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【教程】COCO 数据集：入门所需了解的一切

数据集中的每个注释都包含以下信息： 图像文件名 图像尺寸（宽度和高度） 具有以下信息的对象列表： 对象类别（例如，“人”、“汽车”）； 边界框坐标（x，y，宽度，高度）； 分割掩模（多边形或RLE格式）...数据集为80 种不同类型物体的坐标提供 边界框 ，可用于训练模型来检测边界框并对图像中的物体进行分类。...每个注释对象都包含对象的类标签、边界框坐标和分割掩码等信息。...“bbox”字段是指图像中对象的边界框坐标。...边界框由四个值表示：左上角的 x 和 y 坐标以及框的宽度和高度。 这些值都是标准化的，将它们表示为图像宽度和高度的分数。

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目标检测 | Anchor free之CenterNet深度解析

，大小为（W/4,H/4,2），对HeatMap的输出进行精炼，提高定位准确度 （3） Height&Width,大小为（W/4,H/4,2），预测以关键点为中心的检测框的宽高 那么如何将这些输出转为直观的检测框信息呢...那么encode就是将检测框信息（通常为ground-truth bounding box的坐标、宽高信息）转化为形为网络输出的信息，便于网络损失函数的求解。...代码中实现decode这一过程的代码如下 def _ctdet_decode(hm, reg, wh, k=100, output_stride=4): """将网络的输出转换为标准的检测框信息...获取索引对应的类别 _inds = K.cast(_inds / cat, 'int32') #在某一类别中的位置（最大长度为 width*width），一维的 # 一维位置转二维坐标...focal loss 这里的p是检测框中心点（原图中）的真实坐标，p/R是理论上该中心点映射到特征图的准确位置区域（很可能是浮点型）。

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如何用pycococreator将自己的数据集转换为COCO类型

COCO是最早出现的不只用边界框来注释对象的大型数据集之一，因此它成了用于测试新的检测模型的普遍基准。...用于储存注释、格式固定的COCO成为了业界标准，如果你能将数据集转换成COCO类型，那么最先进的模型都可为你所用。...接下来就该pycococreator接手了，它负责处理所有的注释格式化细节，并帮你将数据转换为COCO格式。让我们以用于检测正方形、三角形和圆形的数据集为例，来看看如何使用它。 ?...例如0 0 1 1 1 0 1转换成2 3 1 1。列优先意味着我们顺着列自上而下读取二进制掩码数组，而不是按照行从左到右读取。...COCO格式，并用计算机视觉领域的最新进展进行试验。

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使用 YOLO 进行对象检测：保姆级动手教程

我们获取每个检测到的对象的类名、框大小和坐标： predict() 方法中有多个参数，让我们指定是否要使用预测的边界框、每个对象的文本名称等绘制图像。...如何将其他格式的数据转换为YOLO YOLO 的注解是txt 文件的形式。..., 540 , 1 我们可以从 txt 文件中拆分每一行，看看它由什么组成： 一行的第一部分指定图像的基本名称：image1.jpg , image2.jpg 一行的第二部分定义了边界框坐标和类标签...边界框坐标是一个明确的概念，但是指定类标签的class_id编号呢？每个class_id都与另一个 txt 文件中的特定类相关联。...如果您已经有了 VOC 格式 (.XMLs) 的注释，您可以使用此文件从 XML 转换为 YOLO。 将数据拆分为子集 与往常一样，我们希望将数据集分成 2 个子集：用于训练和验证。

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YOLO Implementation

此函数接收Darknet返回的模型m、调整大小后的图像以及NMS和IOU阈值，并返回找到的对象的边界框。...每个边界框包含7个参数：边界框中心的坐标（x，y），边界框的宽度 w 和高度 h，置信度检测级别，对象类概率和 对象类ID。...最后，我们使用plot_boxes（）函数绘制YOLO在我们的图像中找到的边界框和相应的对象类标签。 如果将plot_labels标志设置为False，您将显示没有标签的边界框。...如果你的nms_thresh太低，这样可以更容易地查看边界框。 plot_boxes（）函数使用相同的颜色绘制同一对象类的边界框。...但是，如果您希望所有边界框都是相同的颜色，则可以使用color关键字来设置所需的颜色。

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使用Python分析姿态估计数据集COCO的教程

在这里我们会找到边界框的位置和大小，区域，关键点，源图像的文件名等。 我们不必手动解析JSON。...第27-32行显示了如何加载整个训练集（train_coco），类似地，我们可以加载验证集（val_coco） 将COCO转换为Pandas数据帧 让我们将COCO元数据转换为pandas数据帧，我们使用如...关键点数量 具有特定数量关键点的边界框的数量是附加的有用信息。 ? 为什么要边界框？ 边界框有一个特殊的标志iscrowd，用来确定内容是应该作为一个群组（没有关键点）还是一个人（应该有关键点）。...一般来说，iscrowd是为包含许多人的小实例（例如网球比赛中的观众）的边界框设置的。...从COCO数据集中展示了一些或多或少有用的指标，比如图像中人的分布、人的边界框的规模、某些特定身体部位的位置。 最后，描述了验证集分层的过程。

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ECCV 2018 | 旷视科技Oral论文解读：IoU-Net让目标检测用上定位置信度

也就是说，如果多次应用边界框回归，可能有损输入边界框的定位效果（见图 1(b)）。 ? ? 图 1：由缺乏定位置信度所造成的两个缺点的图示。这些示例选自 MS-COCO minival [17]。...在 3.2 和 3.3 节，研究者分别展示了如何将 IoU 预测器用于 NMS 和边界框修正的方法。最后在 3.4 节，研究者将 IoU 预测器整合进了 FPN [16] 等现有的目标检测器中。...其没有任何坐标量化，而且在边界框坐标上有连续梯度。...在推理过程中，研究者首先对初始坐标应用边界框回归。为了加快推理速度，研究者首先在所有检测到的边界框上应用 IoU 引导式 NMS。...4 实验 研究者在有 80 个类别的 MS-COCO 检测数据集 [17] 上进行了实验。

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目标检测（Object Detection）

( x ， y ) (x，y) (x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...通过图像宽度和高度来规范边界框的宽度和高度，使它们落在0和1之间；边界框 x x x和 y y y坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，边界也在0和1之间； （4）损失函数 损失函数由坐标预测、是否包含目标物体置信度...通过对比实验，发现用聚类分析得到的先验框比手动选择的先验框有更高的平均IOU值，这使得模型更容易训练学习。 VOC和COCO的聚类边界框尺寸。...注释以 PASCAL VOC 格式保存为 XML 文件，这是 ImageNet 使用的格式。 此外，它还支持 COCO 数据集格式。...VOC XML格式读写 使用Core ML模型自动标记图像 将视频转换为图像帧 5.

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手把手教你使用PyTorch从零实现YOLOv3（1）

解释输出 通常，（与所有目标检测器一样）将卷积层学习到的特征传递到分类器/回归器上，该分类器/回归器进行检测预测（边界框的坐标，类标签等）。 在YOLO中，通过使用1 x 1卷积的卷积层来完成预测。...B表示每个单元格可以预测的边界框的数量。根据本文，这些B边界框中的每一个都可以专门用于检测某种对象。每个边界框都有5+C属性，这些属性描述每个边界框的中心坐标，尺寸，置信度得分和C类置信度。...做出预测 以下公式描述了如何转换网络输出以获得边界框预测。 ? YOLO方程 bx，by，bw，bh是我们预测的x，y中心坐标，宽度和高度。tx，ty，tw，th是网络输出的内容。...通常，YOLO不会预测边界框中心的绝对坐标。它预测的偏移量是： 相对于预测对象的网格单元的左上角。 通过特征图中的像元尺寸进行归一化，即1。 例如，考虑我们的狗的形象。...我们如何将检测结果从10647减少到1？ 通过对象置信度进行阈值化 首先，我们根据盒子的客观性得分对其进行过滤。通常，分数低于阈值的框将被忽略。 非最大抑制 NMS旨在解决同一图像的多次检测问题。

