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【计算机视觉】检测与分割详解

另一方面，上采样需要使用一些巧妙的技术，其中两个是-最近邻[2]和转置卷积[3]。 上采样技术 简而言之，最近邻只是在它的接受域中复制特定元素（在上面的例子中是2x2）。...另一方面，转置卷积努力学习适当的权重,为滤波器执行上采样。在这里，我们从左上角值开始，这是一个标量，与过滤器相乘，并将这些值复制到输出单元格中。.... ---- 目标检测 目标检测的思想是从我们感兴趣的一组固定类别开始，每当这些类别中的任何一种出现在输入图像中时，我们就会在图像周围画出包围框，并预测它的类标签。...置信度分数反映了模型对框中包含对象的信心程度，如果框中没有对象，则置信度必须为零。在另一个极端，置信度应与预测框与ground truth标签之间的交集(IOU)相同。...给定一幅图像，我们希望预测该图像中目标的位置和身份(类似于目标检测)，但是，与其预测这些目标的边界框，不如预测这些目标的整个分割掩码，即输入图像中的哪个像素对应于哪个目标实例。

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比较目标检测模型性能的统计量，了解一下？

即使你的目标检测器检测到一张图片中有猫，但是如果你找不到这只猫在图片中的具体位置，那么这个检测器也是没有任何用处的。...由于你现在需要预测一张图片中目标是否出现及其具体位置，那么我们如何计算这个度量就变得相当有意思了。 首先，让我们定义目标检测问题，这样我们可以对问题有一个统一的认识。...我希望，读完本文之后你可以理解 mAP 的含义和意义。 关于参考标准（Ground Truth） 对于任何算法来说，度量的值总是把预测值和参考标准的信息进行比较之后计算得到的。...我们只知道训练、验证和测试数据集的参考标准信息。 在目标检测问题中，参考标准的信息包括图像，图像中目标的类别，以及每个目标的真实边界框。...训练好的模型会返回许多预测结果，但是这些预测结果中的大多数都会有非常低的置信度分数，因此我们只需考虑那些超过某个报告置信度分数的预测结果。

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YOLO v1

这些置信度得分反映了一个box包含目标的可信度有多高与box的预测有多准确。...通常置信度定义为：P_{r}(O b j e c t) * I O U_{\text {pred }}^{\text {truth }}如果在单元格中不存在目标，置信分数应该置为零。...否则置信分数等于预测框和标签之间的IOU。----每个边界框由五部分组成：x，y，w，h和置信度。(x, y)坐标表示box的中心相对于网格单元格的边界。宽度和高度相对于整个图像来预测。...最终，置信度预测代表了预测框和任何ground truth框之间的IOU。...这些使得类别的概率出现在盒子中，并且很好的预测了盒子是否为目标。?网络设计首先网络的卷积层从图像中提取特征，全连接层预测输出的概率和坐标。网络模型来源于GoogLeNet图像分类的思想。

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关于AB测试所要了解的五个要点

对于任何对统计学知识略知一二的人来说，这似乎显而易见，但是非常重要，值得先来介绍。 　　A/B测试的样本数量很棘手，不像大多数人所想或希望的那么简单。...合理地试验设计将会考虑预期的统计置信度所需的样本数量和转换次数，让试验得以全面展开，而不是因似乎有了成功的结果而提前停止试验。 　　...你是否只对打开它（或间接地阅读它）感兴趣？更可能的是，目标是让用户随后完成某种行为召唤（CTA，比如点击），因此该CTA即点击率可能是更准确的度量标准。 　　...如果你有好多用户，即使看到对照组中有49.9%的人和处理组中有50.1%的人也可能表明你的试验有问题。想检查是否有问题，请使用每组中的访客数量进行比例测试，看看p值是否小于.05。...分析中只包括可能受变化影响的人员。 　　Emily阐述的第11点探讨了这一点： 　　如果你的试验中有用户的体验没有受到变化的影响，你是在增加噪音，削弱检测效果的能力。 　　很棒的建议！

