1.定义: 非极大值抑制算法NMS广泛应用于目标检测算法,其目的是为了消除多余的候选框,找到最佳的物体检测位置. 2.原理: 使用深度学习模型检测出的目标都有多个框,如下图,针对每一个被检测目标,为了得到效果最好的那一个,需要使用一定的过滤技术把多余的框过滤掉.NMS应运而生. 现,假设有一个候选BOXES的集合B和其对应的SCORES集合S: 1.找出分数最高的那个框M: 2.将M对应的BOX从B中删除: 3.将删除的BOX添加到集合D中: 4.从B中删除与M对应的BOX重叠区域大于阈值Nt的

​前言  单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现,使用具有两个平行分支的头部,这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位.本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测(TOOD),它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务. TOOD在MS-CoCO上实现了51.1Ap的单模型单尺度测试.这大大超过了最近的单阶段检测器,如ATSS(47.7AP).GFL(48.2AP)和PAA(49.0AP),它们的参数和FLOPs更少. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号C

在计算机视觉中,目标检测是一个难题.在大型项目中,首先需要先进行目标检测,得到对应类别和坐标后,才进行之后的各种分析.如人脸识别,通常是首先人脸检测,得到人脸的目标框,再对此目标框进行人脸识别.如果该物体都不能检测得到,则后续的分析就无从入手.因此,目标检测占据着十分重要的地位.在目标检测算法中,通常可以分成One-Stage单阶段和Two-Stage双阶段.而在实际中,我经常接触到的是One-Stage算法,如YOLO,SSD等.接下来,对常接触到的这部分One-stage单阶段目标检测算法进

目标检测解决的是计算机视觉任务的基本问题:即What objects are where?图像中有什么目标,在哪里?这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是要检测的目标, 还要在图片中标记出它的位置, 用边框或红色方框把目标圈起来.如下图 目前存在的一些挑战在于:除了计算机视觉任务都存在的不同视角.不同光照条件以及类内差异等之外,还存在目标旋转和尺度变化(如小目标),如何精确的目标定位,密集和遮挡条件下的目标检测,以及如何加快检测速度等. 下图是目标检测的发展历程: 以年为界,目标检测分为传统

作者:蒋天园 Date:2020-04-18 来源:3D-VID:基于LiDar Video信息的3D目标检测框架|CVPR2020 Brief paper地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01389.pdf code地址:https://github.com/yinjunbo/3DVID 这是一篇来自北理工和百度合作的文章,目前还未开源,只有项目地址,2020年3月份放置在arxiv上,已经被CVPR2020接收:从标题我们猜测该文采用的时空信息将多帧的点云信息融合做

1 引言 深度学习目前已经应用到了各个领域,应用场景大体分为三类:物体识别,目标检测,自然语言处理.本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法,对其中的经典模型框架进行深入分析. 目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合,不仅仅要识别出物体属于哪个分类,更重要的是得到物体在图片中的具体位置. 为了完成这两个任务,目标检测模型分为两类.一类是two-stage,将物体识别和物体定位分为两个步骤,分别完成,这一类的典型代表是R-CNN, fast R-CNN, faster-RCNN家族.他们识别

目录 1 数据集 1.1 下载openImages雪人数据[约1.5小时] 1.2 训练集测试集拆分 2 Darknet 2.1 下载并构建Darknet 2.2 修改代码以定期保存模型文件 2.3 数据注释 3 模型训练 3.1 下载预训练模型 3.2 数据文件 3.3 配置训练参数 3.3.1 batch和subdivisions 3.3.2 Width, Height, Channels 3.3.3 Momentum and Decay 3.3.4 Learning Rate, Steps

