抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测算法，以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。我们提出的算法使用感兴趣区域（RoIs）来检测目标的分类和位置回归。为了训练网络，我们提供了比Cornell Grasp Dataset更大的多对象抓取数据集，该数据集基于Visual Manipulation Relationship Dataset。实验结果表明，我们的算法在1FPPI时达到24.9％的失误率，在抓取我们的数据集时达到68.2％的mAP。机器人实验表明，我们提出的算法可以帮助机器人以84％的成功率掌握多物体场景中的特定目标。
各位小伙伴大家好，今天将会带领大家一起学习如何搭建一个违章停车检测系统。需要重点说明的是，今天使用的逻辑和判定条件比较难，尤其是他的编程实现。不过小伙伴不要怕，我们提供了项目的开源代码，具体链接如下：
除了将该图像标记为猫外，还需要定位图中的猫，典型方法是在该猫周围画一个边界框，这个方框可以看做定义该方框的一系列坐标，(x,y) 可以是方框的中心w 和 h 分别表示方框的宽和高。 要计算这些值 我们可以使用典型分类 CNN，用到的很多相同结构。
每天有数百万人乘坐地铁、民航飞机等公共交通工具，因此行李的安全检测将保护公共场所免受恐怖主义等影响，在安全防范中扮演着重要角色。但随着城市人口的增长，使用公共交通工具的人数逐渐增多，在获得便利的同时带来很大的不安全性，因此设计一种可以帮助加快安全检查过程并提高其效率的系统非常重要。卷积神经网络等深度学习算法不断发展，也在各种不同领域（例如机器翻译和图像处理）发挥了很大作用，而目标检测作为一项基本的计算机视觉问题，能为图像和视频理解提供有价值的信息，并与图像分类、机器人技术、人脸识别和自动驾驶等相关。在本项目中，我们将一起探索几个基于深度学习的目标检测模型，以对X射线图像中的违禁物体进行定位和分类为基础，并比较这几个模型在不同指标上的表现。
物体的互相遮挡在日常生活中普遍存在，严重的遮挡易带来易混淆的遮挡边界及非连续自然的物体形状，从而导致当前已有的检测及分割等的算法性能大幅下降。本文通过将图像建模为两个重叠图层，为网络引入物体间的遮挡与被遮挡关系，从而提出了一个轻量级的能有效处理遮挡的实例分割算法。
但究竟什么是物体检测？对象检测处理通过给定输入（图像或视频）中的边界识别和定位某些类的对象。
作者：Amir Rosenfeld、Richard Zemel、John K. Tsotsos
点击上方蓝字关注我们 微信公众号：OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 将3D对象检测方法分为三类：单目图像，点云以及基于融合的方法。基于单目图像的方法。 尽管2D对象的检测已解决，并已在多个数据集中得到成功应用。但KITTI数据集对对象检测，提出了挑战的特定设置。而这些设置，对于大多数驾驶环境都是常见的，包括小的、被遮挡的或被截断的物体，以及高度饱和的区域或阴影。此外，图像平面上的2D检测，还不足以提供可靠的驱动系统。此类应用需要更精确的3D空间定位和尺寸估算。本节将重点介
在这个系列中，我们将对目标检测算法进行全面探讨。 第1部分，我们介绍常见的基于区域的目标检测器，包括Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN和FPN。 第2部分，我们介绍单步检测器（single shoot dectors, SSD)。第3部分，我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法，我们研究哪些部分在其作用，哪些部分是重要的，可以在哪些部分进一步改进。希望通过对算法如何发展到今天的研究，会给我们未来的研究提供方向。
选自medium 机器之心编译 机器之心编辑部 Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型，其他流行的模型通常与这三者类似。本文介绍了深度学习目标检测的
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2306.12156v1.pdf
今天将分享肾脏和肾脏肿瘤分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
计算机视觉领域，利用局部特征、全局特征、深度特征以及上下文特征已经是大家习以为常的操作，尤其是前三种特征的使用，近期对上下文及显著性特征关注较多，今天和大家分享的一个技术，其也是利用了目标所在场景的上下文特征，更精确去得到目标的位置。
每次丢了东西，我们都希望有一种方法能快速定位出失物。现在，目标检测算法或许能做到。目标检测的用途遍布多个行业，从安防监控，到智慧城市中的实时交通监测。简单来说，这些技术背后都是强大的深度学习算法。
王小新 编译自 Medium 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 卷积神经网络（CNN）不仅能用来对图像进行分类，还在图像分割任务重有着广泛的应用。 Dhruv Parthasarathy就职于Athelas，一家专注于深度学习技术的医疗健康公司。他在Medium上发布了一篇博客文章，介绍了在具体的图像分割任务中如何应用卷积神经网络，来得到更好的效果。 以下内容编译自Parthasarathy文章： 自从深度学习鼻祖Geoff Hinton与他的研究生Alex Krizhevsky和Ilya Sut
