目标检测
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目标检测中的选择性搜索-selective search-没弄
https://blog.csdn.net/small_munich/article/details/79595257 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9259392.html 基于图的图像分割https://blog.csdn.net/guoyunfei20/article/details/78727972
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【51】目标检测之特征点检测
特征点检测（Landmark detection） 上节课，我们讲了如何利用神经网络进行对象定位，即通过输出四个参数值b_x、b_y、b_h和b_w给出图片中对象的边界框。更概括地说，神经网络可以通过输出图片上特征点的(x,y)坐标来实现对目标特征的识别，我们看几个例子。 假设你正在构建一个人脸识别应用，出于某种原因，你希望算法可以给出眼角的具体位置。 眼角…
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特征点检测、目标检测
1 特征点检测（Landmark detection） 假设你正在构建一个人脸识别应用，出于某种原因，你希望算法可以给出眼角的具体位置。眼角坐标为(x, y)，你可以让神经网络的最后一层多输出两个数字lx和ly，作为眼角的坐标值。如果你想知道两只眼睛的四个眼角的具体位置，那么从左到右，依次用四个特征点来表示这四个眼角。对神经网络稍做些修改，输出第一个特征点（…
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项目总结三：目标检测项目（Car detection with YOLOv2）
1、 the YOLO model （YOLO ，you only look once） （1）We will use 5 anchor boxes. So you can think of the YOLO architecture as the following: IMAGE (m, 608, 608, 3) -> DEEP CNN -> …
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目标检测网络之 YOLOv3
本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程。 YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score)，以及C个类别概率。bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位…
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实战小项目之基于yolo的目标检测web api实现
上个月，对微服务及web service有了一些想法，看了一本app后台开发及运维的书，主要是一些概念性的东西，对service有了一些基本了解。互联网最开始的构架多是cs构架，浏览器兴起以后，变成了bs，最近几年，随着移动互联网的兴起，cs构架再次火了起来，有了一个新的概念，web service。 最近两天，想结合自己这段时间学的东西，实现一个c…
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deeplearning.ai 卷积神经网络 Week 3 目标检测
本周的主题是对象检测（object detection）：不但需要检测出物体（image classification），还要能定位出在图片的具体位置（classification with localization），而且要能处理图片中的多个物体（detection）。 1. 例子：无人驾驶中确定图片是否有1）行人；2）小汽车；3）摩托车，并用矩形标记…
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目标检测介绍 目标检测算法YOLO算法介绍
目标定位（Object localization） 不仅要正确分类目标，还要找出目标所在位置 让神经网络多输出几个单元，输出一个边界框，具体说就是让神经网络再多输出4个数字，bx,by,bh,bw，这四个数字是被检测对象的边界框的参数化表示 约定：图片左上角记为（0,0），右下角记为（1,1），要想确定边界框的具体位置，需要指定…
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视频帧中目标检测
1、将视频帧作为独立的图像，利用图像目标检测算法获得检测结果 2、利用视频的时序信息和上下文信息对检测结果进行修正 3、高质量的检测窗口的跟踪轨迹对检测结果修正 训练数据集的选取：视频帧之间存在冗余，在别的包含同样目标的数据集上进行数据抽取。 网络结构的选择：resnet+inception 的结构 时序信息进行修正： 将第v帧的检测结果传向v-1, v…
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【目标检测】二、Fast R-CNN与SVD
1.流程 （1） 空间金字塔池化（spatial pyramid pooling，SPP） 原理： （2）Fast-RCNN 2.数学概念 这么多个全连接层，必然存在计算的性能问题，让数学家们蠢蠢欲动——基于奇异值分解（singular value decomposition，SVD）的全连接层计算加速方法。 降维（dimensiona…
