anchor

C++Opencv图像卷积操作

CV_EXPORTS_Wvoidblur(InputArraysrc,OutputArraydst,Sizeksize,Pointanchor=Point(-1,-1),intborderType=BORDER_DEFAULT
qq_45373844·2022-12-11 11:12

YOLO系列学习笔记之YOLOv1

在yolov1中，并没有anchor这个概念。所以在v1的方法中设计到iou值都不是像fasterrcnn那样，是真实框和anchor的交并比(IOU
C-V御用工程师·2022-12-11 10:20

【RCNN系列】Faster RCNN论文总结及源码

目标检测论文总结【RCNN系列】RCNNFastRCNNFasterRCNN文章目录目标检测论文总结前言一、Pipeline二、模型设计1.RPNHead2.Anchors3.RPN（RegionProposalNetworks
Cpsu·2022-12-11 09:10

检测笔记——faster-RCNN anchor & proposal部分

anchor参考与部分直接摘抄：https://zhuanlan.zhihu.com/p/138824387有些地方纯粹自己打一遍加深记忆，如果要看原版请看上述链接~faster-rcnn初始化anchor
苏鱼鱼的小鱼儿·2022-12-10 20:18

CVPR2020：D2Det论文解读

该文章的方法是two-stage的，但是在分类方面却使用了anchor-free的方式计算位置偏移量，并且
ThunderF·2022-12-10 14:14

Opencv(C++)笔记--均值滤波模糊、高斯滤波模糊、中值滤波模糊和高斯双边滤波模糊

目录1--均值滤波模糊2--高斯滤波模糊3--中值滤波模糊4--高斯双边滤波模糊5--代码展示1--均值滤波模糊cv::blur(src,dst,ksize,anchor)，anchor表示锚点，默认值为
憨豆的小泰迪·2022-12-10 07:46

Yolov5网络架构和组件

目录控制参数：anchors先验框的配置:backbone主干网络设置:head头部网络设置:yolov5网络整体架构流程Focus操作相对于一些早期的检测网络，比如faster-Rcnn来说，网络的架构一般分为
反正也没人看我的昵称·2022-12-10 07:40

YOLOX-单阶段目标检测模型

2，Anchor-free。样本不再是anchor而是point(或者说grid)。3，Multipositives，将gt中心区域的点定义为正样本,其实就是FCOS中的centersampling。
Wastoon·2022-12-10 04:40

Pytorch机器学习（十一）—— Anchor Free与SimOTA

AnchorFree与SimOTA目录AnchorFree与SimOTA前言二、AnchorBased工作机制二、AnchorFree工作机制三、AnchorFree需要解决的问题Center-nessOTA1
lzzzzzzm·2022-12-10 04:26

yolov5检测小目标-通过anchors设置（详解）

yolov5anchors设置详解yolov5中增加了自适应锚定框（AutoLearningBoundingBoxAnchors），而其他yolo系列是没有的。
鼾声鼾语·2022-12-10 02:23

深度学习anchor、head、neck、backbone三个术语分别是指什么？

YOLOv5的anchor设定0.anchor是从图片输入就开始调用的，一直带到最后的特征图上。
鼾声鼾语·2022-12-10 02:18

目标检测算法之SSD

按照是否使用anchor，可分为anchor-based、anchor-free、两者融合类。anchor-
会飞的冰点·2022-12-09 23:19

加入ASFF,优化yolov5的手与人识别任务

加入ASFF与detect结合:原始结构vs加入ASFF[[17,20,23],1,Detect,[nc,anchors]][[17,20,23],1,ASFF_Detect,[nc,anchors]]
AI&CV·2022-12-09 19:28

YOLOv5 Head解耦

Decoupled_Detect一、common.py文件中加入DecoupledHeadclassDecoupledHead(nn.Module):def__init__(self,ch=256,nc=80,anchors
有温度的AI·2022-12-09 19:26

怎么看mmdetection版本_mmdetection源码阅读笔记（2）--Loss

之前写了模型和网络的创建，这里就主要写下训练过程中具体的loss,主要分为以下几部分RPN_lossbbox_lossmask_lossRPN_lossrpn_loss的实现具体定义在mmdet/models/anchor_head
景 风·2022-12-09 18:07

【mmdetection】RetinaNet解析 以RetinaNet为例 解析目标检测中的anchor生成、匹配、编解码策略

RetinaNet解析1.RetinaNet2.配置文件backboneNeckHead1.Head构建2.BBoxAssigner2.1AnchorGenerator2.2BBoxAssigner3.
aizpy·2022-12-09 18:33

Region Proposal Network

主要是先宏观看看Head的网络架构）3.代码分析（这里是分析Head从self.rpn_head=build_head(rpn_head)语句开始的详细初始化过程）1.执行RPNHead的Init函数2.跳转到AnchorHead
beishang0031·2022-12-09 18:00

