目标检测
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【转载】从RCNN到SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点（三）
SSD SSD 是使用 VGG19 网络作为特征提取器（和 Faster R-CNN 中使用的 CNN 一样）的单次检测器。我们在该网络之后添加自定义卷积层（蓝色），并使用卷积核（绿色）执行预测。 同时对类别和位置执行单次预测。 然而，卷积层降低了空间维度和分辨率。因此上述模型仅可以检测较大的目标。为了解决该问题，我们从多个特征图上执行独立的目标检测。 使用…
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谷歌AI良心开源：一部手机就能完成3D目标检测，还是实时的那种
关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”， 资源干货，第一时间送达！ 来源：量子位@微信公众号 导读： 昨天，谷歌开源了能在移动设备上实时计算面向对象的3D边界框的MediaPipe Objectron，这一研究使得在移动端设备上实时地确定物体的位置、方向和大小成为可能。 在2D图像中做3D目标检测很难？ 现在，拿着一部手机就能做到，还是实时的那种。…
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CV-笔记-重读YOLO目标检测系列 v1
将对象检测定义为一个回归问题，回归到空间分离的边界框和相关的类概率。 与最先进的检测系统相比，YOLO会产生更多的定位错误，但不太可能预测背景上的误报less likely to predict false positives on background（假阳少） 都看做一个回归问题，所以不需要复杂的pipeline。 titan x gpu实现每秒150帧…
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目标检测、实例分割学习
这里只列举一些我本人觉得讲得很清楚的博文，以便于自己的学习 综述1：https://www.zhihu.com/question/21665775 这篇文章对计算机视觉做了一个很好的、很生动的综述 综述2：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html。 这篇博文对目标检测的算法做了一个综述，讲得很通透 https…
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目标检测与转自背景减除
背景减除 对背景建模，然后进行背景减除剩下前景视作所求的目标，也是目标检测的一类方法。背景模型的巨大变化即意味着目标移动。 帧间差分是背景减除中的一个经典算法。Wren等人提出用3D高斯函数对固定背景每个像素的颜色I(x,y)建模，I(x,y) ~ N(μ (x,y), Σ(x,y))。其中 μ (x,y)是均值, Σ(x,y)是协方差。这两个数据通过对…
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【神经网络】目标检测——RCNN
test阶段： 用Selective Search招两千左右的Rigion Proposal，并且图像四周加16个像素，再wrap最为CNN输入（227*227*3），这个是Alexnet的input。之所以这样是可以很好地利用Alexnet的结果； 用CNN特征提取特征（2000*4096）。网络结构就是AlexNet，输入227*227*3，第五层输出6…
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****-Tensorflow之目标检测-计算机视觉
订阅后：请点击此处观看视频课程 ****-Tensorflow之目标检测-计算机视觉 学习有效期：永久观看 学习时长：101分钟 学习计划：2天 难度：中 「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」 讲师姓名：朱胜 技术总监/研发总监 讲师介绍：本人先后担任过Android开发工程师、物联网产品经理、大数据产品经理和人工智能架构师等岗位，现在就职于北京一家教…
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目标检测学习（2）map计算
一、前言 本篇主要介绍Map的计算，主要参考以下两篇文章 https://blog.csdn.net/hsqyc/article/details/81702437 https://blog.csdn.net/zhou4411781/article/details/105839357 二、TP、TN、FP、FN 这4个值由以下图就很好理解了 TP：实际…
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Stereo R-CNN 三维目标检测
Stereo R-CNN based 3D Object Detection for Autonomous Driving 文章目录 本文思想 贡献 网络架构图 3D Box Estimation 本文思想 通过充分利用立体图像中的稀疏、密集、语义和几何信息，提出了一种用于自动驾驶的称为立体声R-CNN的三维物体检测方法。它扩展了立体输入的快速R-CNN，以…
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3.3 目标检测-深度学习第四课《卷积神经网络》-Stanford吴恩达教授
目标检测 (Object Detection) 学过了对象定位和特征点检测，今天我们来构建一个对象检测算法。这节课，我们将学习如何通过卷积网络进行对象检测，采用的是基于滑动窗口的目标检测算法。 假如你想构建一个汽车检测算法，步骤是，首先创建一个标签训练集，也就是 xxx 和 yyy 表示适当剪切的汽车图片样本，这张图片（编号1） xxx 是一个正样本，因为它…
