目标检测

1. Origin 　原始目标检测： HOG梯度模型+目标匹配    为了提过对目标形变的鲁棒性（多视角->多组件）：              目标形态多样性—>多个模型              目标的动态变化多视角—> 子模型              目标形变—> 图结构的组件模型策略                   DP…

点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 最近，52CV分享了多篇CVPR 2019 的论文，有位群友问难道除了CVPR 就没有值得读的论文了吗？当然不是，其实很多优秀的工作并不一定出自CVPR。CVPR肯定也有很多灌水的。 另外，不同的方向，会投不同的期刊会议。做医学图像处理识别的人貌似不喜欢到CVPR上投论文，但arXiv CV部分有大量医学图像处…

yolo2目标检测 object detection从原理到实践 本文主要介绍经典的目标检测算法yolo2的原理以及对应实现，实现地址见github：https://github.com/mjDelta/yolo2-keras。觉得实现效果不错的同学，欢迎star，fork，follow。 原理部分 笔者觉得要理解yolo2的原理，最主要理解anchor b…

FMCW（Frequency Modulated Continuous Wave），即调频的连续波信号。目前在安防、自动驾驶等领域的应用极为广泛。本文从最基本的数学原理出发进行推导，对锯齿波体制FMCW雷达目标检测进行详细说明。 1.信号建模 在许多文献里面，常看到Chirp信号这个说法，下面是一个典型的Chirp信号示意图。可以看到，从时域来看，信号是一个…

ps自己之前也不理解这个FROC是什么鬼，连mAP，AP也不太理解（还有APs,APm,APl，AP0.5等等）后来花了挺长时间的，今天又有人问我FORC是什么，这里我就稍微总结下： 1.Precision-Recall曲线，ROC曲线，AP，mAP可以参考我之前的博客转过的知乎上大神的评论，还没理解的可以看下。 2.APs,APm,APl，AP0.5等的是…

Precise detection of Chinese characters in historical documents with deep reinforcement learning 发表于 Pattern Recognition 2020DOI：https://doi.org/10.1016/j.patcog.2020.107503代码未开源 A…

作者：晟 沚                      前言 目前目标检测方法中深度方法主要分为one-stage(e.g. SSD, YOLO)和two-stage(e.g. RCNN系列)两种。one-stage直接在图片上经过计算生成detections。two-stage先提取proposal, 再基于proposal做二次修正。相对来说one-st…

目标检测比赛的trick 取自郑烨大佬的分享。 1、anchor_ratio和anchor_scale的设置。 根据模型感受野，anchor的长宽比，图片的长宽比来确定上面这两个数字。链接1链接2 2、hrnet作为backbone来应对iou要求极高的检测 3、粗检测+细检测来应对目标数量极其稀少的检测。 4、训练采样的方式： a、在线加权采样（1、按照类…

R-CNN非常缓慢，因为通过 Selective search得到的2000个目标区域，再进入CNN网络中2000次运算需要大量的时间。SPP-Net试图解决这个问题（对特征提取部分的升级，也要得到2K的候选框，但不是以前2K个候选框逐个提取特征）。 使用SPP-net（空间金字塔池化网络），先对一整张图进行一次卷积得到整张图的卷积特征。然后卷积特征中找到对…

https://mp.weixin.qq.com/s/cP2kM553XyRsUZ5xJ8kAZA   以下为百度视觉团队技术方案解读： 存在挑战 与传统的检测数据集合相比，该赛事除了数据规模大、更真实之外，还存在一系列的挑战。具体来说，主要集中在以下三个方面： 数据分布不均衡：最少的类别框选只有 14 个，而最多的类别框选超过了 140w，数据分布严重不均…