【3D目标检测/跟踪】Center-based 3D Object Detection and Tracking阅读笔记（2021）

之前做3D目标检测大多基于Anchor来做，不好表达，且不利于下游任务，如跟踪。2、他们怎么做这个研究（方法，尤其是与之前不同之处）?
蓝田生玉123·2022-12-09 15:20

CenterPoint|Center-based 3D Object Detection and Tracking阅读笔记

题目：Center-based3DObjectDetectionandTracking2021CVPR1.摘要+intro作者认为3D世界中的目标不遵循任何特定的方向，anchor-based来表示目标的检测器难以枚举所有方向或将轴对齐的边界框匹配到旋转的目标
Rolandxxx·2022-12-09 15:44

yolov5网络结构学习

并修改了很小一部分的细节，或者加了一些来自作者另一篇文章深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5核心基础知识完整讲解中的内容）（更：参考yolov5深度可视化解析，从loss设计和anchor
sjadncjdhfjb·2022-12-09 13:19

Faster-RCNN网络

Faster-RCNN网络学习目标熟悉FasterRCNN目标检测的思想知道anchor（锚框）的思想掌握RPN网络是如何进行候选区域的生成的掌握ROIPooling的使用方法知道fasterRCNN的训练方法在
最白の白菜·2022-12-09 07:15

hisicv500部署yolov5 v5.0完整记录

Parametersnc:5#numberofclassesdepth_multiple:0.33#modeldepthmultiplewidth_multiple:0.50#layerchannelmultiple#anchors
cv-daily·2022-12-09 07:01

DETR学习笔记

DETR学习笔记1.问题目前的检测方法不是直接预测一个目标的集合，而是使用替代的回归和分类去处理大量的proposals以及anchors。
WaitPX·2022-12-09 00:31

(33)assert all(map(lambda i: i.is_cuda, inputs)) AssertionError

问题描述：在跑FasterR-CNN时，使用单GPU训练，计算mAP时，报错：logs/logs_1/ep150-loss1.017-val_loss1.106.pthmodel,anchors,andclassesloaded
weixin_40227656·2022-12-08 22:23

论文阅读：Anchor DETR: Query Design for Transformer-Based Detector

在本文中，作者提出了一种基于Transformer的检测器——AnchorDETR。
Ashleyyyi·2022-12-08 20:26

目标检测（一）—— SSD（single shot multibox detection）

笔记目录1Inference2基本结构与设计理念2.1defaultbox&featuremapcell2.2Model2.3设计理念2.3.1多尺度特征预测2.2.2采用卷积进行检测2.2.3Anchor2.2.4Loss2.2.4.1
爱弹ukulele的程序猿·2022-12-08 16:44

【论文阅读笔记】SSD：Single Shot MultiBox Detector

地址：SSD：SingleShotMultiBoxDetector时间：2015年12月发布，2016年12月最终全文概括  SSD引入了FasterRCNN的anchor，使用多level的featuremap
时光机ﾟ·2022-12-08 16:14

解决cannot import name ‘anchor_generator_pb2‘

protos那步，发现没有，按教程下载之后，执行protos之后执行python-mpipinstall--use-feature=2020-resolver.运行代码依旧报错cannotimportname'anchor_generator_pb2
毕业恐慌症1·2022-12-08 16:37

小白科研笔记：点云目标检测相关文献速读-Part B

这是一个单阶段，不需要Anchor的，基于点云的3D目标检测算法。网络实验效果也比较不错，比单阶段目标检测的SOTA方法优秀。
Niuip·2022-12-08 13:44

YOLOX 网络讲解

github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLOX是旷世科技在2021年发表在CVPR上的一篇论文YOLOX与之前的YOLO网络有什么区别呢，最明显的区别就是YOLOX是一个anchorfree
@BangBang·2022-12-08 10:43

【YOLOX 论文+源码解读】YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021

目录前言一、整体网络架构二、改进点1.1、解耦头1.2、AnchorFree1.3、SimOTA三、源码解析3.1、Backbone3.2、Neck3.3、head3.4、预测：decode_outputs3.5
满船清梦压星河HK·2022-12-08 10:05

Faster-RCNN原理笔记

FasterRCNN网络原理和个人的理解论文下载论文源码前期Tensorflow2.0基础RCNN原理FastRCNN原理原理论文中的网络结构图解主要步骤是输入图片对图片进行卷积，提取特征使用RPN网络生成Anchorbox
aeeeeeep·2022-12-08 10:02

近期所读英文论文统计

近期所读的一些论文统计读的可能比较杂，比较乱，大部分都属于是略读，因为对论文中的公式不是很理解，每篇论文大概总结了解决了什么问题，用了什么方法目标检测：基于anchors直接进行分类和边界框回归PyRetri
好烦啊i-27·2022-12-08 09:27

论文笔记 Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection - CVPR 2019

2019FSAFFeatureSelectiveAnchor-FreeModuleforSingle-ShotObjectDetectionChenchenZhu,YihuiHeCVPR,2019PDF19
CiLin-Yan·2022-12-07 22:15

