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人脸识别
roc
基础
模型
数据
工作 20x20 大小的人脸检测，为了获取尽可能多的负样本，拍摄一张 1000x1000 像素大小的车的图像，将其拆分为 20x20 大小的片段，⇒ 50x50 也可将 1000x1000 ⇒ 拆分为 10x10 大小，100x100 副负样本图像，为了保持大小的一致，还需进一步将其拉伸到 20x20 的大小；
狼啸风云
2023-10-07
562
0
ORSIm：A Novel Object Detection Framework in Optical Remote Sensing Imagery Using Spatial-Feature
人脸识别
图像识别
机器学习
神经网络
深度学习
近年来，随着星载成像技术的飞速发展，光学遥感图像中的目标检测受到了广泛的关注。虽然许多先进的研究工作都使用了强大的学习算法，但不完全特征表示仍然不能有效地、高效地处理图像变形，尤其是目标缩放和旋转。为此，我们提出了一种新的目标检测框架，称为光学遥感图像检测器(ORSIm检测器)，它集成了多种通道特征提取、特征学习、快速图像金字塔匹配和增强策略。ORSIm检测器采用了一种新颖的空频信道特征(SFCF)，它综合考虑了频域内构造的旋转不变信道特征和原始的空间信道特征(如颜色信道和梯度幅度)。随后，我们使用基于学习的策略对SFCF进行了改进，以获得高级或语义上有意义的特性。在测试阶段，通过对图像域中尺度因子的数学估计，实现了快速粗略的通道计算。对两种不同的机载数据集进行了大量的实验结果表明，与以往的先进方法相比，该方法具有优越性和有效性。
狼啸风云
2022-09-23
318
0
低光图像目标检测的研究成果总结
人脸识别
图像识别
编程算法
linux
1、A Novel Method to Compensate Variety of Illumination In Face Detection
狼啸风云
2021-05-13
3.3K
0
Efficient detection under varying illumination conditions
人脸识别
编程算法
本文主要研究了不同光照和姿态下的兰伯曲面目标的检测问题。我们提供了一种新的检测方法，该方法通过对训练集中少量图像的不同光照进行建模;这将自动消除光照效果，允许快速的光照不变检测，而不需要创建一个大型的训练集。实验证明，该方法很好地“适应”了之前关于在不同光照下建模物体外观集的工作。在实验中，即使在存在显著阴影的情况下，在45范围内的图像平面旋转和各种不同光照下，也能正确地检测到目标。
狼啸风云
2020-06-28
508
0
Prior-based Domain Adaptive Object Detection for Hazy
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
人脸识别
恶劣的天气条件，如雾霾和雨水，会破坏捕获图像的质量，导致训练在干净图像上的检测网络在这些图像上表现不佳。为了解决这一问题，我们提出了一种无监督的基于先验的领域对抗目标检测框架，使检测器适应于雾蒙蒙和多雨的条件。基于这些因素，我们利用利用图像形成原理获得的特定天气的先验知识来定义一个新的先验-对抗性损失。用于训练适应过程的前对抗性损失旨在减少特征中与天气相关的信息，从而减轻天气对检测性能的影响。此外，我们在目标检测管道中引入了一组残差特征恢复块来消除特征空间的扭曲，从而得到进一步的改进。针对不同情况(如霾、雨)，在不同数据集(雾城景观、雨城景观、RTTS和UFDD)上进行的评估显示了所提方法的有效性。
狼啸风云
2020-06-28
1.8K
0
Object Detection in 20 Years: A Survey
人脸识别
图像识别
深度学习
机器学习
监督学习
目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一，近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以说是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的物体检测看作是深度学习力量下的一种技术美学，那么让时光倒流20年，我们将见证冷兵器时代的智慧。本文从目标检测技术发展的角度，对近四分之一世纪(20世纪90年代至2019年)的400余篇论文进行了广泛的回顾。本文涵盖了许多主题，包括历史上的里程碑检测器、检测数据集、度量、检测系统的基本构件、加速技术以及最新的检测方法。本文还综述了行人检测、人脸检测、文本检测等重要的检测应用，并对其面临的挑战以及近年来的技术进步进行了深入分析。
狼啸风云
2019-09-25
2.8K
0
Robust Real-Time Face Detection
人脸识别
我们构建了一个正面人脸检测系统，实现了与已发表的最佳结果相当的检测和假正性率。该人脸检测系统与以前的方法最明显的区别在于它能够非常快速地检测人脸。在传统的700mhz Intel Pentium III上，人脸以每秒15帧的速度在384×288像素的图像上运行。在其他人脸检测系统中，辅助信息，如视频序列中的图像差异，或彩色图像中的像素颜色，都被用来实现高帧率。我们的系统实现了高帧率的工作，只有在一个单一的灰度图像中的信息。这些替代的信息来源也可以与我们的系统集成，以实现更高的帧速率。
狼啸风云
2019-08-29
822
0
Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code
人脸识别
图像识别
机器学习
神经网络
非最大抑制是目标检测流程的重要组成部分。首先，它根据所有检测框的得分对它们进行排序。选择得分最大的检测框M，抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。这个过程递归地应用于其余的框。按照算法的设计,如果一个目标重叠在预定义的阈值,就丢弃它。为此,我们提出Soft-NMS,衰变的算法检测的所有其他目标作为一个连续函数的重叠与m。因此，没有目标在这一过程中消除。Soft-NMS获得一致的改善coco-stylemAP指标，在标准数据集PASCAL VOC 2007 (RFCN 和Faster-RCNN上为) MS-COCO (R-FCN上1.3% 和Faster-RCNN上为 .1%) 没有过改变任何额外的hyper-parameters。NMS算法使用Deformable R-FCN，Sost-NMS在单一模型下将目标检测的最新水平从39.8%提高到40.9%。此外，Soft-NMS和传统的NMS计算复杂度很接近，因此能够有效实现。由于Soft-NMS不需要任何额外的训练，而且易于实现，因此可以轻松地集成到任何目标检流程中。
狼啸风云
2019-08-29
1.9K
0
Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
人脸识别
神经网络
机器学习
深度学习
人工智能
我们提出了一个使用卷积网络进行分类、定位和检测的集成框架。我们认为在一个卷积网络中可以有效地实现多尺度和滑动窗口方法。我们还介绍了一种新的深度学习方法，通过学习预测目标的边界来定位。然后，为了增加检测的置信度，对边界框进行累积而不是抑制。我们证明了使用一个共享网络可以同时学习不同的任务。该集成框架是ImageNet Large scale evisual Recognition Challenge 2013 (ILSVRC2013)定位任务的获胜者，在检测和分类任务上获得了非常有竞争力的结果。在比赛后的工作中，我们为检测任务建立了一个新的技术状态。最后，我们从我们最好的模型中发布了一个名为OverFeat的特性提取器。
狼啸风云
2019-08-29
1.3K
0
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