目标检测
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目标检测的图像特征提取之LBP特征
LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征； 1、LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在33的窗…
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深度学习_目标检测_YOLOv1论文详解
YOLOv1的创新点 将整张图作为网络的输入，直接在输出层回归bounding box的位置和所属的类别。 速度快，是one-stage目标检测模型的开山之作。 YOLOv1详细介绍 YOLOv1（You Only Look Once：Unified，Real-Time Object Dection）是one-stage目标检测的开山之作。之前的目标检测方法…
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AAAI2020 目标检测算法DIoU YOLOv3 更加稳定有效的目标框回归损失,性能提升近3%
背景 让我们回到IoU损失和GioU损失。IoU损失可以表示为：，从IoU的角度看，回归损失是可以解决的，但它的缺点是当两个框不想相交时，IoU损失总是1，不能给出优化方向。所以乔来了。GioU可以用以下公式表示： ，可以看到，GioU在IoU的基础上添加了一个项，其中[formula]表示包含两个框的最小矩形，因此可以优化两个框不相交的情况。不过，…
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#每天一篇 端到端伪激光图像3D目标检测
End-to-End Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection 摘要 自主驾驶是安全、准确检测三维物体的必要条件。尽管激光雷达传感器可以提供精确的三维点云环境估计值，但在许多情况下，它们的成本也高得让人望而却步。最近，伪激光雷达（PL）的引入使得基于LiDAR传感器的方法与基于廉价立体相机的方法之间的精…
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DOSD用scratch的方式训练通用目标检测，性能很高
推荐一篇今年ICCV上基于DenseNet的general object detection的工作。这是目前已知的第一篇在完全脱离ImageNet pre-train模型的情况下使用deep model在有限的训练数据前提下能做到state-of-the-art performance的工作，同时模型参数相比其他方法也要小很多，最小的一个模型参数只有5.9M…
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目标检测概述：一步法 An overview of object detection: one-stage methods
An overview of object detection: one-stage methods 目标检测概述：一步法 （点击标题链接原文https://www.jeremyjordan.me/object-detection-one-stage/） Object detection is useful for understanding what’s …
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有关目标检测算法（YOLO系列和R—CNN系列）
以下是自己的一些自学，可能有很多不足，会持续补充和修改的（图片来源自己的PPT，为方便以后查阅写下此篇）。 一、吴恩达深度学习涉及到的 （2020.8.7） 二、 YOLO （2020.8.14） 三、R—CNN系列 （2020.8.21）
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目标检测： YOLOv1
《You Only Look Once: Unified,Real-Time object Detection》 论文链接： https://pjreddie.com/publications/ 本文为最早提出的一批 one-stage 的目标检测方法，此方法速度很快，可以达到 45帧/秒 （在 Titan X 上运行）的速度，若精简网络结构，可以达到 15…
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目标检测系列学习笔记（RCNN系列+YOLO系列）
小白一枚 记录学习点滴 里面的“？”是我还没有太看懂的部分 1. RCNN article: Rich feature hierarchiesfor accurate object detection and semantic segmentation（2014） 27th IEEE Conference onCo…
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Yolov1目标检测算法详细分析
Yolov1目标检测算法详细分析 Yolov1介绍 这是继RCNN，fast-RCNN 和 faster-RCNN之后，rbg（Ross Girshick）大神挂名的又一大作，起了一个很娱乐化的名字：YOLO。 虽然目前版本还有一些硬伤，但是解决了目前基于DL检测中一个大痛点，就是速度问题。 其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。 YOLO…