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平均精度均值(mAP)——目标检测模型性能统计量

即使你的目标检测器检测到一张图片中有猫，但是如果你找不到这只猫在图片中的具体位置，那么这个检测器也是没有任何用处的。 　　...由于你现在需要预测一张图片中目标是否出现及其具体位置，那么我们如何计算这个度量就变得相当有意思了。 　　首先，让我们定义目标检测问题，这样我们可以对问题有一个统一的认识。...▌目标检测问题 　　对于“目标检测问题”，我的意思是，给定一张图片，找到图中的所有目标，确定他们的位置并对他们进行分类。 　　...在目标检测问题中，参考标准的信息包括图像，图像中目标的类别，以及每个目标的真实边界框。...训练好的模型会返回许多预测结果，但是这些预测结果中的大多数都会有非常低的置信度分数，因此我们只需考虑那些超过某个报告置信度分数的预测结果。

1.3K20

基于energy score的out-of-distribution数据检测，LeCun都说好 | NerulPS 2020

不同于softmax置信度，energy score能够对齐输入数据的密度，提升OOD检测的准确率，对算法的实际应用有很大的意义 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号论文: Energy-based Out-of-distribution...这篇文章提出的能量模型想法在之前分享的《OWOD：开放世界目标检测，更贴近现实的检测场景 | CVPR 2021 Oral》也有应用，有兴趣的可以去看看。  ...因此，确定输入是否为OOD并过滤掉，对算法在高安全要求场景下的应用是十分重要的。  大部分OOD研究依赖softmax置信度来过滤OOD输入，将低置信度的认定为OOD。...在实际测试中，使用ID数据计算阈值，保证大部分的训练数据能被$g(x)$正确地区分。另外，需要注意的是，这里用了负energy分数$-E(x;f)$，是为了遵循正样本有更高分数的常规定义。...不同于softmax置信度，energy score能够对齐输入数据的密度，提升OOD检测的准确率，对算法的实际应用有很大的意义。

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数据分析必备——统计学入门基础知识

3、抽样方法和中心极限定理 #抽样方法 我们在做产品检验的时候，不可能把所有的产品都打开检验一遍看是否合格，我们只能从全部的产品中抽取部分样本进行检验，依据样本的质量估算整体的产品质量，这个就是抽样，抽样的定义是为了检验整体从整体中抽离部分样本进行检测...抽样有多种方法，针对不同的目的和场景，需要运用不同的方法进行检测，常见的抽样方法有： #概率抽样 •简单随机抽样； •分层抽样； •整群抽样（先将总体中若干个单位合并为组，这样的组称为群，再直接对群进行抽样...而且对于抽样中的统计专业技术要求不是很高； •概率抽样的技术含量更高，调查成本更高，统计学专业知识要求更高，适合调查目的为研究对象总体，得到总体参数的置信区间。 ?...2、假设检验类型 •单样本检验：检验单个样本的平均值是否等于目标值 •相关配对检验：检验相关或配对观测之差的平均值是否等于目标值 •独立双样本检验：检验两个独立样本的平均值之差是否等于目标值 3、统计检验方法...在两样本t检验中要用到F检验。检验两个样本的方差是否有显著性差异 这是选择何种T检验（等方差双样本检验，异方差双样本检验）的前提条件。

1.5K20

死磕YOLO系列，YOLOv1 的大脑、躯干和手脚

这就是 YOLO 的目标检测效果。它定位了图像中物体的位置，当然，也能预测物体的类别。 之前我有写博文介绍过它，但是每次重新读它的论文，我都有新的收获，为此我准备写一个系列的文章来详尽分析它。...1.缩放输入的图片 2.将图片送入到卷积神经网络中进行预测 3.通过预测的结果进行置信度的阈值处理，得到最终的结果。 本文围绕： YOLO 为什么能检测目标？ YOLO 长什么样子？...第一步，有选择的响应 cell。 总共有 49 个 cell，但是并不是每一个 cell 的预测都有意义，我们需要找出有意义的 cell。 那么哪些 cell 算是有意义呢？...=Pr(Obj)∗IOUpredtruth​ 其中 Pr(Obj)Pr(Obj)Pr(Obj) 取值只有 0 和 1 两种可能性，代表一个 cell 中是否存在物体。...首先 Loss 要计算： 中心点的 Loss 宽高的 Loss 置信度的 Loss 目标类别的 Loss 前面讲到一张图片产生 49 个 cell，有些 cell 没有什么意义，因为它们不包含任何的 Object

