开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

为什么要在为YOLO和SSD模型创建数据集时进行注记

在为YOLO和SSD模型创建数据集时进行注记的目的是为了标注和标识图像中的目标物体，以便训练模型能够准确地识别和定位这些目标。

注记是指在图像上绘制边界框或者进行像素级的标记，用于指示目标物体的位置和类别。通过注记数据集，可以为模型提供有监督的训练样本，使其能够学习到目标物体的特征和属性。

具体来说，注记数据集的重要性体现在以下几个方面：

目标定位：注记可以精确地标记出图像中的目标物体的位置和边界框，使模型能够准确地定位和识别目标。这对于目标检测任务非常关键，因为模型需要知道目标物体在图像中的具体位置。
目标分类：注记可以为每个目标物体分配一个类别标签，使模型能够学习到不同类别目标的特征和属性。这对于目标分类任务非常重要，因为模型需要能够识别不同类别的目标。
数据增强：注记数据集还可以用于进行数据增强，通过在注记的基础上进行一些变换和扩充，生成更多的训练样本。这有助于提高模型的泛化能力和鲁棒性。
模型评估：注记数据集可以用于评估模型的性能和准确度。通过将注记应用于测试集上的图像，可以计算出模型的精确度、召回率等指标，从而评估模型的性能。

在为YOLO和SSD模型创建数据集时进行注记是非常重要的，因为这两种模型都是基于目标检测的算法，需要准确地定位和识别图像中的目标物体。通过注记数据集，可以为模型提供有监督的训练样本，使其能够学习到目标物体的特征和属性，从而提高模型的准确性和性能。

腾讯云提供了一系列与图像识别和目标检测相关的产品和服务，例如腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）、腾讯云视觉智能（https://cloud.tencent.com/product/visionai）等，可以帮助用户进行图像注记和目标检测任务。

相关搜索:如何为每个类模型重用models.py中的__str__函数 sql where条目表中包含所有多个条件 Bootstrap网格-半流体，半标准容器布局 sql中包含2列的排序顺序 Pandas每N行到列重塑一次数据帧检查消息是否为DM。(Discord.js和discord.js-Discord.js)如何在Android中通过链接从Google Drive下载文件？laravel 5 delete方法。always MethodNotAllowedHttpException in RouteCollection.php第233行：CountIf空白单元格和公式 addEventListener不能正常工作

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

YOLO-LITE来了（含论文精读和开源代码）

前戏本文要介绍一篇新的论文及开源项目：YOLO-LITE 看名字，就知道属于YOLO系列。...接着向下看注：文末附网络模型和预训练权重 YOLO-LITE YOLO-LITE是一种实时目标检测模型，可用于便携式设备，如缺少图形处理单元（GPU）的笔记本电脑或手机。...该模型在PASCAL VOC数据集和COCO数据集上训练，分别达到33.81％和12.26％的mAP。...注：原作者对Tiny-YOLOv2进行改进，总共试验次数不低于13组，根据实验结果比较，试验3-无BN是YOLO-LITE最佳版本。所以上述只介绍了YOLO-LITE：试验3-无BN的网格结构。...数据集 PASCAL VOC 2007+2012 COCO 2014 实验结果下图显示了试验3-无BN是YOLO-LITE最佳版本，其mAP和FPS的tradeoff最佳。 ?

3.8K2 0

CVPR 2019 | 京东AI研究院提出 ScratchDet：随机初始化训练SSD目标检测器

那么，如果不使用预训练模型，进行随机初始化训练，达到较高准确率的某些必要条件是什么？...：ImageNet 数据集是单图单物体，COCO & PASCAL VOC 数据集是单图多物体。...这个问题在移动端、CPU 实时检测器等设计中尤为突出，比如：Pelee，Tiny-SSD，YOLO-LITE，Fire-SSD，Tiny-YOLO，Tiny-DSOD，MobileNetV2 等等。...当然这里的结论需要进一步结合数据集本身的特性来验证，比如数据集规模 vs 模型参数量，数据集每张图片平均的 instance 数目，数据集小物体数量等等因素。 ?...目前主要研究方向为人脸识别，目标检测和模型压缩。

