ground truth在不同的地方有不同的含义，下面是参考维基百科的解释，ground truth in wikipedia.
源码：https://github.com/bowenc0221/boundary-iou-api
We talked a little bit about assessing clusters when the ground truth is not known. However, we have not yet talked about assessing KMeans when the cluster is known. In a lot of cases, this isn't knowable; however, if there is outside annotation, we will know the ground truth,or at least the proxy, sometimes.
前面介绍了在小目标检测上另辟蹊径的SNIP算法，这一节来介绍一下SNIP的升级版SNIPER算法，这个算法的目的是减少SNIP的计算量。并且相比于SNIP，基于Faster RCNN（ResNet101作为Backbone）的实验结果显示SNIPER的mAP值比SNIP算法提升了
近年来，目标检测得到了快速的发展，从卷积神经网络(CNN)到Transformer，特征提取的Backbone各不相同，检测Pipeline的设计也各不相同。根据回归次数的不同，检测器主要可分为One-Stage、Two-Stage和Multi-Stage。
之前已经讲了一些目标检测原理性的东西了，今天讲一个偏工程一点的东西，就是如何在使用YOLO算法的时候针对自己的数据集获得合适的Anchor？
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，接下来我们通过系列博客总结一下目标检测基础。本文总结目标检测中的重要概念IoU。
在之前的文章中，我们已经搭建过「以文搜图」、「以图搜图」等搜索服务，而今天这篇文章，将要教会你如何搭建一个「视频动作分类」的 AI 系统！
以上评估方式一般都是用ground-truth中目标的位置初始化第一帧，然后运行跟踪算法得到平均精度和成功率。这种方法被称为one-pass evaluation (OPE)。这种方法有2个缺点。一是一个跟踪算法可能对第一帧给定的初始位置比较敏感，在不同位置或者帧初始会造成比较大的影响。二是大多数算法遇到跟踪失败后没有重新初始化的机制。
该文章介绍了如何通过定义一个元学习框架来设计一个针对新类别分类的算法。首先，文章介绍了一个基于元学习的框架，该框架可以针对新类别进行分类，而不需要重新训练模型。其次，文章详细说明了如何使用该框架来对ImageNet数据集进行分类，并展示了实验结果。最后，文章讨论了该框架在处理大规模数据集时的性能，并提供了相关代码和示例。
目标检测中常见的mAP计算说起来比较麻烦，所以结合VOC的计算代码进行一次详细的解析。
本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测。另外，该论文同时公开了一个由近2000个人脸扫描模型构建的高质量全头模型3DMM基底：HIFI3D++，该基底相对于BFM、FWH、FaceScape、FLAME、LSFM、LYHM等3DMM基底有更强的表达能力和更高的Mesh模型质量。
2103.16562：Boundary IoU: Improving Object-Centric Image Segmentation Evaluation
《YOLO9000：Better，Faster，Stronger》 论文：https://arxiv.org/abs/1612.08242
算法概述 本文提出的SSD算法是一种直接预测目标类别和bounding box的多目标检测算法。 与faster rcnn相比，该算法没有生成 proposal 的过程，这就极大提高了检测速度。针对不同大小的目标检测，传统的做法是先将图像转换成不同大小（图像金字塔），然后分别检测，最后将结果综合起来（NMS）。 而SSD算法则利用不同卷积层的 feature map 进行综合也能达到同样的效果。算法的主网络结构是VGG16，将最后两个全连接层改成卷积层，并随后增加了4个卷积层来构造网络结构。对其中5种不
本文是对计算所冯洋组完成，被 AAAI2020 录用的论文《Modeling Fluency and Faithfulness for Diverse Neural Machine Translation》进行解读，相关工作已开源。
作者在YOLOv2的基础上进行了改进，分辨率为320x320的YOLOv3能在22ms下mAP达到28.2，并且达到了和SSD同样的精度。主要改动为bounding box预测、分类预测、特征提取并加入了多尺度。
前面的YOLOv2推文详细讲解了YOLOv2的算法原理，但官方论文没有像YOLOv1那样提供YOLOv2的损失函数，难怪Ng说YOLO是目标检测中最难懂的算法。今天我们尝试结合DarkNet的源码来分析YOLOv2的损失函数。