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YOLOv1v2v3简述 | 目标检测

置信度可以反应格子是否包含物体以及包含物体的概率，定义为${\Pr}(Object)*IOU_{pred}^{truth}$，无物体则为0，有则为IOU 每个格子预测$C$个类的条件概率$\Pr(Class_i...这里$\Bbb{1}_{ij}^{obj}$指代当前bbox是否负责GT的预测，需要满足2个条件，首先GT的中心点在该bbox对应的格子中，其次该bbox要是对应的格子的$B$个box中与GT的IoU最大...若有目标，$\hat{C}$实际为IOU，虽然很多实现直接取1 第三部分为分类置信度，相对于格子而言，$\Bbb{1}_i^{obj}$指代GT中心是否在格子中 Inference   对于PASCAL...： 将类别置信度预测改为逻辑独立分类 结合FPN的结构进行多level的预测 提出Darknet-53，将shortcut连接加入到网络中 Conclusion ***   YOLO系列是目标检测领域里十分经典的结构...这3篇论文看下来，感觉像是一本调参说明书，教你如何提高手上的目标检测网络的准确率，各种trick，十分值得研读 如果本文对你有帮助，麻烦点个赞或在看呗～undefined更多内容请关注 微信公众号【晓飞的算法工程笔记

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攻克目标检测难点秘籍二，非极大值抑制与回归损失优化之路

当然最近anchor free的方法有很多，但是主流应用上目前还是基于anchor的方式。 对于有先验框的目标检测，位置是通过学习给定的先验框和真实目标框的距离来进行预测。...而SoftNMS算法对于IoU大于阈值的边框，没有将其得分直接置0，而是降低该边框的得分，具体方法是： ?...2 回归损失函数优化 正如前面讲到的，对于有先验框的目标检测，位置是通过学习给定的先验框和真实目标框的距离来进行预测。而这个距离的刻画主要通过距离公式来度量，比如曼哈顿距离L1和欧式距离L2。...： 第一：直接最小化anchor框与目标框之间的归一化距离是否可行，以达到更快的收敛速度。...第二：如何使回归在与目标框有重叠甚至包含时更准确、更快。 文中提出了目标检测中回归框主要考虑的三要素：重叠区域，中心距离和宽高比。作者提出了DIoU和CIoU损失，提高了目标检测的精度。

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一个问题引发的统计学派之争

（神医并不清楚发病率，做出正确判断的概率实在实验室得出来的。对于检查是否患病的人，他的正确率不变。）有一次你去看病，神医诊断说你有这个病。请问你真正有这个病的概率是多少？...但是统计学最基本的，还需要能回答一些老板关于是还是否的问题： 人口平均身高到底超过170没有？硬币向上的概率超过0.6没有？...所以，整个频率学派留下来的精华就是：给出性质不错的参数值，不信就给个区间和置信度，硬是要我下结论，就假设检验好了。而做这些事情的前提是定义清楚参数，变量和分布形式。...本问题中，并没有估计样本，这个参数值也和发病率没有任何关系，仅能把医生的判断作为该未知参数值的1的置信度，即： 结论一： 根据医生的说法，有病与否这个参数为1的置信度为0.99。...香农同学在他的硕士研究论文中奠定了直到今天还在沿用的信息论基础，在统计学中的意义即是，统一了市面上给出的几乎所有的分布表达式的共同源头：最大熵模型，并且逐渐总结出了指数分布族这样的工具方便地对任意分布形式进行建模

39920

YOLOv2检测过程的Tensorflow实现

全部工程已传到github 代码获取： 关注微信公众号 datayx 然后回复 目标检测 即可获取。...这里着重介绍NMS中IOU计算方式：yolo2中计算IOU只考虑形状，先将anchor与ground truth的中心点都偏移到同一位置（cell左上角），然后计算出对应的IOU值。...IOU计算难点在于计算交集大小：首先要判断是否有交集，然后再计算IOU。计算时候有一个trick，只计算交集部分的左上角和右下角坐标即可，通过取max和min计算： ?...（2）IOU小于某阈值的anchor对应的预测框：只计算置信度c(目标值为0)误差。 （3）剩下IOU大于某阈值但不是max的anchor对应的预测框：丢弃，不计算任何误差。...可以看到，跟yolo1对比，yolo2引入anchor后检测精度有了提升（car和person的类别置信度高了许多），并且每个边界框对应一组类别概率解决了yolo1中多个目标中心点落在同一个cell只能检测一个物体的问题