8842 0

2019 年的目标检测指南

增加了卷积特征层以允许网络能在多个尺度上进行特征检测。在这个网络模型中，每个特征图都和一组目标候选框相关联。下面的图像展示了SSD512的模型在动物，交通工具和家具数据上进行目标检测的表现。 ?...YOLO模型是使用卷积神经网络实现并在PASCAL VOC目标检测数据集上进行训练的。网络的卷积层用来提取特征，之后的全连接层用于预测边框坐标和物体属于各个类别的概率。 ?...YOLO在PASCAL VOC数据集上达到了63.4%的mAP，并且作者在原文中还提出了更小的版本——Fast YOLO。...Fast YOLO在当时PASCAL数据集上最快的通用目标检测器，而且达到了52.7%的mAP指标。 ?...译者注 2：截至2019年7月，YOLO的作者还提出了两个后续升级版本：YOLO9000（又称YOLOv2）和YOLOv3。

5243 0

基于深度学习的计算机视觉应用之目标检测

对VOC数据集来说，YOLO就是把图片统一缩放到448×448，然后每张图平均划分为7×7=49个小格子，每个格子预测2个矩形框及其置信度，以及20种类别的概率。...在各类数据集上的平均表现大概为54.5%mAP。 ? 图3 YOLO模型 2....图5 Region Proposal Network(RPN) 3.SSD 之后，针对于Faster R-CNN与YOLO网络中出现的不足，SSD[13]网络对YOLO 网络进行了相应的改进。...SSD和YOLO的网络结构对比如图7所示。 ?...图7SSD和YOLO的网络结构对比 SSD在保持YOLO高速的同时效果也提升很多，主要是借鉴了Faster R-CNN中的Anchor机制，同时使用了多尺度。

1.1K7 0

目标检测算法上手实战

物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作（action）” 服务。基于学习的视觉，是指以机器学习为主要技术手段的计算机视觉研究。...SSD-keras[4]实战：实现ssd-keras实时目标检测算法，并收集了十张图片作为小测试集测试网络鲁棒性。效果一般。ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。...因为是直接在github上clone -recursive下来，并按照说明进行配置运行。而且还没有整理好自己的数据集，故也就不需要训练和验证并fine-tine超参数等一系列操作。...因为训练遇到问题故用的是在voc07+12上SSD300训练好的模型。并用了下voc2007测试集简单跑了下结果。修改路径函数实现了几张本地图片的检测。...240000的训练量让ssd300有个更高的检测精度。 ? 两种训练模型均没有识别出右侧的sheep。 2. Yolo[5]实战下面进行yolo的实现，yolo是目前检测方面速度最快的算法之一。

1.5K6 0

口罩、安全帽识别比赛踩坑记（二）比赛流程及 SSD YOLO V3 两版本实现

在将算法工业化落地时需要加速和优化模型性能，OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习...比赛经过首先查看本次比赛的数据集和评分标准。...2.1 数据集口罩和安全帽的数据集都是不可见的，官方给出了100张样例图片，训练集和测试集都是内网存储，我们是在外网操作样例，然后指定地址会有关联。...明确了官方给出的数据集样式及labels，就可以对数据集进行各种预处理，不同的模型要求的处理结果不一样，我把这部分的具体内容放在 github 里分别来谈。...Faster R-CNN 模型，想尝试尝试新的模型，且业界普遍的说法是做人脸检测都用SSD及其变形的算法，而YOLO V3性能是好过SSD的。

7192 0

魔都AI圣战者联盟第二次分享会圆满召开

大多数图像是具有颜色信息，图像处理时，常常会将其转换成三通道的数据，常见的三通道有RGB和YUV等。图像可以看成由若干个有序密集排列的“点”组成，其中每个“点”称为像素。...通过在YOLO的所有卷积层上添加BN, 使得在mAP上得到2%以上的改进。BN还有助于对模型进行regularize。...在训练数据集上对所有的bounding box进行k-means聚类，最终选取了5个anchor box。 ? 2.2.7 Direct location prediction ?...2.2.13 Joint classification and detection l 融合之后的类别有9418类 l 平衡COCO和ImageNet数据集，通过过采样使得样本比例为1：4 l 使用3个先验...、Faster R-CNN和YOLO性能比较 Faster R-CNN速度太慢，YOLO mAP太低（形容的是YOLOv1），SSD又快又准，下面列出一组在Pascal VOC2007数据集上的测试结果

