目标检测

1. 引言 Faster R-CNN是大神Ross Girshick 2015年提出的一个很经典的检测结构，它将传统的Selective Search提取目标的方法替换成网络训练来实现，使得全流程的检测、分类速度大幅提升。 图1是Faster R-CNN的基本结构，由以下4个部分构成：1、特征提取部分：用一串卷积+pooling从原图中提取出feature …

title : 目标检测③基于深度学习的检测算法（续） 目标检测实验报告 检测所用软硬件+云服务器： 硬件：macOS或者windows电脑 软件：pycharm+生成的测试集 云服务器：滴滴云（https://www.didiyun.com/activity.html）输入博主的大师码：8996 ，只需⑨折，便不用体验搭环境的痛苦，安心训练自己的模型 相比…

算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素，在算力满足条件的情况下，为了到达更好的效果，我们需要将海量、高质量的素材数据喂给神经网络，训练出高精度的网络模型。吴恩达在深度学习公开课中提到，在算力满足要求的前提下，模型效果会随着素材数量的增多而变好，理论上没有上限。实践证明，在普通基于深度学习的应用开发过程中，素材的数量和质量对最终模型效果的影响出乎意料的…

论文地址：https://arxiv.org/abs/1701.06659Github 源码（caffe版）：https://github.com/chengyangfu/caffe/tree/dssd   1、文章概述     DSSD(Deconvolutional Single Shot Detector)是SSD算法改进分支中最为著名的一个，SSD的…

文章目录 1. 光学数据集 1.1 DIOR 1.2 LEVIR 1.3 DOTA 1.4 RSOD 1.5 NWPU VHR-10 1.6 VEDAI 1.7 COWC 1.8 ITCVD 1.9 DIUx xView 2018 1.10 HRSC2016 1.11 TAS 1.12 SZTAKI‐INRIA 1.13 UCAS AOD 1.14 DLR …

Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection In object detection, an intersection over union (IoU) threshold is required to define positives and negatives. An object d…

       原文链接：http://blog.csdn.net/wood_water/article/details/9023151       在上一篇跟踪器与检测器（tracker and detector）中，我们已经详细介绍了TLD中跟踪器与检测器的设计方案，而在具体运行过程中需要对二者进行调和，所谓调和主要指两方面： 1.对二者输出的结果综合考虑…

在博文https://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/87007598 中对R-CNN进行了简单介绍，这里在R-CNN的基础上简单介绍下Fast R-CNN。 在R-CNN网络结构模型中，由于卷积神经网络的全连接层对于输入的图像尺寸有限制，所以所有候选区域的图像都必须经过变形转换后才能交由卷积神经网络模型…

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标” 干货第一时间送达 这是一篇由地平线机器人发表在CVPR2020 Workshop的文章，主要是将Anchor Free的思想应用于3D目标检测领域。同时，提出了一种NMS Free的思想，让模型在推理阶段更方便部署到嵌入式设备中。整体思想较为新颖，期待开源。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/200…

(欢迎关注“我爱计算机视觉”公众号，一个有价值有深度的公众号~) 交通标志检测在自动驾驶、汽车主动安全中应用非常重要，通用的目标检测算法可以通过微调网络的方式直接用于交通标志检测。如何在不同的硬件平台和应用环境中选择算法？今天介绍的刚刚被《Neurocomputing 》接收的论文《Evaluation of deep neural networks for…