Anchor Box的边框 选取标准的k-means(欧式距离来衡量差异),在box的尺寸比较大的时候其误差也更大,而我们希望的是误差和box的尺寸没有太大关系.所以通过IOU定义了如下的距离函数,使得误差和box的大小无关,故使用如下的距离度量. 解决了每个Grid Cell生成的bounding box的个数问题,又遇到了第二个问题,模型不稳定.特别是在早期的迭代中,而这种不稳定是由于预测box的位置(x,y)(x,y)引起的.对于YOLO V2这种随机初始化bbox的位置,需要训练很久的一

问题描述:预测框的中心位置正常,但是预测的框的width和height不正常. 解决方法:使得训练的配置cfg和测试中cfg的输入width, height, anchorbox保持一致! 问题是我在修改anchorbox时遇到的,当时训练和测试不在同一环境下,测试端没有及时更新cfg文件造成的,如下图所示: mAP也是极低的. 修改后,检测框正常,如下图所示: 下面做下boundingbox来源分析: 首先是yolo(you only look once)中是这样定义的: 算法中明确告诉我们:

SaccadeNet基于中心点特征进行初步的目标定位,然后利用初步预测框的角点特征以及中心点特征进行预测框的精调,整体思想类似于two-stage目标检测算法,将第二阶段的预测框精调用的区域特征转化为点特征.SaccadeNet在精度和速度上都可圈可点,整体思想十分不错   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: SaccadeNet: A Fast and Accurate Object Detector 论文地址:https://arxiv.org/abs/2003.12125 论文代码:

https://blog.csdn.net/weixin_43338538/article/details/89003280 https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70762476

目标检测算法——SSD:Single Shot MultiBox Detector,是一篇非常经典的目标检测算法,十分值得阅读和进行代码复现,其论文地址是:https://arxiv.org/abs/1512.02325 一.前言 1.1 什么是SSD 从论文的题目<SSD:Single Shot MultiBox Detector>可以看出,single shot表明是one_stage检测算法,即不需要类似faster R-CNN中的RPN等区域推荐算法,一步就能得到预测坐标和类别,实现真

以代码的思想去详细讲解yolov3算法的实现原理和训练过程,并教使用visdrone2019数据集和自己制作数据集两种方式去训练自己的pytorch搭建的yolov3模型,吐血整理万字长文,纯属干货 ! 实现思路 第一步:Pytorch搭建yolo3目标检测平台 模型yolov3和预训练权重下载 yolo3算法原理实现思路 一.预测部分 1.yolo3的网络模型架构和实现 2.主干特征网络darknet53介绍和结果(获取3个初始特征层) 3.从初始特征获取预测结果(最终的3个有效的特征层) 4

0.摘要 最近一段时间在学习yolo3,看了很多博客,理解了一些理论知识,但是学起来还是有些吃力,之后看了源码,才有了更进一步的理解.在这里,我不在赘述网络方面的代码,网络方面的代码比较容易理解,下面将给出整个yolo3代码的详解解析,整个源码中函数的作用以及调用关系见下图: 参考:https://blog.csdn.net/weixin_41943311/article/details/95672137?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.non

论文基于关键点预测网络提出CenterNet算法,将检测目标视为关键点,先找到目标的中心点,然后回归其尺寸.对比上一篇同名的CenterNet算法,本文的算法更简洁且性能足够强大,不需要NMS等后处理方法,能够拓展到其它检测任务中   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Objects as Points 论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.07850 论文代码:https://github.com/xingyizhou/CenterNet Introducti

原文:linux内核笔记之高端内存映射 在32位的系统上,内核使用第3GB~第4GB的线性地址空间,共1GB大小.内核将其中的前896MB与物理内存的0~896MB进行直接映射,即线性映射,将剩余的128M线性地址空间作为访问高于896M的内存的一个窗口. 引入高端内存映射这样一个概念的主要原因就是我们所安装的内存大于1G时,内核的1G线性地址空间无法建立一个完全的直接映射来触及整个物理内存空间,而对于80x86开启PAE的情况下,允许的最大物理内存可达到64G,因此内核将自己的最后128M的线

