大数据预训练的驱动下，Segment Anything Model（SAM）已被证明是一个强大的可提示框架，彻底改变了分割领域。尽管具有普遍性，但在没有人工提示的情况下为特定视觉概念定制SAM的探索不足，例如，在大量图像中自动分割你的宠物狗。
使用精度和召回率评估目标检测模型可以为模型在不同置信度下的表现提供有价值的见解。类似地，F1分数在确定平衡给定模型的精度和查全率值的最佳置信度时特别有用;但是，该值跨越了从0到1的置信值域。单个值评估指标可以从一个给定模型的F1分数集导出，这可能是一个很好的模型性能指标。
我们将对单次目标检测器（包括SSD系列和YOLO系列等算法）进行综述。我们将分析FPN以理解多尺度特征图如何提高准确率，特别是小目标的检测，其在单次检测器中的检测效果通常很差。然后我们将分析Focal loss和RetinaNet，看看它们是如何解决训练过程中的类别不平衡问题的。
本文主要介绍商汤科技城市计算研发组发表在AAAI2021上工作，提出了基于互补边界回归和尺度平衡交互建模的时序动作提名生成网络（BSN++），针对现有方法存在大量边界噪声、缺乏提名之间的关系建模以及动作持续长度不平衡等问题进行了改进，能够高效地给大量密集分布的候选提名生成高精度的边界预测和可靠的置信度分数。实验结果表明，BSN++在两个著名的公开数据集上均有显著的性能和效率提升。基于该方法，我们在CVPR19 - ActivityNet Challenge的时序动作检测任务榜单上排名第一。
在对象检测工作中，标注过程是最为繁琐和耗时的部分。为了简化这一过程，有人开发了一个基于半监督架构的自动注释工具。该工具利用少量标注数据训练的模型为数据集的其余部分生成新标签，从而节省大量时间。
分类预测指通过向现有数据的学习，使模型具备对未来新数据的预测能力。对于分类预测有这样几个重要，一是此模型使用的方法是归纳和提炼，而不是演绎。非数据挖掘类的软件的基本原理往往是演绎，软件能通过一系列的运算，用已知的公式对数据进行运算或统计。分类预测的基本原理是归纳，是学习，是发现新知识和新规律；二是指导性学习。所谓指导性学习，指数据中包含的变量不仅有预测性变量，还有目标变量；三是学习，模型通过归纳而不断学习。 事实上，预测包含目标变量为连续型变量的预测和目标变量为分在变量的分类预测。两者虽然都是预测，但结合决
所以本文针对目标检测中的NMS作进一步研究，基本的NMS方法，利用得分高的边框抑制得分低且重叠程度高的边框。NMS方法虽然简单有效，但在更高的目标检测需求下，也存在如下缺点：
负责提供周围目标的精确3D边界框的3D目标检测是自动驾驶中必不可少的环境感知任务。最近，依靠激光雷达的精确深度测量，基于激光雷达的检测器取得了优异的性能。然而，LIDAR系统的一些固有缺陷，例如高成本和对不利天气条件的敏感性，不可避免地限制了这些方法的应用。相比之下，摄像机传感器更经济，在雨雪天气下更耐用，并且可以满足严格的车辆法规。
自动驾驶车辆需要准确地感知和理解周围环境，相比于二维的视觉感知，三维视觉感知提供了更多的信息和更准确的空间建模能力。而点云配准是三维视觉感知中的一项基本问题，在自动驾驶中的地图、定位等方面有着重要作用。基于特征匹配的配准算法是点云配准领域的核心框架之一，其主要基于特征相似度求解匹配点对，并结合鲁棒匹配算法得到最终的配准结果，该框架更能够适应自动驾驶场景，但大规模且复杂的点云场景也对点云配准算法的效率和准确性提出了更高的要求。
论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.14350.pdf
机器之心专栏 腾讯优图实验室 针对人群计数这个挑战，现有的人群密度图回归是不是最优解决方案？针对小尺度高密集场景，检测技术是否还有用武之地？针对更为廉价的人头中心点标注，我们还能做检测吗？本文展示了一项全新的范式，来解答上述几个问题。 在本年度的计算机视觉顶会 ICCV 2021 上，腾讯优图实验室提出了点对点网络（Point-to-Point Network，P2PNet），业界首创直接预测人头中心点的人群计数新范式，能够同时实现人群个体定位和人群计数，该算法在 2020 年 12 月份刷新 NWPU 榜
---- 新智元报道 来源：AI人工智能初学者 作者：ChaucerG 【新智元导读】本文提出了一种优于NMS的非IoU替代方案，其在边界框保留和抑制方面不依赖IoU或最大置信度得分。在YOLOv3、RetinaNet和Mask R-CNN等检测器上实验证明，Confluence比NMS性能更强，更可靠！ 简介 本文提出了一种在目标检测中的边界框选择和抑制任务中替代贪婪非极大值抑制（NMS）的新颖方法。它提出了Confluence，该方法不仅不依赖于置信度得分来选择最佳边界框，也不依赖于IoU
动机 尽管两阶段检测器取得了成功，那么问题就是:一个简单的单阶段能达到类似的精度吗?单阶段应用于目标位置、尺度和纵横比的常规、密集采样。最近在YOLO和SSD等单阶段上的研究显示出了很有前景的结果，与
机器之心报道 编辑：陈 近日，来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目，该项目包含 3 种 SOTA 模型，其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行；BlazePose 可检测人体 33 个关键点；PoseNet 可以检测人体多个姿态，每个姿态包含 17 个关键点。 不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet，并在 TensorFlow.js 中推出了新的姿态检测 API，该模型可以非常快速、准确地检测人体的 17 个关键节点。这一
