昨天结合代码详细解析了YOLOV1的损失函数,今天AlexeyAB版DarkNet的YOLOV2损失函数代码解析也来了。之前我详细分析过YOLOv2的损失函数目标检测算法之YOLOv2损失函数详解,这一节就不再赘述损失函数本身的细节了,直接上源码注释来进一步理解这一损失函数。
RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation ICCV2017 Code is based Caffe and Torch! https://github.com/MVIG-SJTU/RMPE https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose
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目标定位和检测系列(3):交并比(IOU)和非极大值抑制(NMS)的python实现
对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别,并在该目标周围绘制边界框,标示出每个目标的位置,如 图1 所示。
EAST由旷世科技于2017年发表在CVPR的关于自然场景文本检测的一篇文章。EAST是用来解决多方向文本检测的问题的一种思路。其核心思想体现在了以下几点。
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks NIPS2015 https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
本文提出了一种可扩展的实时目标检测方法,旨在提高目标检测的速度和扩展性。该方法包括两个主要步骤:1)利用角点提取候选区域,并设计一个轻量级的卷积神经网络来学习目标的边界框和类别;2)在目标检测中采用定向稀疏采样技术,以减少计算量和提高检测速度。实验结果表明,该方法在速度和扩展性方面均优于现有的目标检测方法。
比如,Union操作符融合多边形之间的边界。两个交迭的多边形通过Union运算就会形成一个新的多边形,这个新的多边形的边界为两个多边形中最大边界。
前面已经讲完了YOLOV1/V2的损失函数代码解析,今天为大家带来YOLOv3的损失函数解析。YOLOV3的损失函数在YOLOV2的基础上,用多个独立的逻辑回归损失代替了YOLOV2里面的softmax损失,然后去掉了对Anchor在前12800次训练轮次中的回归损失,也即是YOLOV2损失函数的第二项。另外新增了一个ignore_thresh参数来忽略一些和GT box的IOU大于ignore_thresh的预测框的objectness损失。除了以上细节,其它部分和YOLOV2的处理类似。
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
01 localization accuracy 更准确的bounding box,提高IOU 02 目标检测的发展 1、传统的目标检测(滑动窗口的框架) (1).滑动窗口 (2).提取特征(SIF
获取的边界值 , 并不是绘制该文本的坐标 , 是使用 Paint 在 Canvas 中绘制的文本的真实占用区域 , 如下图红色矩形框所在的区域 , 与文本的相对坐标 , 下图的红色矩形框的 右下角是 ( 0 , 0 ) 坐标位置 ;
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
注释:任何版本的 Internet Explorer (包括 IE8)都不支持属性值 “inherit”。
人脸识别MTCNN解析 源代码,效果相当不错(只有测试代码): https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/index.ht
对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的计算方式。选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中。通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除。重复这个过程,直到B为空。
鼠标悬停 cursor 属性 值 描述 url 需使用的自定义光标的 URL 注释:请在此列表的末端始终定义一种普通的光标,以防没有由 URL 定义的可用光标。 default 默认光标(通常是一个箭头) auto 默认。浏览器设置的光标。 crosshair 光标呈现为十字线。 pointer 光标呈现为指示链接的指针(一只手) move 此光标指示某对象可被移动。 e-resize 此光标指示矩形框的边缘可被向右(东)移动。 ne-resize 此光标指示矩形框的边缘可被向上及向右移动(北/东)。
cursor 属性规定要显示的光标的类型(形状),该属性定义了鼠标指针放在一个元素边界范围内时所用的光标形状(不过 CSS2.1 没有定义由哪个边界确定这个范围)。
这篇教程旨在使用一些有趣的例子让你熟悉OpenBR背后的思想、对象以及动机。注意需要摄像头的支持。
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不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标,比如分类问题,数据集类别平衡的情况下可以使用准确率作为评价指标,但是现实中的数据集几乎都是类别不平衡的,所以一般都是采用 AP 作为评价指标,分别计算每个类别的 AP,再计算mAP。
前言 什么是NMS算法呢?即非极大值抑制,它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛,特别是在目标检测方面,它是目标检测的最后一道关口,不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法,都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高(是行人的概率最大),并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用,如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。