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检测9000类物体的YOLO9000 更好 更快 更强

2.3 用锚箱（Anchor Boxes）的卷积 YOLO用卷积特征提取器顶部的全连接层来直接预测边界框的坐标。 Faster R-CNN用精心挑选的先验来预测边界框。...预测偏移而非坐标，简化了问题，且使网络更易学。 删除YOLO的全连接层，用锚箱预测边界框：删除一池化层使网络卷积层的输出有更高的分辨率。...除了预测偏移，同YOLO一样，预测相对网格单元的位置坐标。真实边界框的位置范围落入[0,1]之间。Logistic激活约束网络预测落入该范围。 对输出特征图中的每个单元，网络预测5个边界框。...网络预测每个边界框的5个坐标tx,ty,tw,th和to。若单元从图像的左上角偏移(cx,cy)，且边界框有先验pw,ph，则预测为： ? ? 约束位置预测更易学参数化，使网络更稳定。...类似的数据增广，COCO和VOC上用相同的训练策略。 4. 更强 联合训练检测和分类。检测时用有标签图像来预测边界框坐标，物体（objectness）和分类日常物体。

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ECCV2020 | 将投票机制引入自下而上目标检测，整合局部和全局信息

在自上而下的方法中，将以矩形框的形式检测目标，并基于这些框以整体方式预测目标。设计假设空间（例如anchor框的参数）本身就是一个问题。...输入图像首先通过主干CNN，其主输出连接到三个不同的分支：（i）进行视觉证据得分的预测， （ii）目标的边界框尺寸（宽度和高度）预测，以及（iii）目标的中心位置偏移预测。...在下文中，R表示vote域中的区域数，Kr表示某一特定区域r中的像素数，Δr(i)表示相对于vote域中心的第i个像素的相对空间坐标。同时，将vote域作为一个固定权重(非学习型)的转置卷积来实现。...投票过程将visual evidence张量（例如Ec）转换为目标存在map，其工作过程如下所述：假设要在证据张量E的第i个行，第j个列和第三个通道上处理visual evidence。...注意，由于for循环，单纯的算法1实现效率很低，但是，使用“转置卷积”操作可以有效地实现它。 ?

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VarifocalNet (VF-Net)一种新型的目标检测网络

新SOTA模型的优点在于，它们几乎总是建立在几种新技术之上，并且了解每种技术以及如何将它们组合到一个模型中，这才是优秀数据科学家与其他模型之间的区别（当然，我认为是这样 ）。...FCOS网络预测每个图像的分类得分（除了边界框坐标之外）。...VFNet的作者发现，用此分类替换预测的边界框和真实值之间的IoU [1]（gt_IoU）可以大大提高性能（COCO为74.7 AP对56.1 AP）。...这主要是因为高质量对象检测的主要秘诀是从大量的预测盒中选择正确的边界盒，而gt_IoU不仅比经典分类得分更能做到这一点。 作者还设计了一个更加不同的边界框，即一个更适合此IACS分数的星形框。...该星形框还允许在最终预测之前进行更有效和准确的边界框精炼阶段。VFNet在最后一个边界框优化阶段还使用NMS（非最大抑制）来进一步消除冗余框。

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干货 | YOLOV5 训练自动驾驶数据集，并转Tensorrt，收藏！

1.3 BDD数据转YOLO格式 Berkerley 提供了Bdd100k数据集的标签查看及标签格式转化工具。...由于没有直接从bdd100k转换成YOLO的工具，因此我们首先得使用将bdd100k的标签转换为coco格式，然后再将coco格式转换为yolo格式。...yolo格式的转换后，会获得bdd100k_labels_images_det_coco_train.json和bdd100k_labels_images_det_coco_val.json两个文件。...Coco to yolo 在完成先前的转换之后，我们需要将训练集和验证集的coco格式标签转换为yolo格式。...iou-thres：NMS的IOU阈值，可以根据实际对象的重叠度调节，默认0.5 — device: 选择使用CUDA或者CPU — view-img：显示所有推理结果 — save-txt：将每一帧的推理结果及边界框的位置