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基于CNN目标检测方法（RCNN，Fast-RCNN，Faster-RCNN，Mask-RCNN，YOLO，SSD）行人检测

目前，目标检测也广泛用于安全监控，自动驾驶，人机交互，增强现实等众多领域。目标检测对计算机视觉和产业界实际应用都有十分重要的意义。...然而, 由于视角、遮挡、姿态等因素引起目标发生形变, 导致目标检测成为一个具有挑战性的任务。设计高准确率高效率的目标检测算法仍具有重大意义。...那么，可以 直接利用卷积神经网络对每个滑动窗口产生的候选区进行二分类，判断其是否为待检测目标。本文将这类方法称为基于分 类的卷积神经网络目标检测。...因此置信度可以定义为Pr(object)*IOU(truth/pred) 。YOLO的置信度是两个因子的乘积，预测框的准确度也反映在里面。...边界框类别置信度表征的是该边界框中目标属于各个类别的可能性大小以及边界框匹配目标的好坏，一般会根据类别置信度来过滤网络的预测框。 ?

1.6K10

视觉多目标跟踪算法综述（上）-附开源代码下载链接整理

，如何进行再识别问题 多目标跟踪任务需要解决比单目标跟踪更多的问题和难点，如何有效地解决这些问题对多目标跟踪算法有重要意义。...对于k时刻的关联对数似然概率，可以认为是k时刻之前关联观察似然概率的对数求和，由于任何时刻都可能存在多种假设关联，因此到k时刻的假设构成了一种组合假设树的层次关系。...3.2 基于检测可信度的粒子滤波算法 如果不限定检测观测为高斯分布，一种采用概率统计的多目标跟踪框架是基于检测可信度的粒子滤波算法[4]。 这个算法分为两个步骤：1....这里节点势能函数定义为： (3-16) 这个公式包含三项，分别表示轨迹小段中每个检测与跟踪目标的匹配代价，轨迹小段内部每两个检测的匹配代价，以及轨迹小段和跟踪目标之间的表观距离。...边的势能函数定义为： (3-17) 这里的函数d(.f)表示f时刻的检测，函数o表示重叠率，函数I是表示是否同一个检测。

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【目标检测系列】非极大值抑制(NMS)的各类变体汇总

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。...而SoftNMS算法对于IoU大于阈值的边框，没有将其得分直接置0，而是降低该边框的得分，线性Soft NMS计算方法是： ?...Adaptive NMS 研究背景 为了解决行人检测任务中目标过于密集的问题，本文对soft-NMS又进行了优化,提出了一种自适应的非极大值抑制（Adaptive NMS）的行人检测后处理方法，通过网络预测目标周边的密集和稀疏的程度...于是文章就定义了第i个物体处的密度如下： ? 有了密度之后，soft-NMS就改进成了： ?...IoU-Net：定位置信度 研究背景介绍 目标检测的分类与定位通常被两个分支预测。

3K10

数据挖掘之异常点检测「建议收藏」

大部分用于离群点检测的统计学方法都是构建一个概率分布模型，并考虑对象有多大可能符合该模型。离群点的概率定义：离群点是一个对象，关于数据的概率分布模型，它具有低概率。...优缺点：（1）有坚实的统计学理论基础，当存在充分的数据和所用的检验类型的知识时，这些检验可能非常有效；（2）对于多元数据，可用的选择少一些，并且对于高维数据，这些检测可能性很差。...2、基于邻近度的离群点检测。 一个对象是异常的，如果它远离大部分点。这种方法比统计学方法更一般、更容易使用，因为确定数据集的有意义的邻近性度量比确定它的统计分布更容易。...基于聚类的离群点：一个对象是基于聚类的离群点，如果该对象不强属于任何簇。离群点对初始聚类的影响：如果通过聚类检测离群点，则由于离群点影响聚类，存在一个问题：结构是否有效。...不再强属于任何簇的对象被添加到潜在的离群点集合；而当前在该集合中的对象被测试，如果它现在强属于一个簇，就可以将它从潜在的离群点集合中移除。