https://www.zhihu.com/question/35887527/answer/147832196
Improving Object Detection With One Line of Code https://arxiv.org/abs/1704.04503
在目标检测中有很多常用的数据标注工具,如LabelImg、Labelme等等,经过标注生成的格式各不相同,但基本符合几大数据集的标注格式。
有一说一,这个小学生研究成果里面的统计图和组图都做得非常漂亮,值得广大硕博学习。
昨天突然接到一个需求,识别井盖且判断是否有井盖或无井盖。而且时间紧急,比赛突然加的需求,只给一天时间。一天时间用深度学习方法大概率是来不及了,采集数据标注数据训练模型都要花时间。
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文章目录 一、使用匈牙利法求解下面的指派问题 二、第一步 : 变换系数矩阵 ( 每行每列都出现 0 元素 ) 三、第二步 : 试指派 ( 找独立 0 元素 ) 一、使用匈牙利法求解下面的指派问题 ---- 四人分别完成四项工作所用时间 : A A A B B
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元素都覆盖住 , 如果能一眼看出来最好 , 如果不能 , 就需要使用打钩的方法 ;
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R-CNN是目标检测领域的开山之作,它首次将“深度学习”和传统的“计算机视觉”的知识相结合,如图所示,相比于传统的目标检测方法,R-CNN碾压了之前五年发展的成果。 论文地址:https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf
上一篇文章《学习|OpenCV图片修复函数inpaint》我们试验了OpenCV的图像修复函数,这篇我们结合鼠标事件使用修复做到想修复哪就修复哪的效果。
比起图像识别,现在图片生成技术要更加具有吸引力,但是要步入AIGC技术领域,首先不推荐一上来就接触那些已经成熟闭源的包装好了再提供给你的接口网站,会使用别人的模型生成一些图片就能叫自己会AIGC了吗?那样真正成为了搬运工了,而且是最廉价的。 生成图片技术更多是根据一些基础的图像处理技术来演变而来,从最基础的图像处理技术学习,你就能明白图片生成是怎么一回事。最近看了很多关于目标检测的文章和博客,也在学习AIGC技术,从基础手工设计特征到如今的深度学习模型,二者技术发展历史其实可以说是有比较共同性的。
最近在微信公众号里看到多篇讲解yolov5在openvino部署做目标检测文章,但是没看到过用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的。于是,我就想着编写一套用opencv的dnn模块做yolov5目标检测的程序。在编写这套程序时,遇到的bug和解决办法,在这篇文章里讲述一下。
正椭圆的外接矩形可以直接根据椭圆中心以及长短半轴确定,但一般的斜椭圆就要复杂一些,本文记录计算斜椭圆外接矩形的过程。 问题描述 image.png 如上述动图所示,给定一个一般但中心为原点的椭圆,长半轴 a, 短半轴 b,角度 \alpha。 需要求得在给定 a,b,\alpha 下椭圆的外接矩形,可以将问题简化为在给定数据下求图中 height 变量。 一般化方程 正椭圆方程为: image.png 当顺时针旋转角度 \alpha 后,x,y 值可以表示为: image.png 带入正椭圆
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。
请神容易送神难,加水印容易,去水印可就没那么简单了!那么,具体如何去水印呢,首先简单描述一下原理吧!
写文章用到的图片尺寸都很大,但是放到博客里面就显得比较小,所以每次看图时需要打开新标签页来看大图,有没有什么办法直接在博客里面预览大图呢?有的,CSS的强大功能就可以帮助实现
这是我的练习作业,我拿来回忆和复习。鹰眼地图是一种在地图上显示一个小的缩略图,用来表示当前地图的范围和位置的工具。它可以让我们在查看细节的同时,也能看到整体的情况,方便我们进行导航和定位。它还可以让我们通过拖动或者缩放鹰眼地图上的矩形框,来改变主地图的视图范围,实现同步更新。👏在本文中,我将介绍如何用C#语言和ArcGIS Engine的控件和类库,实现一个简单的鹰眼地图功能。我将分为以下几个步骤:创建一个Windows窗体应用程序,并添加两个MapControl控件,一个作为主地图,一个作为鹰眼地图。编写
文字输入框 用一个矩形框来显示输入的文字,当鼠标点击时,矩形框变成蓝色,可以输入文字。当鼠标点击矩形框外时,矩形框变成灰色,不可以输入文字。
卷积神经网络在检测图像中的物体时优于其他神经网络结构。很快,研究人员改进了 CNN 来进行对象定位与检测,并称这种结构为 R-CNN(Region-CNN)。R-CNN 的输出是具有矩形框和分类的图像,矩形框围绕着图像中的对象。以下是 R-CNN 的工作步骤:
指派问题 参考 【运筹学】整数规划 ( 整数规划求解方法 | 指派问题 ) 博客 ;
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人证比对,人机交互,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中,SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。
人脸识别是一种可以自动检测图像或视频中存在的人脸的技术。它可以用于各种应用,例如安全控制,自动标记照片和视频,以及人脸识别解锁设备等。在这篇博客中,我们将详细讨论人脸识别技术,以及如何使用 Python 中的 OpenCV 库实现人脸识别。
首先,我们需要安装 geopandas 和 shapely 库。可以通过以下命令来安装:
现在很多学校都在每个班级里设置一个图书角,图书角里的书可以自由借阅,为了更好地管理图书,老师会使用借阅证,借阅证上有学生的姓名、照片、年级等信息。制作这样的借阅证也可以使用条码标签软件,小编下面就详细介绍操作过程。
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