1 高端内存与内核映射 尽管vmalloc函数族可用于从高端内存域向内核映射页帧(这些在内核空间中通常是无法直接看到的), 但这并不是这些函数的实际用途. 重要的是强调以下事实 : 内核提供了其他函数用于将ZONE_HIGHMEM页帧显式映射到内核空间, 这些函数与vmalloc机制无关. 因此, 这就造成了混乱. 而在高端内存的页不能永久地映射到内核地址空间. 因此, 通过alloc_pages()函数以__GFP_HIGHMEM标志获得的内存页就不可能有逻辑地址. 在x86_32体系结构总,

既然是玩转,就得easy,在通俗搞懂核心原理的基础上,重在实践. 本文首先介绍Prophet模型基本使用,再介绍一个开箱即用的开源项目--Streamlit_prophet,进一步降低Prophet使用门槛(甚至给运营.业务都会用~) 简介 时间序列受4种成分影响: 趋势:宏观.长期.持续性的作用力 周期:比如商品价格在较短时间内,围绕某个均值上下波动: 季节:变化规律相对固定,并呈现某种周期特征:"季节"不一定按年计,每周.每天的不同时段的规律,也可称作季节性. 随机:随机的不确定性

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

Object Detection,在给定的图像中,找到目标图像的位置,并标注出来. 或者是,图像中有那些目标,目标的位置在那.这个目标,是限定在数据集中包含的目标种类,比如数据集中有两种目标:狗,猫. 就在图像找出来猫,狗的位置,并标注出来 是狗还是猫. 这就涉及到两个问题: 目标识别,识别出来目标是猫还是狗,Image Classification解决了图像的识别问题. 定位,找出来猫狗的位置. R-CNN 2012年AlexNet在ImageNet举办的ILSVRC中大放异彩,R-CNN作者

之前在一次组会上,师弟诉苦说他用 UNet 处理一个病灶分割的任务,但效果极差,我看了他的数据后发现,那些病灶区域比起整张图而言非常的小,而 UNet 采用的损失函数通常是逐像素的分类损失,如此一来,网络只要能够分割出大部分背景,那么 loss 的值就可以下降很多,自然无法精细地分割出那些细小的病灶.反过来想,这其实类似于正负样本极不均衡的情况,网络拟合了大部分负样本后,即使正样本拟合得较差,整体的 loss 也已经很低了. 发现这个问题后,我就在想可不可以先用 Faster RCNN 之类的先

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既

下面的介绍都是基于VGG16 的Faster RCNN网络,各网络的差异在于Conv layers层提取特征时有细微差异,至于后续的RPN层.Pooling层及全连接的分类和目标定位基本相同. 一).整体框架 我们先整体的介绍下上图中各层主要的功能 1).Conv layers提取特征图: 作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取input image的feature maps,该feature maps会用于后续的RPN层

1. R-CNN:Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线:selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练:给定一张图片,利用seletive search方法从中提取出2000个候选框.由于候选框大小不一,考虑到后续CNN要求输入的图片大小统一,将2000个候选框全部resize到227*

摘要 Siam-RPN提出了一种基于RPN的孪生网络结构.由孪生子网络和RPN网络组成,它抛弃了传统的多尺度测试和在线跟踪,从而使得跟踪速度非常快.在VOT实时跟踪挑战上达到了最好的效果,速度最高160fps. 一.研究动机 作者将流行的跟踪算法分为两类,一类是基于相关滤波类并进行在线更新的跟踪算法,另一类是使用深度特征抛弃在线更新的跟踪算法,前者严重限制了跟踪速度,后者没有使用域特定信息(即某个特定的跟踪视频的信息). 作者提出的网络分为模板支和检测支.训练过程中,在相关特征图上执行propo

2019-02-18,15点00 ''' 下面是别人写的原始的笔记,我在上面自己补充了一些. ''' #https://www.cnblogs.com/the-home-of-123/p/9747963.html # 以voc数据集为例,按照imdb的命名,利用pascal_voc()函数生成不同的imdb ''' for year in ['2007', '2012']: for split in ['train', 'val', 'trainval', 'test']: name = 'vo