在时间多视角感知研究领域，稀疏型算法取得了显著的进展，达到了与密集型BEV算法相当的感受性能，同时具有多个优点：
引入 R-CNN 基本结构和原理 R-CNN 的不足与改进 SPP 和 ROI Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO V1 主要贡献和优势 基本原理 Anchor box 的设计
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.09612.pdf 链接: https://pan.baidu.com/s/1oUjAOOzP6CEuZYkLqi5Zsg 密码: 4pja 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 分类置信网络（CLCNet），可以确定分类模型是否正确分类输入样本。 1 概括 分类置信网络（CLCNet）可以获取任意维度的
作者是在自己之前的工作SOLO基础上做的改进，所以我们有必要看看SOLO的架构：
支持度： 支持度是一个百分比，指某个商品组合出现的次数与总次数之间的比例，支持度越高表示该组合出现的几率越大。
ToF相机给目标连续发送光脉冲，然后用传感器接收从物体返回的光，通过探测光脉冲往回的飞行时间来得到目标距离。ToF相机可以同时得到整幅图像的深度（距离）信息。 深度图通常是灰度图，其中的每个值代表光反射表面和相机的距离。灰度图水平垂直坐标对应像素点位置，该位置的灰度值对应的是该像素距离摄像头的距离。所以深度图中的每个像素可以表示空间中一个点的三维坐标。如果光源被吸收或者未收到反射信号则呈现黑色。
该请求用于检测和识别图片中的品牌LOGO信息。即对于输入的一张图片（可正常解码，且长宽比适宜），输出图片中LOGO的名称、位置和置信度。当效果欠佳时，可以建立子库（在百度开发者中心控制台创建应用并申请建库）并通过调用logo入口接口完成自定义logo入库，提高识别效果。
intersect over union,中文：交并比。指目标预测框和真实框的交集和并集的比例。
从单目图像估计 3D 人体姿势和形状是动作重定向、虚拟化身和人类动作识别等各种应用的关键任务。这是一个具有根本挑战性的问题，因为深度模糊和人类外表的复杂性会随着关节、衣服、照明、视角和遮挡而变化。为了通过紧凑的参数表示复杂的 3D 人体，诸如 SMPL 之类的基于模型的方法已在社区中得到广泛使用。然而，SMPL 参数以整体方式表示人体，导致通过直接它们的参数无法灵活适应真实世界图像。更重要的是，当人体在图像中不完全可见时，基于回归的方法往往会失败，例如，被遮挡或在框架外。在这项工作中，作者的目标是学习与输入图像并且对部分身体情况具有鲁棒性的人体估计。
前言：RCNN系列一般都是分为两个步骤，下面介绍one-stage方法，SSD和yolo算法 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型： （1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高； （2）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，但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡（参见Focal Loss），导致模型准确度稍低。 各种方法速度如下：
Apriori算法是常用的用于挖掘出数据关联规则的算法，它用来找出数据值中频繁出现的数据集合，找出这些集合的模式有助于我们做一些决策。比如在常见的超市购物数据集，或者电商的网购数据集中，如果我们找到了频繁出现的数据集，那么对于超市，我们可以优化产品的位置摆放，对于电商，我们可以优化商品所在的仓库位置，达到节约成本，增加经济效益的目的。下面我们就对Apriori算法做一个总结。
python里很多模块都有OLS的实现，之前总结过一次，详见《从零开始学量化（五）：用Python做回归》。今天这个是自己用numpy实现OLS，WLS的一些内容。
Object Detection with YOLO: Hands-on Tutorial - neptune.ai
当神经网络使用空间数据结构时，神经图形基元的速度更快，能实现更高的渲染质量。这些空间数据结构保存着排列在网格中可训练的特征。然而，现有的特征网格要么存储占用较大（密集网格，树和哈希表），要么性能较差（索引学习和矢量量化）。
[1]《Towards Improved Cartoon Face Detection and Recognition Systems》
焦点损失函数 Focal Loss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。
在互联网上过滤色情，毒品，血腥和其他令人反感的内容并不容易。Facebook目前在全球拥有7500名内容版主，而2017年5月为4500名。而在4月份，谷歌旗下的YouTube表示，在截至2017年12月的三个月内，它删除了超过800万部与其政策相悖的视频，其中20％是由数千名员工组成的团队确定的。
