目标检测
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COCO2018 目标检测
刚浏览了一下coco数据集官网，认真看了一下18年的目标检测任务，简单记录一下。 coco2018目标检测挑战赛只进行实例分割的评比，虽然仍然可以输出bbox，但是不可以提交到比赛的服务器，原因是官方希望研究主要投入到实例分割任务上。 主页上的图片也正好说明了这一点，只有实例分割的标记，没有物体的外框 貌似2018年的数据与2017年的一样啊 另外，在Tas…
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vs2015+opencv3.3.1+ c++实现 静态背景下多运动目标提取，检测
静止背景下运动物体的提取，跟踪出运动轨迹 下载地址 https://download.csdn.net/download/li_haoren/10761361 1.两遍扫描法得到第n帧的连通域，分离出各个连通域 2.各个连通域分别与已识别出的物体的第n-1帧& 若有并集，则该连通域是该物体的一部分。 3.若还有剩下的连通域则单独作为一个物体。 …
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【目标检测+域适应】CVPR18 CVPR19总结
域适应已经是一个很火的方向了，目标检测更不用说，二者结合的工作也开始出现了，这里我总结了CVPR18和CVPR19的相关论文，希望对这个交叉方向的近况有一个了解。 1. 2018_CVPR Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 这篇可算是第一个工作，以faster rcnn…
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物体检测和边缘检测（目标识别和图像分割）
物体检测(识别)是计算机视觉中的经典问题之一，其任务是用框去标出图像中物体的位置，并给出物体的类别。从传统的人工设计特征加浅层分类器的框架，到基于深度学习的端到端的检测框架，物体检测一步步变得愈加成熟。 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像中亮度变化明显的点。图像属性中的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 这些包括（…
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目标检测之hog（梯度方向直方图）—hog简介0
梯度直方图特征(HOG) 是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal在2005的CVPR上提出的，而如今虽然有很多行人检测算法不断提出，但基本都是以HOG+…
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目标检测之人头检测（HaarLike Adaboost）—高密度环境下行人检测和统计
实验程序视频 下载 1 问题描述 高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决，主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题，如下图所示环境，存在的困难包括： 检测方面： 由于人群整体处于运动状态，占据了背景的60%以上的面积，导致许多目标检测的方法，如基于背景差的运动目标检测、分割方法难以奏效。另外，由于人群存在大量遮挡，导致基于行人轮廓的…
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Facebook AI的DETR，一种基于Transformer的目标检测方法
作者|PRATEEK JOSHI编译|VK来源|Analytics Vidhya 介绍 机器学习框架或库有时会更改该领域的格局。今天，Facebook开源了一个这样的框架，DETR(DEtection TRansformer) 在本文中，我们将快速了解目标检测的概念，然后直接研究DETR及其带来的好处。 目标检测 在计算机视觉中，目标检测是一项任务，我们希望…
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目标检测框架网络模型分析(二 双塔奇兵)
前言 我很长一段时间一直都在做自动驾驶的物体检测性能调优，所以想总结整理一些小网络和检测框架的经验。 文章会分成三个部分: 第一部分将参照知乎@YaqiLYU 对小网络（经典网络）的分析并且结合的自己的理解。 第二部分详细介绍目前state-of-art的主流检测框架。 第三部分介绍了目标检测的问题及解决方案，目标检测在其…
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[转载]目标检测的图像特征提取之（一）HOG特征（zouxy09@qq.com）
1、HOG特征： 方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中，尤其在行人检测中获得了极大的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进行…
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PyTorch专栏（八）：微调基于torchvision 0.3的目标检测模型
专栏目录： 第一章：PyTorch之简介与下载 PyTorch简介 PyTorch环境搭建 第二章：PyTorch之60分钟入门 PyTorch入门 PyTorch自动微分 PyTorch神经网络 PyTorch图像分类器 PyTorch数据并行处理 第三章：PyTorch之入门强化 数据加载和处理 PyTorch小试牛刀 迁移学习 混合前端的seq2s…