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CVPR 2019 | 旷视提出新型目标检测损失函数：定位更精准

但是，可以观察到一些案例中的基本 ground truth 边界框原本就是模糊的，这会让边界框回归函数的学习更加困难。图 1 (a)(c) 是 MS-COCO 中两个边界框标记不准确的示例。...图 2：VGG-16 Faster RCNN 在 MS-COCO 上的失败案例。(a) 两个边界框都不准确；(b)有较高分类分数的边界框的左边界是不准确的。...形式上讲，该网络预测的是一个概率分布，而不只是边界框位置。尽管该分布可能更复杂，可能是多变量高斯分布或高斯混合分布，但该论文为了简单起见假设坐标是相互独立的且使用了单变量高斯分布。...图 5：VGG-16 Faster R-CNN 在 MS-COCO 上的方差投票结果。每个边界框中的绿色文本框对应于预测的标准差 σ。...这篇论文提出了一种全新的带有不确定性的边界框回归损失，可用于学习更准确的目标定位。使用 KL 损失进行训练，网络可学习预测每个坐标的定位方差。所得到的方差可实现方差投票，从而优化所选择的边界框。

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(Python)用Mask R-CNN检测空闲车位

大多数对象检测算法仅返回每个对象的边界框。...图像中对象的边界框，以X / Y像素位置给出。 位图“掩码”，用于指示边界框内的哪些像素是对象的一部分，哪些不是。 使用掩码数据，我们还可以计算出对象的轮廓。...有一个问题是我们图像中汽车的边界框会部分重叠： 即使对于不同停车位的汽车，每辆汽车的边界框也会重叠一点。...因此，如果我们假设每个边界框代表一个停车位，那么即使停车位是空的，也可能有一部分被其他汽车占用。 我们需要一种方法来测量两个对象重叠的程度，以便检查“大多数空闲”的框。...通过查找两个对象重叠的像素数量并将其除以两个对象所覆盖的像素数量来计算IoU，如下所示： 这将为我们提供汽车边界框与停车位边界框重叠的程度。 有了这个，我们可以很容易地确定汽车是否在停车位。

2.1K20

【深度学习】目标检测

(x，y)(x，y)(x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...通过图像宽度和高度来规范边界框的宽度和高度，使它们落在0和1之间；边界框xxx和yyy坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，边界也在0和1之间； （4）损失函数 损失函数由坐标预测、是否包含目标物体置信度...通过对比实验，发现用聚类分析得到的先验框比手动选择的先验框有更高的平均IOU值，这使得模型更容易训练学习。 VOC和COCO的聚类边界框尺寸。...注释以 PASCAL VOC 格式保存为 XML 文件，这是 ImageNet 使用的格式。 此外，它还支持 COCO 数据集格式。...VOC XML格式读写 使用Core ML模型自动标记图像 将视频转换为图像帧 5.

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CVPR 2019：精确目标检测的不确定边界框回归

大规模的目标检测数据集(例如MS-COCO)在进行Ground Truth框标注时仍然存在歧义。...因此，本文可以对四个坐标的方差进行单独的学习，而不只是IoU。var voting 通过由KL损失学习到的相邻边界框的方差来对选择的框产生新的位置。 3....通过Box std计算得到的KL损失函数反向传播修改Box中的坐标点位置和预测框的大小。这里用(x1,y1,x2,y2)代表预测边界框左上角和右下角的坐标。...(x1*,y1*,x2*,y2*)表示真实的边界框左上角和右下角的坐标。(x1a,x2a,y1a,y2a,wa,ha)是Anchor。...所以，论文在预测边界框位置的基础上又预测了一个位置的分布，这里假设坐标是独立的，为了简单起见，使用了单变量的高斯函数，如公式2所示： 式子中边界框坐标表示为x，因为我们可以独立地优化每个坐标，Θ是一组可以学习的参数

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