​前言: 目标检测是计算机视觉中的一项传统任务.自2015年以来,人们倾向于使用现代深度学习技术来提高目标检测的性能.虽然模型的准确性越来越高,但模型的复杂性也增加了,主要是由于在训练和NMS后处理过程中的各种动态标记.这种复杂性不仅使目标检测模型的实现更加困难,而且也阻碍了它从端到端风格的模型设计. 关注公众号CV技术指南,及时获取更多计算机视觉技术总结文章. 早期方法 (2015-2019) 自2015年以来,人们提出了各种深度学习中的目标检测方法,给该领域带来了巨大的影响.这些方法主要分为

论文提出了新的少样本目标检测算法,创新点包括Attention-RPN.多关系检测器以及对比训练策略,另外还构建了包含1000类的少样本检测数据集FSOD,在FSOD上训练得到的论文模型能够直接迁移到新类别的检测中,不需要fine-tune   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/1908.0

1.非极大值抑制步骤 非极大值抑制算法(Non-maximum suppression,NMS)在目标检测中经常用到.我们的检测算法可能对同一目标产生多次检测的结果,非极大值抑制算法可以保证每个目标只检测一次,找到检测效果最好的框. (1)去除所有预测框置信度于某个阈值的框,这里的阈值选取为0.5. (2)在剩下的1.2.4.5.6号框中选取置信度最大的,即图中5号框,比较除5号框以外所有框于5号框的交并比,若交并比大于某个阈值(人工给定的值),则抑制这些不是局部极大值预测框输出. (3)再从剩

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(s

目标检测:nms源码解析 原理:选定一个阈值,例如为0.3,然后将所有3个窗口(bounding box)按照得分由高到低排序.选中得分最高的窗口,遍历计算剩余的2窗口与该窗口的IOU,如果IOU大于阈值0.3,则窗口删除(保留得分高的窗口),再从剩余的窗口中选得分最高的,重复该过程,直到所有窗口都被计算过. import cv2 import numpy as np import random def nms(dets, thresh): print(dets) x1 = dets[:, 0]

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检

计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性情,目前该

RefineDet 一.相关背景 中科院自动化所最新成果,CVPR 2018 <Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection> 在VOC2007测试集上,图像输入512*512时,map为81.8%,速度为24fps. 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 二.主要思想 1.单阶段框架用于目标检测,由两个相互连接模块组成:ARM和ODM: 2.设计了TCB来传输ARM特征,来处理更具挑

论文分析了one-stage网络训练存在的类别不平衡问题,提出能根据loss大小自动调节权重的focal loss,使得模型的训练更专注于困难样本.同时,基于FPN设计了RetinaNet,在精度和速度上都有不俗的表现 论文:Focal Loss for Dense Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1708.02002 论文代码:https://github.com/facebookresearch/Detectron Introducti

GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的

​ 本文将介绍一篇很有意思的论文,该方向比较新,故本文保留了较多论文中的设计思路,背景知识等相关内容. 前言: 人类具有识别环境中未知对象实例的本能.当相应的知识最终可用时,对这些未知实例的内在好奇心有助于了解它们. 这促使我们提出一个新的计算机视觉问题,称为:"开放世界对象检测",其中模型的任务是: 1)将尚未引入的对象识别为"未知",无需明确监: 2)在逐渐接收到相应的标签时,逐步学习这些已识别的未知类别,而不会忘记先前学习的类别. 我们制定了这个问题,引入了评

目录 1 YOLO介绍 1.1 YOLOv3原理 1.2 为什么要将OpenCV用于YOLO? 1.3 在Darknet和OpenCV上对YOLOv3进行速度测试 2 使用YOLOv3进行对象检测(C++/Python) 2.1 模型及配置文件下载 2.2 初始化参数 2.3 加载模型和获取输入图像 2.4 单帧图像处理 2.4.1 获取输出层的名称 2.4.2 处理网络的输出 2.4.3 画预测结果框格 3 结果和代码 3.1 结果 3.2 代码 4 参考 在这篇文章中,我们将学习如何在Ope

SSD论文阅读(Wei Liu--[ECCV2016]SSD Single Shot MultiBox Detector) 目录 作者及相关链接 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 作者 intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs