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深度学习与计算机视觉

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（八）YOLOv2：更好，更快，更强

图像识别神经网络深度学习人工智能机器学习

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN

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目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性

机器学习图像识别神经网络深度学习人工智能

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（五）YOLO：目标检测的另一种打开方式

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目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN

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目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练

机器学习神经网络深度学习人工智能图像识别

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享

.net 图像识别存储卷积神经网络编程算法

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作

图像识别编程算法机器学习神经网络深度学习

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测

2022-05-09

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HOG原理与OpenCV实现

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）于2005年提出，是一种常用的特征提取方法，HOG+SVM在行人检测中有着优异的效果。

2022-05-07

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[Extensive Reading]目标检测(object detection)系列（十六）YOLOv4：平衡速度与精度

图像识别神经网络深度学习人工智能机器学习

YOLOv4是YOLO之父Joseph Redmon宣布退出计算机视觉的研究之后推出的YOLO系列算法，其作者Alexey Bochkovskiy也参与了YOLO之前系列算法，《YOLOV4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》，其主要贡献在于对近些年CNN领域中最优秀的优化策略，从数据处理、主干网络、网络训练、激活函数、损失函数等各个方面都有着不同程度的优化，组合出一个精度与速度兼备的结构。

2021-12-07

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别

存储图像识别神经网络深度学习人工智能

Faster R-CNN，YOLO和SSD在通用目标检测领域有着奠基一般的作用，而YOLOv2和YOLOv3由于其灵活易用的特性，在工业界一直很受欢迎，下面这篇文章主要想从损失函数的角度集中讨论下这几个主流框架的区别。

2021-11-18

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[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（十三）CenterNet：no Anchor，no NMS

图像识别 node.js 机器学习神经网络深度学习

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测

2021-11-17

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MOT：多目标跟踪总结与思考

图像识别编程算法

多目标跟踪（MOT）是一种常见的计算机视觉任务，任务要求检测到连续视频帧中的目标，并为每一个目标分配一个track id，这个id在视频序列中具有唯一性。多目标跟踪任务在带有时序性质的任务中扮演着重要的角色，因为它为检测的结果建立了时序上的关联，比如动作识别任务，比如车辆的movement判断等等，都需要以多目标跟踪为基础。

2021-07-19

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[Extensive Reading]SOT：SiameseRPN

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

SiameseRPN：High Performance Visual Tracking with Siamese Region Proposal Network SiameseFC成功使用孪生网络成功解决SOT问题，虽然它不是真正意义上的第一个使用Siamese结果的SOT算法，但是SiameseFC之于SOT，就像SORT之于MOT，RCNN之于目标检测，甚至AlexNet之于CNN一样。但是SiameseFC有一个致命的问题，无法适应尺度变化。就像最早的目标检测一样，当不是用SS做区域建议时，怎么解决目标尺度变化的问题：Faster R-CNN的RPN； SiameseRPN就是在SiameseFC的基础上引入PPN，处理SOT中的目标尺度变化； SiameseRPN用的是和SiameseFC非常相似的主干网络，最后输出的厚度不同，SiameseFC为128，SiameseRPN为256，同样no padding； SiameseRPN相比于SiamFC，精度更高，速度更快（160fps：86fps），速度快是因为SiameseRPN不需要多尺度；

2021-07-19

2100

coco姿态估计性能评价标准-AP

coco2017是当前最主流的多人姿态估计benchmark，官网的Evaluate已对coco的评价标准做了详细的解释，本文只对其二次整理。

2021-07-19

1.3K0

目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测

图像识别机器学习神经网络深度学习人工智能

目标检测系列：目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四） FCOS：用图像分割处理目标检测目标检测扩展系列：目标检测(object detection)扩展系列（一） Selective Search：选择性搜索算法目标检测(object detection)扩展系列（二） OHEM：在线难例挖掘目标检测(object detection)扩展系列（三） Faster R-CNN，YOLO，SSD，YOLOv2，YOLOv3在损失函数上的区别

2021-02-04

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