4323 0

深度学习——目标检测（3）YOLO1SSD

one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快...设计理念：SSD和Yolo一样都是采用一个CNN网络来进行检测，但是却采用了多尺度的特征图，其基本架构如图3所示。下面将SSD核心设计理念总结为以下三点： ?...上面是SSD模型，下面是Yolo模型，可以明显看到SSD利用了多尺度的特征图做检测。模型的输入图片大小是 300 * 300。...SSD采用VGG16做基础模型，首先VGG16是在ILSVRC CLS-LOC数据集预训练。...然后移除dropout层和fc8层，并新增一系列卷积层，在检测数据集上做finetuing。

6661 0

深度学习与CV教程(13) | 目标检测 (SSD,YOLO系列)

图片采用 VGG16 做基础模型，首先VGG16是在 ILSVRC CLS-LOC 数据集上做预训练。...然后移除 Dropout 层和 fc8 层，并新增一系列卷积层，在检测数据集上做 fine-tuning。...图片 2) 性能效果 YOLO V2 算法在VOC 2007 数据集上的表现为 67 FPS 时，mAP 为 76.8，在 40FPS时，mAP 为 78.6。...2) 性能效果 YOLO V3 在 VOC 数据集，Titan X 上处理 608 \times 608 图像速度达到 20FPS，在 COCO 的测试数据集上 mAP@0.5 达到 57.9\%。...2) 性能效果如下图展示了在 COCO 检测数据集上 YOLO V5 和其它 SOTA 检测算法的性能对比。

1.6K6 1

目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)

在这篇文章中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方法在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集上训练出了YOLO9000...anchor boxes和卷积做预测，这基本上与SSD模型（单尺度特征图的SSD）非常类似了，而且SSD也是借鉴了Faster R-CNN的RPN网络。...在YOLO中，边界框的预测其实并不依赖于物体的标签，所以YOLO可以实现在分类和检测数据集上的联合训练。...作者选择在COCO和ImageNet数据集上进行联合训练，但是遇到的第一问题是两者的类别并不是完全互斥的，比如"Norfolk terrier"明显属于"dog"，所以作者提出了一种层级分类方法（Hierarchical...图12：基于COCO和ImageNet数据集建立的WordTree WordTree中的根节点为"physical object"，每个节点的子节点都属于同一子类，可以对它们进行softmax处理。

2K4 0

深度 | 详解CVPR2017最佳论文提名的 YOLO 2与 YOLO 9000物体检测系统

此外，YOLO 2在VOC2007，VOC2012和COCO检测数据集上有很好的表现。在YOLO 2的基础上，论文中进一步提出了YOLO 9000，可以产生9418个类别的目标检测。...使用WordTree整合了数据集之后就可以在数据集（分类-检测数据）上利用层次分类的办法训练模型，使该系统可以识别超过9000种物品。...训练时检测数据wordTree上的路径都有class loss，而imagenet数据只有class loss 和noobj loss。 ?...Ilsvrc 2014一共有200个category，ssd300在这个数据集上训练完以后可以得到43.4mAP，YOLO 9000只能得到19.7mAP。...下面为大家提供一些github上的开源代码，有训练好的YOLO 2和YOLO 9000模型。