原文链接： ECCV 2022 | 清华&腾讯AI Lab提出REALY: 重新思考3D人脸重建的评估方法 本文分享ECCV 2022论文《REALY: Rethinking the Evaluation of 3D Face Reconstruction》，对3D人脸重建的评估方法进行重新思考。该论文提出一个新的3D人脸重建的benchmark数据集，名为REALY benchmark，和相应的评估方法，能对于重建的3D人脸模型在不同脸部区域进行细粒度评价，并对于主流的单张照片3D人脸重建算法进行了详细的评测。另外，该论文同时公开了一个由近2000个人脸扫描模型构建的高质量全头模型3DMM基底：****HIFI3D++，该基底相对于BFM、FWH、FaceScape、FLAME、LSFM、LYHM等3DMM基底有更强的表达能力和更高的Mesh模型质量。相关代码和3DMM已开源。此项工作由清华大学与腾讯AI Lab合作完成。
文章知乎链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/92654122
图 1. 研究者的模型使用单深度图像或 RGB 图像中的精细细节补全或重建对象的完整 3D 形状。
官方公布的Fast R-CNN在COCO test-dev数据集上的mAP@.5为35.9%，mAP@[.5,.95]为19.7；
在机器学习中，性能度量主要体现在三个指标： 查准率（P）、查全率（R）、F1 。
【导读】近日，机器学习工程师Tarang Shah发布一篇文章，探讨了机器学习中模型的度量指标的相关问题。本文首先介绍了机器学习中两个比较直观和常用的度量指标：精确度和召回率，然后详细讲解了目标检测领
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Faster R-CNN，YOLO和SSD在通用目标检测领域有着奠基一般的作用， 而YOLOv2和YOLOv3由于其灵活易用的特性，在工业界一直很受欢迎，下面这篇文章主要想从损失函数的角度集中讨论下这几个主流框架的区别。
。这个方法显然存在一些问题，比如当物体是不同大小有不同的宽高比，那训练一个效果很好的检测模型将会是非常复杂的（复杂的原因有两个，一个是如果整个图片很大，那么预测出的边界框坐标的绝对值变化很大，不容易拟合；第二个原因则是框的大小长宽都在变化，加大了我们的拟合难度）。另一个问题则是会存在一些无效的预测，比如当预测
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression, NMS)在目标检测中至关重要，它通过合并假阳性(FP)和假阴性(FN)影响目标检测结果，尤其是在人群遮挡场景中。在本文中提出了NMS造成的训练目标和评估指标之间的弱连接问题，并提出了一种新的损失函数NMS-loss，使NMS过程可以端到端地被训练而不需要任何附加的网络参数。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48208433
随着 LLM(Large Language Model)的应用逐渐普及，人们对 RAG(Retrieval Augmented Generation)场景的关注也越来越多。然而，如何定量评估 RAG 应用的质量一直以来都是一个前沿课题。
引入 R-CNN 基本结构和原理 R-CNN 的不足与改进 SPP 和 ROI Fast R-CNN Faster R-CNN YOLO V1 主要贡献和优势 基本原理 Anchor box 的设计
---- 新智元报道 编辑：David 拉燕 【新智元导读】算法是怎样产生的？瑞士洛桑大学博士后Florian Jaton《算法的宪法》一书另辟蹊径从内部探索算法，揭示了算法的人性的一面。 算法，已经成为我们生活中越来越普遍的一部分。 然而，很多对算法的研究仍将它们视为自主运作的「黑盒子」。以这种孤立地观点看待算法，将它们与人的因素分开，可能会导致得出错误的理解和结论。 瑞士洛桑大学STS实验室博士后研究员Florian Jaton的著作《算法的宪法》（The Constitution of Al
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
实现有效的三维场景理解(3D scene understanding)是计算机视觉和人工智能领域的关键问题之一。近年来，针对三维点云理解的研究取得了显著的进展，在诸如点云目标检测，语义分割等任务上都展现出了很不错的效果。然而，针对于点云实例分割的研究还处于较为初级的阶段。
本文分享论文『Incremental-DETR: Incremental Few-Shot Object Detection via Self-Supervised Learning』，由新国立&哈工大提出 Incremental-DETR 进行基于自监督学习的增量 Few-Shot 目标检测，性能SOTA！