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自从2018年8月CornerNet开始，Anchor-Free的目标检测模型层出不穷，最近达到了井喷的状态，宣告着目标检测迈入了Anchor-Free时代。
大模型满天飞的时代，AI行业最缺的是什么？毫无疑问一定是算（xian）力（ka）。
本文主要介绍基于YOLOv9+SAM实现动态目标检测和分割，并给出详细步骤和代码。
随着 CVPR 2020和ICCV 2020的结束，一大批目标检测的论文在arXiv上争先恐后地露面，更多的论文都可以直接下载。
这是一篇来自知乎大神的技术文章
Nacos（全称为"Naming and Configuration Service"）是阿里巴巴开源的一个动态服务发现、配置管理和服务元数据的平台。它提供了一个简单而强大的方式来帮助开发人员在云原生环境中进行服务注册、发现和配置管理。
基于“Proposal + Classification”的目标检测方法中，R-CNN 系列（R-CNN、 SPPnet、
视觉 Transformer （ViTs）在视觉识别任务上近期取得了显著的成功。这种成功不仅归因于它们的自注意力表示，也归功于新开发的训练配置。例如，在训练技术方面的改进，如强大的数据增强和知识蒸馏，大大缓解了ViTs的耗数据问题，使其对于在ImageNet-1K上的训练更加可行。
代码已上传至：https://github.com/cristianoc20/Rebar_Detection，欢迎各位给个star
1、Ribbon客户端负载均衡 1.1 依赖 📷 1.2 配置信息 # feign默认加载了ribbon负载均衡，默认负载均衡机制是：轮询 # 负载均衡机制是添加在消费端（客户端）的，如果改为随机，指定服务名，指定规则 edocmall-server: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1.3 测试 1.3.0 测试准备 1.3.0.1 复制一个服务端 📷 1.3.0.2 eurek
由于笔者不懂RL 也不懂进化算法，谷歌那套是follow不了，故看的都是 gradient based 的方法，先总结下几篇文章的相关工作：
声明：文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性，仅供参考。 1 数据源 知乎 话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace，代码共 100 + 行 3 必要环境 Mac / Linux / Windows （Linux 没测过，理论上可以。Windows 之前较多反应出现异常，后查是 windows 对本地文件名中的字符做了限制，已使用正则
原文链接：https://arxiv.org/pdf/1910.06727v1.pdf
本文主要介绍基于YOLOv8和BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 ，并给出步骤和代码。
尽管近年来点云三维物体检测取得了快速进展，但缺乏灵活和高性能的建议细化仍然是现有最先进的两级检测器的一大障碍。 之前的3D建议精炼工作依赖于人为设计的组件，如关键点采样、集合抽象和多尺度特征融合，以产生强大的3D目标表示。 然而，这些方法捕获点之间丰富的上下文依赖关系的能力有限。 在本文中，我们利用高质量的区域提议网络和一个Channel-wise Transformer架构，以最少的手工设计构成了我们的两阶段3D目标检测框架(CT3D)。 建议的CT3D同时对每个建议中的点特征执行提议感知的嵌入和信道上下文聚合。 具体来说，CT3D利用建议的关键点进行空间情境建模，并在编码模块中学习注意力传播，将建议映射到点嵌入。 接下来，一个新的信通道译码模块通过通道重加权有效地合并多级上下文来丰富查询键交互，这有助于实现更准确的目标预测。 大量实验表明，我们的CT3D方法具有良好的性能和可扩展性。 值得一提的是，在KITTI测试3D检测基准上，CT3D在中型车类别中实现了81.77%的AP，优于最先进的3D检测器。
三维物体通常表示为点云中的三维框。 这种表示模拟了经过充分研究的基于图像的2D边界框检测，但也带来了额外的挑战。 3D世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框匹配到旋转的目标。 在本文中，我们提出用点来表示、检测和跟踪三维物体。 我们的框架CenterPoint，首先使用关键点检测器检测目标的中心，然后回归到其他属性，包括3D尺寸、3D方向和速度。 在第二阶段，它使用目标上的额外点特征来改进这些估计。 在CenterPoint中，三维目标跟踪简化为贪婪最近点匹配。 由此产生的检测和跟踪算法简单、高效、有效。 CenterPoint在nuScenes基准测试中实现了最先进的3D检测和跟踪性能，单个模型的NDS和AMOTA分别为65.5和63.8。 在Waymo开放数据集上，Center-Point的表现远远超过了之前所有的单一模型方法，在所有仅使用激光雷达的提交中排名第一。
作者陈鹏，腾讯工程师，负责腾讯云 TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。
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