69920

深度学习500问——Chapter08：目标检测（4）

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。...（2）对于（1）中每个剩下的没有与任何ground truth匹配到的先验框，找到与其IOU最大的ground truth，若与其该ground truth的IOU值大于某个阈值（一般设为0.5），则该先验框对应的预测边界框与该...之前的物体检测方法首先需要产生大量可能包含待检测物体的先验框，然后用分类器判断每个先验框对应的边界框是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...由于一幅图中大部分网络中是没有物体的，这些网格中的边界框的confidence置为0，相比于有物体的网络，这些不包含物体的网格更多，对梯度更新的贡献更大，会导致网络不稳定。...由此可以计算某对象 i 属于类别同时在第 j 个边界框中的得分： 每个网格有20个类条件概率，2个边界框置信度，相当于每个网格有40个得分，7x7个网格有1960个得分，每类对象有 1960/20=98

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理解目标检测模型中的性能评估

首先，让我们定义目标检测问题。 ▌目标检测问题 ---- ---- “目标检测问题”是指： 给定一个图像，找到其中的目标，找到他们的位置和并且对目标进行分类。...对于物体检测问题，Ground Truth包括图像，图像中目标的类别以及该图像中每个目标的边界框。 一个例子： ?...所以对于这个特定的例子，我们的模型在训练中得到的是这个 ? 和3组数字定义的ground truth （让我们假设这个图像是1000x800px，所有这些坐标都是构建在像素层面上的） ?...识别正确的检测和计算精度 ---- 使用IoU，我们现在必须确定检测是否正确。...我们现在计算模型得到的每个检测框（置信度阈值后）的IoU值。 使用这个值和我们的IoU阈值（比如0.5）比较，我们计算图像中每个类的正确检测次数（A）。

2.9K50

明月深度学习实践003：目标检测与Yolov1深度理解

0x01 目标检测 ---- 目标检测做的是检测出图像上哪些区域有我们关注的什么类别的目标，从这个理解上，任务就是分成两个步骤的： 检测出图像的哪些区域有目标； 对这些目标做分类。...从我们的经验来说，目标检测应该也是分成两个步骤的，就像我们在地上找一个纽扣一样： 先粗略看地面上有哪些区域可能有类似纽扣的； 再凑近点看看，这个区域是否真的有纽扣。...对于目标检测，对于每个目标我期待的输出是： (x, y, w, h, p1, p2, ..., pk) 其中(x, y)是目标中心点，(w, h)是目标box的宽高，而(p1, p2, ..., pk)...而bbox的宽高计算则简单一些(w/img_w, h/img_h)，对应除以图像的宽高即可。 bbox是否有对象的置信度自然都是1了，后面的类别概率就是(p1, p2, ..., p20)。...这个损失函数的定义很好理解，比较技巧性的地方我看有两个： 置信度的损失拆成了两个部分，对于没有目标的部分前面乘了一个超参数，在作者的论文里，该值是一个小于0的值，显然是要降低这部分的影响。

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【目标检测】目标检测遇上知识图谱：Object detection meets knowledge graphs论文解读与复现

前言 常规的目标检测往往是根据图像的特征来捕捉出目标信息，那么是否有办法加入一些先验信息来提升目标检测的精准度？ 一种可行的思路是在目标检测的输出加入目标之间的关联信息，从而对目标进行干涉。...工作架构 这篇文章作者提出的是一个通用的知识引入架构，因此对于任何目标检测模型都可以适用。...图中的这个矩阵意义是：第一个检测目标属于类别1的置信度为0.6，属于类别2的置信度为0.4；第二个检测目标属于类别1的置信度为0.2，属于类别2的置信度为0.8； 在这个输出结果基础上，从先验知识(Knowledge...干涉检测输出 有了语义一致性矩阵S之后，就可以对输出结果进行干涉。论文中，对于如何进行干涉并没有说明。...代码地址：https://github.com/tue-mps/rescience-ijcai2017-230 复现结论 复现作者提到： 对于所描述的任何一种方法，作者的主张都无法得到证实。

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