1.3K7 0

两款轻量级检测模型上线了！

注：数据来源于 Google Tensorflow Object Detection API SSD 重构由于 SSD 是 MMDetection 中最早支持的一批检测算法，许多接口都不够灵活，如果需要使用同一个...SSD 模块支持 VGG SSD 和 SSDLite，需要对整个模型进行重构。...原本的 SSDAnchorGenerator 在代码中以 hardcode 的形式设置了 VGG SSD 300 和 512 在 coco 数据集和 voc 数据集上的 anchor 大小，并不能够自由设置...MobileNetV2-YOLOV3 简介与 SSD 一样，YOLO 也是工业界应用非常广泛的算法，在社区同学的共同帮助下，我们也提供了两种分辨率下的 MobileNetV2-YOLOV3 的配置文件和预训练模型...anchor 超参都是基于 COCO 数据集设置的，在业务场景下可能并不通用，因此我们也加入了非常实用的 YOLO anchor 超参搜索工具 tools/analysis_tools/optimize_anchors.py

1.6K2 1

前Twitter资深工程师详解YOLO 2与YOLO 9000目标检测系统

此外，YOLO 2在VOC2007，VOC2012和COCO检测数据集上有很好的表现。在YOLO 2的基础上，论文中进一步提出了YOLO 9000，可以产生9418个类别的目标检测。...使用WordTree整合了数据集之后就可以在数据集（分类-检测数据）上利用层次分类的办法训练模型，使该系统可以识别超过9000种物品。...训练时检测数据wordTree上的路径都有class loss，而imagenet数据只有class loss 和noobj loss。 ?...Ilsvrc 2014一共有200个category，ssd300在这个数据集上训练完以后可以得到43.4mAP，YOLO 9000只能得到19.7mAP。...下面为大家提供一些github上的开源代码，有训练好的YOLO 2和YOLO 9000模型。

1.3K6 0

计算机视觉之SSD目标检测

SSD框架包括了多尺度检测方法，浅层用于检测小目标，深层用于检测大目标。模型结构 SSD和YOLO是两种单阶段目标检测算法，它们在最终输出边界框的方式上有所不同。...环境准备数据准备与处理 SSD算法通过对每个训练图像进行随机采样，使模型对于不同大小和形状的输入对象更加鲁棒。...数据集创建和构建训练过程（1）先验框匹配 SSD模型在训练时通过匹配ground truth与先验框来确定正负样本。...（2）损失函数损失函数使用的是上文提到的位置损失函数和置信度损失函数的加权和。（3）数据增强对创建好的数据增强方式进行数据增强，并使用SSD模型训练60个epoch。...训练集和验证集由create_ssd_dataset类创建，batch_size为5，图像尺寸为300×300。

1641 0

YOLO V2的10个改进技巧（上篇）

VOC 2007数据集测试，67FPS下mAP达到76.8%，40FPS下mAP达到78.6%，基本上可以与Faster R-CNN和SSD一战。...这是它特别牛的地方，第二，作者提出了一种目标分类与检测的联合训练方法，通过这种方法，YOLO9000可以同时在COCO和ImageNet数据集中进行训练，训练后的模型可以实现多达9000种物体的实时检测...那为什么论文的名字不叫yolo v2,而是yolo9000呢？...YOLOv1在预训练的时候用的是224*224的输入，一般预训练的分类模型都是在ImageNet数据集上进行的，然后在检测的时候采用448*448的输入。...注意:这两步都是在ImageNet数据集上操作。最后再在检测的数据集上fine-tuning，也就是检测的时候用448*448的图像作为输入就可以顺利过渡了。

2.6K4 0

目标检测：速度和准确性比较（Fater R-CNN，R-FCN，SSD，FPN，RetinaNet和YOLOv3）

SSD （SSD300 *和SSD512 *对小对象应用数据增强以改善mAP。）性能： ?...对于以下呈现的结果，使用PASCAL VOC 2007和2012数据对模型进行了训练。mAP是使用PASCAL VOC 2012测试仪测量的。...同一模型的高分辨率图像具有更好的mAP，但处理速度较慢。 ? *表示应用了小目标数据增强。 **表示结果是根据VOC 2007测试集测得的。...COCO数据集上的结果在最近几年中，许多结果都是使用COCO目标检测数据集专门测量的。COCO数据集很难进行对象检测，通常检测器的mAP会低得多。这是一些关键检测器的比较。 ?...（本文不涉及YOLO。）它使用MS COCO数据集进行训练，从而在TensorFLow中重新实现了这些模型。它建立了一个更加受控的环境，并使权衡比较变得更加容易。

