目标检测网络的训练大致是如下的流程：设置各种超参数定义数据加载模块 dataloader定义网络 model定义损失函数 loss定义优化器 optimizer遍历训练数据，预测-计算loss-反向传播首先，我们导入必要的库，然后设定各种超参数后处理目标框信息解码之前我们的提到过，模型不是直接预测的目标框信息，而是预测的基于anchor的偏移，且经过了编码。因此后处理的第一步，就是对模型的回归头的
目录1 labelimg介绍2 labelimg的安装3 使用labelimg3.1 数据准备3.2 标注前的一些设置3.3 开始标注1 labelimg介绍 Labelimg是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式。 1 VOC标签格式，保
先熟悉一些基本知识，如：锚框，预测框，类别，偏移量之类的，然后再回到本节，可能会更好点，这里我们使用皮卡丘的数据集来训练目标检测。训练之前我们先来看下多尺度生成锚框，还是使用上一次的猫狗图片，高宽分别是596像素和605像素。需要知道什么是特征图：有兴趣的可以查阅：MXNet卷积神经网络对图像边缘的检测定义：二维卷积层输出的二维数组可以看做输入在空间维度（宽和高）上某一级的表征，这个就是特征图（f
背景介绍标注数据集对深度学习而言是很重要的一步，但是标注数据是一项枯燥乏味的工作，而重复劳动对人来说又是极痛苦的。在刚刚过去的第十七届全国大学生智能汽车竞赛中我们深有体会。为了减少工作量，笔者将半自动标注的方法运用于该比赛的数据集标注当中，大大降低了人力成本与时间成本，也让我们有足够的底气采集大量数据集。项目简介半自动标注是什么？人工标注少量数据使用labelme或者labelImg标注少量数据，
ubuntu18.04基于darknet训练YOLOv3目标检测神经网络模型 文章目录ubuntu18.04基于darknet训练YOLOv3目标检测神经网络模型1.什么是目标检测和应用神经网络进行目标检测的基本流程（1）什么是目标检测（2）应用神经网络进行目标检测的基本流程2.什么是YOLOv3和darknet框架3.准备训练集4.训练模型（1）使用cpu训练（2）使用gpu训练 1.什么是目标
COCO数据集是微软发布的一个大型图像数据集, 专为对象检测、分割、人体关键点检测、语义分割和字幕生成而设计。这个数据集还提供了Matlab, Python 和 Lua 的 API 接口. 该 API 接口可以提供完整的图像标签数据的加载, parsing 和可视化。下面记录一下我是如何利用COCO的数据集来制作目标检测的数据，以及对数据进行增广处理的。首先我们去COCO的官网http
5.1 目标检测概述5.1.1 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。例子：确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。作为图像理解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高
目标检测：YOLO V2思路解读YOLO V1存在的问题主要改进Batch NormalizationHigh Resolution ClassifierConvolutional With Anchor BoxesDimension ClusterDirect location PredictionFine-Grained FeaturesMulti-Scale TrainingLoss Fu
现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。YOLOv3就是这样一种众所周知的最先进的单级检测器，它接收输入图像并将其划分为大小相等的网格矩阵。具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight
Task 06 数据增强；模型微调；目标检测基础 学习笔记数据增强图像增广 在5.6节（深度卷积神经网络）里我们提到过，大规模数据集是成功应用深度神经网络的前提。图像增广（image augmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。图像增广的另一种解释是，随机改变训练样本可以降低模型对某些属性的依赖，从而提高模型的泛化能力。例如
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2024-04-10 20:57:06
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Title: YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection(2020)Link: Paper CodeTips:了解提升 CNN 性能有哪些 trick（1.Introduction）了解目标检测模型的通用框架和提升性能的方法（2. Rekated work）YOLOv4 的框架及方法（3.4 YOLOv4）学习 ablation s
什么是软件缺陷（bug） 软件缺陷是指系统或系统部件中那些导致系统或部件不能实现其应有功能的缺陷。一般定义缺陷有以下5条原则：软件未实现产品说明书要求的功能。软件出现产品说明书指明不应该出现的错误。软件实现了产品说明书未说明的功能。软件未实现产品说明书虽未明确提及但应该实现的目标。软件难以理解，不易使用，运行速度慢，或者软件测试员认为最终用户会认为不好。提交缺陷（bug）的要求:Bug描述的基本
这里写目录标题1 anchor2 one-stage and two-stage3 RCNN4 Fast RCNN5 Faster RCNN6 Fastrcnn 代码7 SSD补充8 YOLOV1V2大佬第二篇文章总结V2V3YOLO v4YOLO v5大佬第三篇文章总结9 Selective Search10 ROIPooling 和 ROIAlign11 小目标检测12 anchor-bas
参考：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-train-to-detect-your-custom-objects1. 训练前（1）在.cfg文件中设置flag random=1，它将通过不同分辨率来训练yolo以提高精度。（2）提高.cfg文件中网络的分辨率，（例如height = 608，width = 608或者任意32的倍数），这样可以提高精
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2024-03-20 15:38:45
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概念目标检测的任务就是不仅要对图片中的物体进行定位，而且还要将物体进行分类，同时还要输出分为此类的置信度概率。如下图：整体架构Dataset：数据，提供符合要求的数据格式（目前常用数据集是VOC和COCO）Extractor(有的文章也称为Backbone)： 利用CNN提取图片特征features（原始论文用的是ZF和VGG16，后来人们又用ResNet101）RPN(Region Propos
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2023-08-26 15:56:15
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一 数据准备在object_detection下建立文件夹my_mask_rcnn,把下载下来的数据放进去。 不想自己label的直接下载相关文档;链接主要包含原始图片，标注后的json格式数据,Abyssinian_label_map.pbtxt（类别映射表）。二 生成train.record val.recordcreate_tf_record.py用大佬修改的：#!/usr/bin/env
传送门目标检测算法中的one-stage和two-stageSSD(single shot multibox detector)SSD模型结构SSD特征金字塔SSD代价函数和Match策略Hard negative mining & Data augmentationSSD算法结果分析SSD缺点 目标检测算法中的one-stage和two-stageTwo-stage：Faster-RC
YOLOX： an anchor-free version of YOLO,
原创
2022-08-23 14:51:07
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导读 小目标检测是计算机视觉领域中的一个极具挑战性的问题。随着深度学习和计算机视觉领域的不断发展，越来越多的应用场景需要对小目标进行准确的检测和识别。本文将从小目标的定义、意义和挑战等方面入手，全面介绍小目标检测的各种解决方案。定义 &
文章目录摘要1. 引言2. 相关工作3. 准备阶段4. objects as points 目标即点4.1 3D检测5. 实施细节7. 总结8. 代码8.1 训练8.2 测试 论文：Objects as Points代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet发布时间：2019.4.16出处：UT Austin，UC Berkeley摘要目标检测常用的方法