作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点
对于目标检测、实例分割、图像分类和许多其他当前的计算机视觉挑战，一个带有Multi-Head Self-Attention的Transformer可能是所有任务都需要的。Transformer在自然语言处理中取得成功后，学习远程特征依赖在计算机视觉中也被证明是一种有效的策略。
译自：How Booking.com Searches Through Millions of Locations in Milliseconds
本章的目的是开发许多图像处理过滤器，并将其实时应用于网络摄像头的视频流。 这些过滤器将依靠各种 OpenCV 函数来通过拆分，合并，算术运算以及为复杂函数应用查找表来操纵矩阵。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.13243.pdf
今天我们将讨论由四个机构的研究人员提出的一种方法，其中一个是字节跳动人工智能实验室。他们为我们提供了一种新的方法，称为Sparse R-CNN(不要与 Sparse R-CNN 混淆，后者在 3D 计算机视觉任务上使用稀疏卷积)，该方法在目标检测中实现了接近最先进的性能，并使用完全稀疏和可学习的方法生成边界框。
译者 | 王柯凝 【 AI 科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。 那么什么是计算机视觉呢？ 这里给出了几个比较严谨的定义： ✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆B
目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。
计算机视觉是目前深度学习领域最热门的研究领域之一。它位于许多学术科目的交汇点，如计算机科学（图形学，算法，理论，系统，建筑），数学（信息检索，机器学习），工程学（机器人学，语音，自然语言处理，图像处理），物理学（光学） ，生物学（神经科学）和心理学（认知科学）。由于计算机视觉代表了对视觉环境及其背景的相对理解，许多科学家认为，该领域由于其跨域掌握为人工智能铺平了道路。
计算机视觉是一门研究如何对数字图像或视频进行高层语义理解的交叉学科，它赋予机器“看”的智能，需要实现人的大脑中（主要是视觉皮层区）的视觉能力。
占道经营流动商贩识别检测系统基于OpenCv+Yolo网络模型架构，对占道经营行为进行实时监测分析。当识别到流动商贩占道经营时，占道经营流动商贩识别检测OpenCv+Yolo网络模型立即抓拍并提示相关人员妥善处理。占道经营流动商贩识别检测提高城市道路的监管效率，产生强大的威慑作用，提升效率。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
值班脱岗智能监测识别系统通过python+yolo网络模型深度学习算法技术，值班脱岗智能监测识别系统对重要区域岗位状态等进行7*24小时不间断实时监测，当超过后台规定时间没有人员在规定区域，无需人为干预立即抓拍告警。目标检测架构分为两种，一种是two-stage，一种是one-stage，区别就在于 two-stage 有region proposal过程，类似于一种海选过程,网络会根据候选区域生成位置和类别，而one-stage直接从图片生成位置和类别。今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。
AI城管占道经营识别检测算法通过yolo+python深度学习训练框架模型，AI城管占道经营监测识别系统对道路街区小摊贩占道经营违规摆摊行为进行检测，检测有出店经营占道经营违规摆摊情况，yolo+python深度学习训练框架模型会立即抓拍存档。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。
裸露土堆智能识别检测系统基于python+yolo计算机视觉深度学习技术，裸露土堆智能识别检测系统对现场画面中土堆裸露情况进行实时分析检测，若发现画面中的土堆有超过40%部分裸露，则判定为裸露进行抓拍预警。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行裸露土堆识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。而且这一次的YOLOv5是完全基于PyTorch实现的！在我们还对YOLOv4的各种高端操作、丰富的实验对比惊叹不已时，YOLOv5又带来了更强实时目标检测技术。按照官方给出的数目，现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
今天，我们将研究如何在OpenCV框架中使用YOLO。YOLO于2016年问世，用于多目标检测，它与OpenCV框架兼容，但我们需要下载“ yolov3.weights”和“yolov3.cfg”。
