mAP是目标检测中的基本指标，详细理解有助于我们评估算法的有效性，并针对评测指标对算法进行调整。1.基本概念定义在目标检测中IoU为检测框与GroundTruth重叠的比例，如果大于0.5则算作正确True，小于0.5则算作错误False；其中0.5是VOC比赛中设定的阈值，具体见论文"The PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge"Page_11
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2024-01-23 19:48:10
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一、IOU的概念交集和并集的比例（所谓的交集和并集，都是预测框和实际框的集合关系）。如图：二、Precision（准确率）和Recall（召回率）的概念对于二分类问题，可将样例根据其真实类别和预测类别组合划分为真正例（true positive）、假正例（false positive）、真反例（true negative）、假反例（false negative）记为TP、FP、TN、FN，显然有T
pytorch做自己的目标检测模型先放上代码的百度云链接： 链接：https://pan.baidu.com/s/1ms12_2aUvm5M9hjofP8UHA 提取码：8xpf第一章：制作数据集要训练自己的pytorch目标检测模型，第一步就是要制作自己的数据集。我这里只是尝试，所以做了很小的数据集，只有一个分类，15张图片，就是手机随便拍的。如图，在桌子上随便拍了些益达口香糖的瓶子，目的就是设
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2023-08-02 13:16:34
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从简单的图像分类到3D位置估算，在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。如同其他的机器视觉问题一样，目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前，让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类在计算机视觉领域中，最为人所知的问题便是图像分类问题。图像分类是把一幅图片分成多种类别中的一类。 Imag
论文链接： CornerNer论文链接：https://arxiv.org/pdf/1808.01244.pdf github：https://github.com/umich-vl/CornerNet CenterNet论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.08189 github：https://github.com/Duankaiwen/CenterNet Corn
two-stage模型：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN三个模型都是Ross Girshick教授分别在2014、2015年提出来的，在PASCAL VOC 2007数据集上取得不错的进展。 目标检测方法分类两个阶段：分类定位一、原始方法操作流程：如下图（要识别一只熊），用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最后确定出目标类别和位置。缺
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2023-11-02 09:02:53
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障碍物检测分为detector transformer postprocessor tracker几个部分kitti 基于单目的3D目标检测的预备知识点：首先是yolo3d 3d目标检测输出结果为kitti的3D格式，（其中3d信息部分是以相机坐标系为参考坐标系的）首先介绍下kitti 3d object detection障碍物标注的的标注文件格式KITTI数据集，label文件解析：Car 0
AP衡量的是训练出来的模型在每个类别上的好坏。mAP衡量的是训练出来的模型在所有类别上的好坏，mAP就是AP的均值，反映的是全局性能。PR曲线训练好的模型对所有的测试样本计算出confidence score，每一类confidence score排序（比如一共有20个样本）：然后计算precision和recall，得到PR曲线： 很显然选的样本增多，recall肯定会越来越多，而pr
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2023-12-11 11:03:42
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1. 什么是目标检测？啥是目标检测？拿上图 (用YOLOv3检测) 来说，目标检测 (Object Detection) 就是将图片中的物体用一个个矩形框框出来，并且识别出每个框中的物体是啥，而且最好的话是能够将图片的所有物体都框出来。再来看下YOLOv3在视频上的效果：总之，目标检测本质上包含两个任务：物体识别和物体定位。2. 目标检测技术的概述目前，基于深度学习(deep learning)的
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2023-08-07 19:45:15
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TOCDETR — End-to-End Object Detection with Transformersoutline摘要：我们提出了一种将对象检测视为直接集预测问题的新方法。 我们的方法简化了检测流程，有效地消除了对许多手工设计的组件的需求，例如非最大抑制程序或锚点生成，这些组件明确编码了我们对任务的先验知识。 新框架的主要成分称为DEtection TRANSformer或DETR，是基