易语言注册机多线程

特征：2、HOG+SVM（行人检测）3、DPM（物体检测）4、NMS（非极大值抑制算法）三、深度学习目标检测方法1、one-stage2、two-stage核心组件：CNN网络；RPN网络：区域推荐（Anchor
laobai168·2022-12-07 22:36

Opencv_12 形态学操作

结构化元素结构元素就是在做形态学操作的卷积核,其实更直白一点就是计算的时候的有效区域.就是决定用哪些值去做运算函数原型:MatgetStructuringElement(intshape,Sizeksize,Pointanchor
Fioman_Hammer·2022-12-07 18:04

深度学习在遥感目标检测领域的应用

可是大多数FPN-based方法在训练过程中使用稠密的anchorboxes去覆盖目标对象的位置，然
深度之眼·2022-12-07 12:39

【目标检测】 YOLO v2白话理解

YOLOv2相比与yolov1，yolov2的更新主要体现在以下几方面：主干网络的更新、引入anchor机制、以及一些小细节比如globalavgpooling、类似v3中FPN的passthrough
ayitime·2022-12-07 12:30

Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification论文解读

注：个人理解，欢迎批评指正。TPAMI2022论文：https://arxiv.org/abs/2206.07389代码：跳转中...简介：现在模型主要把车道线检测认为是像素级分割问题。主要存在严重遮挡和极端光照条件。受益于人类感觉影响，车道线的以上问题可以通过上下文信息和全局信息来解决。受此启发，本文提出了一个全新的，简单的，有效的方法，快速的来解决这样富有挑战性的问题。首先，使用一系列混合an
易大飞·2022-12-07 07:51

记录使用yolov5进行旋转目标的检测

我参考的是以下几位博主：DOTAv2遥感图像旋转目标检测竞赛经验分享（SwinTransformer+Anchorfree/based方案）-知乎小鸡炖技术的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili首先，先为该项目创建一个虚拟环境
江小白jlj·2022-12-07 05:45

YOLO 训练和 检测技巧

注意根据特定任务对anchor进行修改，方法参考https://github.com/pjreddie/darknet/issues/911.
haithink·2022-12-07 05:07

paper reading：《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》

文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Method4.1RegionProposalNetworks4.1.1Anchors4.1.2LossFunction4.1.3TrainingRPNs4.2Shar
小苑同学·2022-12-07 02:13

【MMDet Note】MMDetection中Head之RetinaHead代码理解与解读

RetinaHead代码解读1.总概2.def`__init__()`3.def_init_layers(self)4.defforward_single(self,x)总结前言RetinaHead类继承了AnchorHead
Prymce-Q·2022-12-07 02:41

【MMDet Note】MMDetection中AnchorGenerator代码理解与解读

文章目录前言一、总概二、代码解读1.AnchorGenerator类2.属性@property3.gen_base_anchors方法4.gen_single_level_base_anchors方法5
Prymce-Q·2022-12-07 02:11

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks论文阅读笔记2016

TowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks论文阅读笔记2016Abstract1.Introduction2.RelatedWork3.FASTERR-CNN3.1RegionProposalNetworks3.1.1Anchors3.1.2ALossFunctionforLearningReg
AndyLiu1997·2022-12-07 02:40

【CVPR 2022】目标检测SOTA：DINO: DETR with Improved DeNoising Anchor Boxes for End-to-End Object Detection

DINO:DETRwithImprovedDeNoisingAnchorBoxesforEnd-to-EndObjectDetection摘要：论文简介：具体实现：总体框架：对比去噪训练：混合查询选择：
BIT可达鸭·2022-12-06 12:50

【GNN】【ICML2019】Position-aware Graph Neural Networks

方法：该方法随机指定几组anchornodes，即锚节点，然后计算每个节点到这些锚节点的距离，然后学习基于这些距离的非线性聚合函数，这样的话P-GNN就能学习到节点之间的位置关系。
Bagba·2022-12-06 10:54

openpcdet之pointpillar代码阅读——第三篇：损失函数的计算

文章目录0.检测头的设计1.损失计算的理论2.生成anchors3.GT与anchor的匹配4.box编码5.损失函数设计pointpillar相关的其它文章链接如下：【论文阅读】CVPR2019|PointPillars
非晚非晚·2022-12-06 09:02

YOLOv5实现车辆检测(含车辆检测数据集+训练代码)

车辆检测数据集说明（1）车辆检测数据集（2）自定义数据集3.基于YOLOv5的车辆检测模型训练（1）YOLOv5说明（2）准备Train和Test数据（3）配置数据文件（4）配置模型文件（5）重新聚类Anchor
AI吃大瓜·2022-12-06 07:36

yolov5推理出大的错误框--一种简单粗暴但局限的规避方法

概述yolov5在匹配格子、anchor与物体标签的时候，有可能把同一个格子同一个anchor匹配给不同的物体，甚至是尺度相差的比较大的物体，此时就有可能导致在推理的时候推理出一些置信度偏低、尺度比真实物体大很多的物体框
kv1830·2022-12-06 07:51
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