深度卷积神经网络最近在一系列图像识别基准测试中取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测一个边界框和图像中每个目标类别的置信度得分。这样的模型捕获目标周围的整个图像上下文，但是如果不天真地复制每个实例的输出数量，就不能处理图像中相同目标的多个实例。在这项工作中，我们提出了一个显著性激发的神经网络模型用于检测，它预测了一组与类无关的边界框，以及每个框的一个得分，对应于它包含任何感兴趣的目标的可能性。模型自然地为每个类处理可变数量的实例，并允许在网络的最高级别进行跨类泛化。我们能够在VOC2007和ILSVRC2012上获得具有竞争力的识别性能，同时只使用每张图像中预测的前几个位置和少量的神经网络评估。
煤矿风险监测预警系统基于YOLO网络模型视觉分析，煤矿风险监测预警系统7*24小时不间断自动识别现场人员作业行为、着装合规情况以及传送皮带撕裂跑偏等风险异常情况。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
文 / Subbu Venkatrav, Arsen Kostenko, Shinjan Tiwary, Sreeram Chakrovorthy, Cyril Concolato, Rohit Puri and Yi Guo
河道水位识别系统采用yolov5网络模型深度学习技术，河道水位识别系统自动识别水尺位置，河道水位识别系统通过AI图像识别技术将数字与水位线位置结合对别，即可识别出水尺读数。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。
在上一章中，我们了解了光学字符识别（OCR）技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型（EAST 模型）来识别扫描文档和照片中的文本，该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中，我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题，在近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置，并为每个对象实例分配对应的类别标签。
论文阅读模块将分享点云处理，SLAM，三维视觉，高精地图相关的文章。公众号致力于理解三维视觉领域相关内容的干货分享，欢迎各位加入我，我们一起每天一篇文章阅读，开启分享之旅,有兴趣的可联系微信dianyunpcl@163.com。
通常我们看到一幅图像的时候，我们都会关注于图像中的某一点上。这有可能是一个人，一个建筑物或者甚至是一个水桶。图像的清晰部分几乎没有什么意义，这些部分在图像中通常的特点是缺少关注点、颜色单调和纹理平滑。当这样一类图像出现的时候，它们是从图像剩余部分分割出感兴趣目标的理想图像。这篇文章就探索了这类显著性图像的分割。
一个田地已经灌溉的年数的卫星图像。灌溉水最可能的来源是奥加拉拉含水层。图片来自科罗拉多州霍利奥克附近。资料来源：美国国家航空航天局
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】无需对象信息，首个纯视觉UI理解解决方案！ 对AI来说，「玩手机」可不是一件易事，光是识别各种用户界面（user interface, UI）就是一大难题：不光要识别出各个组件的类型，还要根据其使用的符号、位置来判断组件的功能。 对移动设备UI的理解，能够帮助实现各种人机交互任务，比如UI自动化等。 之前的工作对移动UI的建模通常依赖于屏幕的视图层次信息，直接利用了UI的结构数据，并借此绕过了从屏幕像素开始对组件进行识别的难题。 不过并不是所有的
水位标尺智能识别系统通过python+yolo网络模型深度学习技术，水位标尺智能识别系统对河道湖泊水库等水位进行7*24小时实时自动监测，水位标尺智能识别系统监测到水位到达警戒线时，立即抓拍存档告警，并同步回传后台提醒人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。
作者：Xiongwei Wu, Doyen Sahoo, Steven C.H. Hoi
今天将分享纵隔肿瘤检测完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
几周前，当我在做一个物体检测Kaggle竞赛时，我偶然发现了VarifocalNet。我非常惊讶地看到它与许多SOTA对象检测模型(如YoloV5和EfficientDet)相匹配，在某些情况下甚至优于它们。我自己查阅了这篇论文，我非常喜欢。它引入了许多我发现有趣的新概念，如Varifocal Loss，IoU-aware classification score (IACS)，等等。
摘 要：本文针对物体检测中的环境变化多样、物体尺度变化不一、搜索空间巨大等挑战性问题，围绕特征构建、模型优化和应用等方面进行研究。针对物体检测中的多尺度特征融合问题，提出针对物体检测的神经网络特征融合方法HyperNet；进一步提出了逆向连接的特征金字塔物体检测方法，将不同尺度的物体分配不同层次的特征，该方法大大减少了多尺度物体检测的难度；提出了无需候选窗的物体检测模型FoveaBox，摒弃了传统依赖候选窗扫描的过程。本文提出的系列方法已经在检测、分割、姿态估计等方面成功得到拓展。
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