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2024-01-21 11:15:26
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本文介绍了如何搭建yolov5目标检测代码的环境，详细记录了python虚拟环境、安装pytorch、加载yolov5项目以及运行检测程序的全过程。完成了本文的yolov5项目搭建后，可以查看本文下一篇文章：使用yolov5训练自己的数据集并测试。一、安装Python虚拟环境1、首先在所在系统中安装Anaconda。可以打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。2、使用
最近在进行视频行人检测优化的课题，需要进行相关领域的技术和背景调研，完成开题同时，了解相关技术，为后面的队伍的proposal和项目做准备，技术调研报告如下：一、目标检测发展1、概述 Faster-RCNN相关技术发展简图
所谓目标检测，实则是从属于计算机视觉中的一项任务。它的目标是定位出图像中的物体，并且给出其具体类别。在自动驾驶车辆，智能监控中，目标检测的意义十分重大。而
NMS非最大值抑制算法，诞生至少50年了。在经典的两阶段目标检测算法中，为了提高对于目标的召回率，在anchor阶段会生成密密麻麻的anchor框。所以在后处理的时候，会存在着很多冗余框对应着同一个目标。因此NMS就是后处理中去除冗余框的必不可少的步骤。NMS算法的具体流程： 输入 boxes，scores， iou_thresholdstep-1：将所有检出的output_bbox按cls sc
1 引语对于做目标检测的同学来讲，mAP这个评价指标一定是耳熟能详。很多时候，我们在进行实验的过程中，是直接调用别人写好的源码，其原理究竟是什么，会有些模棱两可，至少我是这样。最近刚巧在调试一个模型，发现直接使用COCO API下的评价方法接口，结果不是很好，需要自己处理下才能得到结果，幸运的是，最后明白了mAP的原理，就现学现卖，总结下。2 混淆矩阵简单来说，混淆矩阵就是分别统计分类模型归错类，
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2024-01-04 11:27:45
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首先，我们用到的是imageai这个第三方库，然后下载yolo.h5（提取码：0ewg）预训练权重我们先来看一个最简单的实现方式，10行代码实现图像的目标检测from imageai.Detection import ObjectDetection
import os
execution_path = os.getcwd()
detector = ObjectDetection()
// 下面是
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2023-08-05 01:19:07
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数据预处理def letterbox_image(img, inp_dim):
'''resize image with unchanged aspect ratio using padding
Parameters
----------
img : numpy.ndarray
Image
inp_
目录读取数据集损失函数和评价函数网络模型图预测 %matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l
#对每个锚框进行类别预测
def cls_predictor(num_i
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2023-06-19 16:20:26
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前言opencv是什么可能很多人都不清楚，那么这个时候咱们就可以打开百度输入opencv是什么。这不就有了吗，然后点击进去。 这不就完美的解决了opencv是干啥的了吗，不过估计还是有很多人是看不明白的那么接下来咱们就来实现它当中的一个功能吧，非常强大，好好看好好学。正文在此篇文章中主要讲的是 展示如何使用Python和OpenCV实现简单的对象检测。我们需要初始化虚拟环境:python3 -m
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2023-08-16 17:20:39
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在这篇文章中，我将给出一份带运行示例的NMS Python脚本，并对算法和代码进行详细解说。相信大家看完这篇文章后，能够轻松地掌握NMS的底层原理。示例脚本（包括可视化的代码）链接：https://github.com/SingleZombie/DL-Demos/tree/master/dldemos/nms算法介绍在目标检测算法中，为了尽量不漏掉物体，会输出大量的检测结果（每一条结果由检测概率与
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2023-10-07 17:01:59
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一、背景目标检测算法一般分为单阶段算法和多阶段算法。 多阶段算法特点是：精度高，但速度慢。（Faster-RCNN） 单阶段算法特点是：速度快，但精度不如前者。(SSD,RetinaNet，以及后面的FCOS等等) 精度低的关键原因就在于：正负样本极度不平衡。 那么Faster-RCNN为什么没有这个困扰？ 因为在Faster-RCNN的RPN阶段已经对锚框进行了一个IOU匹配，做了一个筛选。 在