目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高；（2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置进行密集抽样，抽样时可以采用不同尺度和长宽比，然后利用CNN提取特征后直接进行分类与回归，整个过程只需要一步，所以其优势是速度快，但是均匀的密集采样的一个重要缺点是训练比较困难，这主要是因为正样本与负样本（背景）极其不均衡（参见Focal Loss，https://arxiv.org/abs/1708.02002），导致模型准确度稍低。不同算法的性能如图1所示，可以看到两类方法在准确度和速度上的差异。
作者: 叶 虎 编辑: 赵一帆 前 言 本文翻译自Measuring Object Detection models - mAP - What is Mean Average Pr
上周介绍了Gaussian YOLOv3以及GHM Loss，这周我们来看看斯坦福大学和澳大利亚阿德莱德大学在CVPR2019发表的《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》，论文的核心就是提出了一个新的Loss，叫做GIOU Loss，论文原文地址见附录。
本文对牛津大学、DeepMind 等单位合作完成的论文《Learning Object Bounding Boxes for 3D Instance Segmentation on Point Clouds》进行解读，该论文发表在NeurIPS 2019上，目前代码已公开。
继续来探索Anchor-Free目标检测算法，前面讲了Anchor-Free的起源 目标检测算法之Anchor Free的起源：CVPR 2015 DenseBox ，其实同期另外一个有名的目标检测算法YOLOV1也是Anchor-Free系列的了。Anchor-Free系列相比于Anchor-Based的发展是较慢的，在2018-2019年才开始火起来。今天为大家介绍一下ECCV 2018的CornerNet，全称为：Detecting Objects as Paired Keypoints 。论文原文和代码见附录链接。
机器人抓取涉及检测、分割、姿态估计、抓取点检测、路径规划等任务，本文主要介绍这些任务的评估标准。
前面的推文已经介绍过SSD算法，我觉得原理说的还算清楚了，但是一个算法不深入到代码去理解是完全不够的。因此本篇文章是在上篇SSD算法原理解析的基础上做的代码解析，解析SSD算法原理的推文的地址如下：https://mp.weixin.qq.com/s/lXqobT45S1wz-evc7KO5DA。今天要解析的SSD源码来自于github一个非常火的Pytorch实现，已经有3K+星，地址为：https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch/
52CV曾经第一时间报道过Softer-NMS:CMU&旷视最新论文提出定位更加精确的目标检测算法，当时引起了不少读者对Softer-NMS的兴趣。
首先通过特征提取网络对输入特征提取特征，得到特定大小的特征图输出。输入图像分成13×13的grid cell，接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该object。每个object有固定数量的bounding box，YOLO v3中有三个bounding box，使用逻辑回归确定用来预测的回归框。
SSD网络是继YOLO之后的one-stage目标检测网络，是为了改善YOLO网络设置的anchor设计的太过于粗糙而提出的，其设计思想主要是多尺度多长宽比的密集锚点设计和特征金字塔，下面我将详细的解析SSD网络结构
这次连环放送包含的新物件不少：四个多物体表征学习数据集，还有一个能在强化学习中有效利用演示解决难题的智能体新研究。
由于目标检测(Object Detection)主要需要解决“是什么？和 在哪里？”这两大问题，即对给定图像中的所有存在的目标，每个目标都要给出类别信息（是什么？）和位置信息（在哪里？）。这个位置信息通常用一个外接矩形框（俗称bounding box）来表示。因此，目标检测的性能度量方法要比图像分类任务复杂得多。本文我们来为大家介绍一下目标检测算法里常用的一些评价指标。
多目标跟踪处理的对象是视频，从视频的第一帧到最后一帧，里边有多个目标在不断运动。多目标跟踪的目的就是将每个目标和其他目标进行区分开来，具体方法是给每个目标分配一个ID，并记录他们的轨迹。
我们读yolov3论文时都知道边框预测的公式，然而难以准确理解为何作者要这么做，这里我就献丑来总结解释一下个人的见解，总结串联一下学习时容易遇到的疑惑，期待对大家有所帮助，理解错误的地方还请大家批评指正，我只是个小白哦，发出来也是为了与大家多多交流，看看理解的对不对。
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