传播

绿框中心点所在的gridcell的2个boundingbox中其中一个需要来负责来拟合这个grou

勤慎诚恕·2022-12-06 20:17

NMS非极大值抑制

每个gridcell包含2个boundingbox（每个boundingbox包含4个box位置坐标和1个box置信度）和20个类别的条件概率。

我真帅66·2022-12-06 14:48

SOTIF-雨雪雾行驶场景下交通参与者视觉检测及识别

1.任务要求2.数据处理3.训练过程4.踩的一些坑5.总结6.完善1.任务要求基于自然驾驶采集的图像数据，评价雨雪雾等恶劣天气场景下交通参与者的检测的性能，输出二维边界框（BoundingBox）。

小白误入大佬村·2022-12-06 07:13

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】目标检测（附实战案例及代码实现）

林聪木·2022-12-05 14:11

ByteTrack多目标追踪论文阅读

Multi-ObjectTrackingbyAssociatingEveryDetectionBoxcode:ByteTrack一.摘要多目标追踪的目的是识别视频中物体或对象的位置和身份，也就是说，不同于目标检测的是，追踪问题可以分为两个任务：1）确定当前帧所有对象的boundingbox

yy2050645·2022-12-05 11:30

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