https://kdd.org/kdd2023/research-track-papers/
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。
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
目前有好几位粉丝,跟我反馈说考到了NMS。今天开始,我们好好把NMS这个点给lu过去。今天说的是针对传统NMS存在的问题而提出的优化。后面还会分享针对不同任务,推出的NMS,欢迎各位持续关注!
在这篇文章中,我将解释有监督的机器学习技术如何相互关联,将简单模型嵌套到更复杂的模型中,这些模型本身嵌入到更复杂的算法中。接下来的内容将不仅仅是一份模型备用表,也不仅仅是一份监督方法的年表,它将用文字、方程和图表来解释主要机器学习技术家族之间的关系,以及它们在偏差-方差权衡难题中的相对位置。
可以发现,曲线下 95 %的面积在身高 142 ~ 169cm,表示身高在这个范围内的概率。也就是说,测量一个人身高时,得到身高在 142 ~ 169cm 间的概率在 95%。
大家好,我是小魔龙,Unity3D软件工程师,VR、AR,虚拟仿真方向,不定时更新软件开发技巧,生活感悟,觉得有用记得一键三连哦。
1. 题目 在二维平面上计算出两个由直线构成的矩形重叠后形成的总面积。 每个矩形由其左下顶点和右上顶点坐标表示,如图所示。 示例: 输入: -3, 0, 3, 4, 0, -1, 9, 2 输出: 4
https://leetcode-cn.com/problems/rectangle-area
在前面的秘籍一中,我们主要关注了模型加速之轻量化网络,对目标检测模型的实时性难点进行了攻克。但是要想获得较好的检测性能,检测算法的细节处理也极为重要。
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢?
众所周知,非极大值抑制NMS是目标检测常用的后处理算法,用于剔除冗余检测框,本文将对可以提升精度的各种NMS方法及其变体进行阶段性总结。
前面介绍了CVPR 2019的GIoU Loss,同时GIoU Loss里面也引入了IoU Loss,这个首先需要明确一下。然后AAAI 2020来了一个新的Loss,即是本文要介绍的DIoU Loss。论文原文地址见附录。
在早期大脑发育过程中,由于多种内在和外在的机械力的影响,大脑皮层以一种高度可调节的方式折叠成脑回和脑沟。这种皮层折叠不仅允许更大的表面积来适应颅顶,而且还减少了神经元之间的距离,导致更快的信号传输。因此,脑沟形态的测量与认知表现相关,而皮层折叠的缺失(无脑回畸形)伴有严重的智力迟钝。异常的折叠可由神经元增殖、迁移和分化的缺陷引起,并与主要的神经发育和神经退行性疾病有关。
好在,文章质量都还不错,虽然硬核了点,但从各方面的反馈来看,还是有不少朋友喜欢看的。
上期我们一起学习了全卷积神经网络FCN,今天我们看下目标检测中的评价指标都有哪些?
一年多没做 LeetCode 算法题了,最近在 LeetCode 发现可以筛选出有 “几何” 标签的算法题,有个几十道题。
Destiny,某物流公司数据产品经理,目前从事数据平台搭建和可视化相关的工作。持续学习中,期望与大家多多交流数据相关的技术和实际应用,共同成长。
在二维平面上计算出两个由直线构成的矩形重叠后形成的总面积。 每个矩形由其左下顶点和右上顶点坐标表示,如图所示。 示例: 输入: -3, 0, 3, 4, 0, -1, 9, 2 输出: 45 说明: 假设矩形面积不会超出 int 的范围。 解: class Solution { public int computeArea(int A, int B, int C, int D, int E, int F, int G, int H) { int areaOfSqrA = (C
维恩图(Venn diagram),也叫文氏图或韦恩图,是一种关系型图表,用于显示元素集合之间的重叠区域。它帮助我们查看集合元素的分布关系,特别适用于图形化描述多个集合之间的交集、并集和差异。维恩图被广泛用于数学、统计学、逻辑、计算机科学和商业分析。它能够表示两组或更多组数据之间的逻辑关系。维恩图涉及重叠的圈子,这些圈子展示了组织结构、共同性和差异。
blog.csdn.net/liweibin1994/article/details/79462554
众所周知,统计学是数据分析的基石。学了统计学,你会发现很多时候的分析并不那么准确,比如很多人都喜欢用平均数去分析一个事物的结果,但是这往往是粗糙的。而统计学可以帮助我们以更科学的角度看待数据,逐步接近这个数据背后的“真相”。大部分的数据分析,都会用到以下统计方面的知识,可以重点学习:
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。
概率是指的对于某一个特定事件的可能性的数值度量,且在0-1之间。我们抛一枚硬币,它有正面朝上和反面朝上两种结果,通常用样本空间S表示,S={正面,反面},而正面朝上这一特定的试验结果叫样本点。对于样本空间少的试验,我们极易观察出他们样本空间的大小,而对于较复杂的试验,我们就需要学习些计数法则了。
https://www.zhihu.com/question/35887527/answer/147832196
Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂,2010年更带领团队获得终身成就奖,如今供职于Facebook旗下的FAIR。 这篇文章思路简洁,在DPM方法多年平台期后,效果提高显著。包括本文在内的一系列目标检测算法:RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN代表当下目标检测的前沿水平,在github都给出了基于Caffe的源码。
