目标检测

1 #course15.py 2 import numpy as np 3 import cv2 4 5 # multiple cascades: https://github.com/Itseez/opencv/tree/master/data/haarcascades 6 7 #https://github.com/Itseez/opencv/blob/…

       使用OpenCV作图像检测， Adaboost+haar决策过程，其中一部分源代码如下：        函数调用堆栈的底层为： 1、使用有序决策桩进行预测 template<class FEval> inline int predictOrderedStump( CascadeClassifier& cascade, Ptr…

        参考文章：OpenCV中的HOG+SVM物体分类         此文主要描述出HOG分类的调用堆栈。         使用OpenCV作图像检测， 使用HOG检测过程，其中一部分源代码如下： 1.HOG 检测底层栈的检测计算代码：          貌似在计算过程中仅使用滑窗方法？ void HOGDescriptor::detect(co…

R-CNN SPP Net Fast R-CNN Faster R-CNN 总结 传统目标检测的主要问题 1）基于滑动窗口的区域选择策略没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余 2）手工设计的特征对于多样性的变化没有很好的鲁棒性 候选区域/窗 + 深度学习分类也因此应运而生。 有人想到一个好方法：预先找出图中目标可能出现的位置，即region proposals或…

计算机视觉中关于图像识别有四大类任务： 分类-Classification：解决”是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决”在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决”是什么？在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。 分割-Segmentat…

  前情提要—— 网上关于目标检测框架——faster r_cnn有太多太好的博文，这是我在组会讲述faster r_cnn这一框架时被人问到的一个点，当时没答上来，于是会下好好百度和搜索一下研究了一下这个问题。 先看faster r_cnn的对bounding_box的回归损失函数：   百度百科的解释是：对于边框的预测是一个回归问题。通常可以选择*方损失…

按时间排序的anchor free论文 为什么要anchor free？ 1、anchor的数量 大小 和宽高比这些超参要调2、dense anchor boxes create a huge imbalance between positive and negative anchor boxes during training. This imbalanc…

  “数字人体”视觉挑战赛-宫颈癌风险智能诊断 参赛对象 面向全社会开放，高等院校、科研单位、互联网企业等人员均可报名参赛。注：大赛主办和技术支持单位如有机会接触赛题背景业务、产品、数据的员工，则自动退出比赛，放弃参赛资格。 报名及实名认证（即日起—2019年11月20日） 1、报名方式：登录比赛官网，完成个人信息注册，即可报名参赛；2、选手可单人成队或2-…

NO1.目标检测 （分类+定位）         目标检测（Object Detection）是图像分类的延伸，除了分类任务，还要给定多个检测目标的坐标位置。        NO2.目标检测的发展         R-CNN是最早基于CNN的目标检测方法，然后基于这条路线依次演进出了SPPnet,Fast R-CNN和Faster R-CNN，然后到2017…