论文地址：https://arxiv.org/pdf/1903.11752.pdf
OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
在视频监控与分析中，视频前后景分析、多目标检测、目标跟踪等算法需要协同工作，今天跟大家分享的开源库，给出了一个基于OpenCV的开源实现。供大家学习参考。
论文地址：https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s11042-020-09152-6.pdf
腾讯优图属于国内工业界CV领域实验室的第一梯队，其不仅服务腾讯内部线上产品，也开源了多个前沿研究和工程项目，本文盘点优图实验室开源的所有项目，其中最“火”的三个工程是『NCNN』、『人脸检测-DSFD』、『目标检测-OSD』。
“本文主要内容：基于自制的仿VOC数据集，利用caffe框架下的MobileNet-SSD模型训练。” 本文的base是https://github.com/chuanqi305/MobileNet-SSD，这个project又是基于https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd，因此项目编译和数据库生成大多同 weiliu89的base。以下从环境搭建、数据集制作、模型训练、模型测试四个环节介绍整个过程。 01 — 环境搭建 weiliu89的caffe框架下SSD环
这是卷积神经网络的第十七篇文章，Google 2017年发表的MobileNet V1，其核心思想就是提出了深度可分离卷积来代替标准卷积，将标准卷积分成Depthwise+Pointwise两部分，来构建轻量级的深层神经网络，这一网络即使现在也是非常常用的。论文原文地址和代码实现见附录。
文章来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/91719437
在移动端的实时目标检测是一个极为重要并且有挑战性的视觉问题。很多基于CNN的检测器都有巨大的计算量，所以在计算受限的场景下难以进行实时推理。论文提出了一个轻量级的两阶段的检测方法-ThunderNet。
我们针对移动端以及嵌入式视觉的应用提出了一类有效的模型叫MobileNets。MobileNets基于一种流线型结构使用深度可分离卷积来构造轻型权重深度神经网络。我们介绍两个能够有效权衡延迟和准确率的简单的全局超参数。这些超参数允许模型构造器能够根据特定问题选择合适大小的模型。
我们提出了一类有效的模型称为移动和嵌入式视觉应用的移动网络。MobileNets是基于流线型架构，使用深度可分卷积来建立轻量级深度神经网络。我们介绍了两个简单的全局超参数，它们可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用程序选择适当大小的模型。我们在资源和精度权衡方面进行了大量的实验，并与其他流行的ImageNet分类模型相比，显示了较强的性能。然后，我们演示了MobileNets在广泛的应用和用例中的有效性，包括目标检测、细粒度分类、人脸属性和大规模地理定位。
https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2
在 OpenCV4.X 版本(OpenCV3.4.1之后版本) 可以采用 cv2.dnn.readNetFromTensorflow(pbmodel, pbtxt) 函数直接调用 TensorFlow 训练的目标检测模型.
正文共13130个字，5张图，预计阅读时间33分钟。 树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 NCS Pi 代码: 训练数据预处理： https://gist.github.com/ahangc
树莓派3B+英特尔神经计算棒进行高速目标检测 转载请注明作者梦里茶 代码: 训练数据预处理： https://gist.github.com/ahangchen/ae1b7562c1f93fda
谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索 (NAS) ，发现了一个目标检测模型。长这样：
【新智元导读】谷歌团队日前提出了一类被称为 MobileNet 的高效模型，用于移动和嵌入式设备的视觉应用。研究人员多次实验的结果，与 ImageNet 分类任务的其他流行模型相比，MobileNet
AI科技评论按：虽然CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是Momenta高级研发工程师李俊对此次大会收录的Speed/Accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 一文进行的解读。 如何选择物体检测器 ——对当下主流CNN物体检测器的评测 自2014年RCNN被提出以来，基于卷积神经网络的物体检测已经成为主流。Faster RCNN、SSD、YOLO、 R-FCN等诸多检测算法百花齐放，每种方法都在各自
大家好，我是dog-qiuqiu，这篇文章可能不会涉及太多技术算法上的讲解，可能先和大家探讨下关于这个算法的一些定位和应用场景的问题吧。
昨天PyImageSearch博主Adrian Rosebrock新发博文，使用Dlib计算机视觉库开发多目标跟踪的示例教程，代码和数据已开源。
这是个模型非常小、号称目前最快的YOLO算法——大小只有1.3MB，单核每秒148帧，移动设备上也能轻易部署。
Receptive Field Block Net for Accurate and Fast ... 【ECCV 2018】
Deep Neural Network - DNN 是OpenCV中的深度神经网络模块，支持基于深度学习模块前馈网络运行、实现图像与视频场景中的
除了大家常见的车牌识别，车辆检测、跟踪、重识别、车流量统计、车型识别都是最近落地比较多的应用。
AI 开发者按：谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行，并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中，例如：2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果，AI 开发者将其编译如下。
今天跟大家分享一篇前天新出的论文《ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection》，来自国防科大与旷视的研究团队（孙剑老师在列）提出了首个能够在移动端ARM芯片实时运行的两阶段通用目标检测算法ThunderNet（寓意像Thunder雷一样快^_^），并称该算法后续将开源！
谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行，并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中，例如：2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果。
我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。
近年来，深度神经网络的各种架构改进使得实时目标检测成为可能。实验室可以不计一切地开发各种算法追求逼近极限的精度，而实际应用中，响应速度、能耗和精度都重要。这就要求算法的复杂度要低、适合硬件加速。
OpenVINO的模型库中有多个人脸检测模型，这些模型分别支持不同场景与不同分辨率的人脸检测，同时检测精度与速度也不同。下面以OpenVINO2020 R04版本为例来逐一解释模型库中的人脸检测，列表如下：
SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比Faster RCNN有明显的速度优势，相比YOLO V1又有明显的mAP优势。本开源是基于PaddlePaddle实现的SSD，参考了PaddlePaddle下的models的ssd ，包括MobileNetSSD，MobileNetV2SSD，VGGSSD，ResNetSSD。使用的是VOC格式数据集，同时提供了预训练模型和VOC数据的预测模型。
近年来，深度学习在计算机视觉各个领域中的应用成效显著，新的深度学习方法和深度神经网络模型不断涌现，算法性能被不断刷新。
然后将这个卷积的步骤分解为3个独立的方向[1]，即通道方向，X方向和Y方向，如上图(b)，则具有更低的计算量和参数量。
一般来说，分类问题是计算机视觉模型的基础，它可以延申解决更复杂的视觉问题，例如：目标检测的任务包括检测边界框并对其中的对象进行分类。而分割的任务则是对图像中的每个像素进行分类。
大型视觉模型目前主导着计算机视觉的许多领域。最新的图像分类、目标检测或语义分割模型都将模型的大小推到现代硬件允许的极限。尽管它们的性能令人印象深刻，但由于计算成本高，这些模型很少在实践中使用。
在移动端高效的模型设计中，卷积拆分和分组几乎是不可缺少的思想，那么它们究竟是如何高效，本身又有哪些发展呢。
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。
从 2006 年以来，在 Hilton、Bengio、LeChun 等人的引领下，大量深度神经网络的论文被发表，尤其是 2012 年，Hinton课题组首次参加 ImageNet图像识别比赛，其通过构建的 CNN 网络AlexNet[1]一举夺得冠军，从此神经网络开始受到广泛的关注。深度学习利用多层计算模型来学习抽象的数据表示，能够发现大数据中的复杂结构，目前，这项技术已成功地应用在包括计算机视觉领域在内的多种模式分类问题上。计算机视觉对于目标运动的分析可以大致分为三个层次:运动分割，目标检测；目标跟踪；动作识别，行为描述[2]。其中，目标检测既是计算机视觉领域要解决的基础任务之一，同时它也是视频监控技术的基本任务。由于视频中的目标具有不同姿态且经常出现遮挡、其运动具有不规则性，同时考虑到监控视频的景深、分辨率、天气、光照等条件和场景的多样性，而且目标检测算法的结果将直接影响后续的跟踪、动作识别和行为描述的效果。故即使在技术发展的今天，目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。
近年来，卷积神经网络（CNN）已经主宰了计算机视觉领域。自 AlexNet 诞生以来，计算机视觉社区已经找到了一些能够改进 CNN 的设计，让这种骨干网络变得更加强大和高效，其中比较出色的单个分支网络包括 Network in Network、VGGNet、ResNet、DenseNet、ResNext、MobileNet v1/v2/v3 和 ShuffleNet v1/v2。近年来同样吸引了研究社区关注的还有多分辨率骨干网络。为了能够实现多分辨率学习，研究者设计出了模块内复杂的连接来处理不同分辨率之间的信息交换。能够有效实现这种方法的例子有 MultiGrid-Conv、OctaveConv 和 HRNet。这些方法在推动骨干网络的设计思想方面做出了巨大的贡献。
作者：Bing Xu、Andrew Tulloch、Yunpeng Chen、Xiaomeng Yang、Lin Qiao
其中，快速灰度化是首步，它使用像素加权法（如YUV转换）将彩色图像转化为黑白，目的是减少数据维度，加速后续处理。
Facebook AI 近日一项研究提出了一种新的卷积模块 IdleBlock 以及使用该模块的混合组成（HC）方法。实验表明这种简洁的新方法不仅能显著提升网络效率，而且还超过绝大多数神经网络结构搜索的工作，在同等计算成本下取得了 SOTA 表现，相信这项研究能给图像识别网络的开发、神经网络结构搜索甚至其他领域网络设计思路带来一些新的启迪。
PaddlePaddle在基础框架、模型建设、分布式训练、预测引擎各个方向上完成多项更新。OP进行了全面完善和优化，模型库新增了自然语言处理、视觉和推荐等领域的大量经典模型，分布式训练能力显著提升，支持千亿规模稀疏参数大规模多机异步训练，预测库易用性和效率提升，移动端预测支持更多模型和更多硬件。详情如下：
PyImageSearch昨天发布的行人计数的Blog，详述了使用OpenCV和Dlib库中的检测和跟踪算法如何完成该功能。原网址开源代码需要F-Q才能下载，我已经下载并上传到百度云，在“我爱计算机视觉”公众号后台回复counter，即可收到百度云下载地址。
卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。公开发表的论文大多都是基于ImageNet这种大型的公开数据集来进行的通用结构设计，早期只以其分类精度来证明设计的优劣，后来也慢慢开始对比参数量(Params)和计算量(FLOPs)，由于ImageNet的数据量十分巨大且丰富，所以通常在该数据集上获得很好精度的网络结构泛化到其他任务性能也都不会差。但在很多特定任务中，这种通用的结构虽然效果还可以，却并不算最好，所以一般在实际应用时通常是基于已公开发表的优秀网络结构再根据任务特点进行适当修改得到自己需要的模型结构。
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