15.3K1 0

干货 | 目标检测入门，看这篇就够了（上）

； 2）监督训练样本数紧缺时，在额外的数据上预训练的模型经过fine-tuning可以取得很好的效果。...SSD网络结构 SSD相比YOLO有以下突出的特点：多尺度的feature map：基于VGG的不同卷积段，输出feature map到回归器中。...小结 SSD是单阶段模型早期的集大成者，达到跟接近两阶段模型精度的同时，拥有比两阶段模型快一个数量级的速度。后续的单阶段模型工作大多基于SSD改进展开。...准确率描述了模型有多准，即在预测为正例的结果中，有多少是真正例；召回率则描述了模型有多全，即在为真的样本中，有多少被我们的模型预测为正例。...总结本篇文章里，我们介绍了检测模型常用的标准评测数据集和训练模型的技巧，上述内容在溯源和表述方面的不实之处也请读者评论指出。从下一篇开始，我们将介绍检测领域较新的趋势，请持续关注。

83811 0

YOLO—实时对象检测的新视角

这是在推理时通过图像的单次传递完成的。因此, 联合检测和分类有助于更好地优化学习目标 (损失函数) 和实时性能。事实上, YOLO的结果很有希望。...在挑战Pascal VOC检测挑战数据集时, 当每秒运行45帧时，YOLO成功达到平均精度，或者说mAP为63.4 (最高100)。...结果显示这个检测系统表现更好，在Pascal VOC检测数据集上mAP达到了78.6的最佳性能 , 而其他系统中, 如改良版的Faster-RCNN (Faster-RCNN ResNet) 和SSD500..., 在同一数据集上mAP只达到了76.4和76.8。...总之，YOLO在实时对象检测上表现出色, 这是资源匮乏的深度学习算法时代的重要中心阵地。随着我们迈向更加自动化的未来, 像YOLO和SSD500这样的系统将迎来巨大的进步, 并实现伟大的AI梦想。

1.3K5 0

面部识别算法是如何工作的？

AlexNet 是一个深度（卷积）神经网络，它在 ImageNet 数据集（拥有超过 1400 万张图片的数据集）上取得了很高的准确率。人类是如何识别人脸的？...也许，人类大脑中的神经元首先识别场景中的人脸（从人的体形和背景），然后提取面部特征，并通过这些特征对人进行分类。我们已经在一个无限大的数据集和神经网络上进行了训练。...我们在 WiderFace（包含 393,703 个面部标签的图像数据集）数据集上训练了这个算法。 YOLO 算法还有一个微型版本，即 Yolo-Tiny。...SSD SSD（Single Shot Detector）也是一个类似 YOLO 的深度卷积神经网络模型。优点：良好的准确性。它可以检测各种姿势、光照和遮挡。良好的推理速度。...它速度这么快的原因是： YOLO 和 SSD 用来检测大量的类别，而 BlazeFace 不同，是一个专门的人脸检测器模型。

6912 0

干货 | 目标检测入门，看这篇就够了（上）

； 2）监督训练样本数紧缺时，在额外的数据上预训练的模型经过fine-tuning可以取得很好的效果。...SSD网络结构 SSD相比YOLO有以下突出的特点：多尺度的feature map：基于VGG的不同卷积段，输出feature map到回归器中。...小结 SSD是单阶段模型早期的集大成者，达到跟接近两阶段模型精度的同时，拥有比两阶段模型快一个数量级的速度。后续的单阶段模型工作大多基于SSD改进展开。...准确率描述了模型有多准，即在预测为正例的结果中，有多少是真正例；召回率则描述了模型有多全，即在为真的样本中，有多少被我们的模型预测为正例。...：检测模型的基础网络通常使用ImageNet（通常是ImageNet-1k）上训练好的模型进行初始化，使用更大的数据集（ImageNet-5k）预训练基础网络对精度的提升亦有帮助超参数的调整：部分工作也发现如

10.6K24 8

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