Journal: FEMS Microbiology Ecology Published: 26 June 2020 Link: https://academic.oup.com/femsec/art
标题:Line as a Visual Sentence: Context-aware Line Descriptor for Visual Localization
我们知道一个矩形有四个顶点,但是只要两个顶点的坐标就可以确定一个矩形了(比如左下角和右上角两个顶点坐标)。
内容来源:和鲸社区 有效图表的重要特征: 在不歪曲事实的情况下传达正确和必要的信息。 设计简单,您不必太费力就能理解它。 从审美角度支持信息而不是掩盖信息。 信息没有超负荷。 01 关联 (Correlation) 关联图表用于可视化2个或更多变量之间的关系。也就是说,一个变量如何相对于另一个变化。 1、散点图(Scatter plot) 散点图是用于研究两个变量之间关系的经典的和基本的图表。如果数据中有多个组,则可能需要以不同颜色可视化每个组。在 matplotlib 中,您可以使用 plt.scatte
图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务,也是几乎所有的基准模型进行比较的任务,从最开始比较简单的10分类的灰度图像手写数字识别mnist,到后来更大一点的10分类的cifar10和100分类的cifar100,到后来的imagenet,图像分类任务伴随着数据库的增长,一步一步提升到了今天的水平。现在在Imagenet这样的超过1000万图像,2万类的数据集中,计算机的图像分类水准已经超过了人类。
YOLOv8是一种广泛应用于目标检测任务的深度学习模型,而IOU(Intersection over Union)是一种常用的评估目标检测算法准确性的指标。近年来,YOLOv8引入了多种改进的IOU方法,包括WIoU(Weighted IOU)、α-IoU(Alpha IOU)、SIoU(Soft IOU)和EIoU(Enhanced IOU)等。这些IOU方法的引入有效提升了YOLOv8模型的性能和准确率。 本文将详细介绍YOLOv8自带的各种IOU方法,并讨论它们在目标检测任务中的应用。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
Frontiers in Microbiology 于2019.1.31号在线刊出一篇文章,研究了中国人精液中微生物的生物地理学分布。不知道为什么,看到这个标题就被一股神秘力量所吸引,不得不把文章看完了。。。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
导读: 传统的网络神经科学均以节点为中心,将一些神经元素定义为节点,将节点间的交互关系作为网络的边来搭建网络模型,但这种方法只刻画了节点之间的拓扑关系,没有考虑边与边之间是否存在交互关系,如果存在这种关系又是一种什么样的表现形式,皆不明确。近日于神经科学领域顶级期刊《自然:神经科学》中发表一篇研究就为解答这些问题提供了一种新的网络模型框架。
正如作者论文中的这一句,如今许多人都专注如何设计一个更好的backbone或者更好地提取特征来提高检测模型的性能,但是他们却忽略了可以直接用IoU/GIoU来代替L范数损失函数,而作者也是以此为出发点提出了GIOU——generalized IoU
采样本质上是对随机现象的模拟,根据给定的概率分布,来模拟产生一个对应的随机事件。采样可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观的认识。
准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交除并(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS)。
论文标题:《A General Gaussian Heatmap Label Assignment for Arbitrary-Oriented Object Detection》
在数字信号处理中经常会用到卷积计算,例如各种滤波器的设计。两个序列的卷积计算大体需要3步: 1)翻转其中一个序列; 2)移动翻转后的序列,并计算每次移动后两个序列的重叠面积; 3)重复第2步,直至两个序列没有重叠部分。 def conv(lst1, lst2): '''用来计算两个列表所表示的信号的卷积,返回一个列表''' result = [] #翻转第一个列表 lst1.reverse() length1 = len(lst1) length2 = len
这一篇均是在上一篇的基础上实现的,在上一篇写了如何批量测试VOT数据集及保存跟踪结果。并进行了简单的CLE绘制,这一篇总结一下常用的跟踪评价标准及其实现。
由于向纸上投针是完全随机的, 因此用二维随机变量 (X, Y) 来确定针在纸上的具体位置。其中:
前面目标检测1: 目标检测20年综述之(一)和目标检测2: 目标检测20年综述之(二)让大家对目标检测有个大概的认识,机器学习评价指标合辑(Precision/Recall/F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC)介绍了基础的评价指标,如Precision、Recall、F score等概念,目标检测3: Detection基础之IoU中介绍了目标检测的评价指标IoU,接下来我们介绍目标检测最重要的评价指标mAP。
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。
越学习越发现自己知之甚少,道阻且长,还是认真看下这篇文章,好好琢磨琢磨GAN吧。
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