最近做了几个有关ERP系统的RPA流程自动化，感觉其中遇到的一些问题可以做一次分享与总结。
论文: CentripetalNet: Pursuing High-quality Keypoint Pairs for Object Detection
差分线是 PCB 设计中非常重要的一部分信号线，因此我们对差分信号的处理要求相当严谨。
比如，Union操作符融合多边形之间的边界。两个交迭的多边形通过Union运算就会形成一个新的多边形，这个新的多边形的边界为两个多边形中最大边界。
在这篇文章中，我将概述用于基于卷积神经网络（CNN）的目标检测的深度学习技术。目标检测是很有价值的，可用于理解图像内容、描述图像中的事物以及确定目标在图像中的位置。
。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
在这篇文章中，我将讨论用于目标检测任务的 Single Shot Multi-box Detector。该算法属于一次性分类器系列，因此它的速度很快，非常适合嵌入到实时应用程序中。SSD的关键特征之一是它能够预测不同大小的目标，并且为现在很多算法提供了基本的思路。 我们从讨论算法的网络架构开始这篇文章，然后我们将深入研究数据增强、锚框和损失函数。
我们前面分享了PCA,Fisher Face,LBPH三种传统的人脸识别算法，Dlib人脸检测算法。今天我们开始分享一下MTCNN算法，这个算法可以将人脸检测和特征点检测结合起来，并且MTCNN的级联结构对现代的人脸识别也产生了很大的影响。上篇为大家介绍MTCNN的算法原理和训练技巧，下篇为大家解析MTCNN算法的代码和进行demo演示。论文地址为：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1604/1604.02878.pdf
提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法，称为Stereo R-CNN，扩展了Faster R-CNN的立体输入，以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数，并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后，我们恢复准确的三维包围框，以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督，但是，优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明，我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。
论文题目是《Single Shot MultiBox Detector》 论文地址：ttps://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD是一阶段One Stage方法，SSD算法提取了不同尺度的特征图，既可以检测大目标也可以检测小目标，采用不同大小和长宽比的检测框anchors。 算法步骤： 1） 将图像输入预训练好的分类网络（基于VGG16-Atrous）得到不同大小的特征映射 2） 分别提取Conv4_3、Conv7、Conv8_2、Conv9_2、Conv10_2、Conv11_2层的特征映射feature map，在每个特征映射的每个点构造6个不同大小尺度的bounding box，进行检测和分类来生成一些列bounding box 3） 采用NMS处理不同特征映射的bounding box，删掉部分重叠或者不正确的bounding box，得到最终的检测框。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 17 个在目标检测任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-C
新智元编译 作者：Joseph Redmon、Ali Farhadi 翻译：肖琴 【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文，全文像闲聊一样，不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO（You Only Look Once）的两位作者，华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3，一系列设计改进，使得新模型性能更好，速度更快。达到相似的性能时，相比SSD，速度提高3倍；相比RetinaNet，速度提高3.8倍。 代码地址： h
【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文，全文像闲聊一样，不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO（You Only Look Once）的两位作者，华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3，一系列设计改进，使得新模型性能更好，速度更快。达到相似的性能时，相比SSD，速度提高3倍；相比RetinaNet，速度提高3.8倍。 代码地址：https://pjreddie.com/yolo/ 论文地址：https://pjreddie.
FCOS+DeformConv2+ResNeXt101+BiFPN 在COCO上能刷到50.4 AP！
旋转框相比矩形框可以更好的拟合物体，同时标注起来比分割要方便的多，使用来自NVIDIA的ODTK可以方便的训练，实施和部署旋转框物体检测模型，同时具备多种扩展功能。
一直以来都非常欣赏微软的研究，尤其是可形变卷积，这个工作在我看来非常的有创造力(很喜欢可形变卷积这个思路)，这次借着RepPoints这篇最新的论文，回顾一下可形变卷积。
人脸检测是一种在多种应用中使用的计算机技术，可以识别数字图像中的人脸。人脸检测还指人类在视觉场景中定位人脸的过程。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.09119.pdf
WACV2021的一篇文章，将CenterNet的方案用到了旋转物体的检测中，设计了一种精巧的旋转框表达方式，免去了设计anchor麻烦，效果也非常好，而且代码也开源了。
vectric aspire 10是一款非常专业的3d浮雕模型设计软件，为CNC铣床上创建和切割零件提供了强大直观的解决方案，凭借其独特的3D组件建模、完善的2D设计、编辑工具集让你可以轻松使用现有2D数据或导入的3D模型，甚至能够从头开始创建自己的2D和3D零件。而且可以将几何体捕捉到不作为几何体存在的直线，延伸和交叉点，从而减少对大多数构造矢量的需求，还具有一整套完善的绘图工具，允许你通过在创建几何体时允许键入值来更轻松地为形状创建和编辑过程添加更多精度，让你能够更准确地切割这些形状。与此同时，全新的vectric aspire 10.5版本为了扩大用户的想象力进行了全方面的新增和优化，其中包括入了两个新的建模形状轮廓，与新的螺纹铣削和倒角刀具路径，并改进了我们绘制和编辑矢量的方式、创建圆角内部和外部拐角的方式、及对偏移向量时的处理尖角的方式，大大节省了批量刀具路径等。还引入了全新的刀具路径：倒角刀具路径，该刀具路径让你可以使用v形钻头或球鼻工具轻松创建倒角，以创建装饰性边缘，这也是创建埋头孔的好方法，除此之外，为了让你更好的易于使用，增加了复制工具数据库中工具的功能，现在只需将其与CTRL键一起选择到工具中，然后将新工具拖到准备好进行编辑的位置即可，非常简单便捷。
最近在解决三维问题时，需要判断线段是否与立方体交叉，这个问题可以引申为：射线是否穿过立方体AABB。 在3D游戏开发中碰撞检测普遍采用的算法是轴对齐矩形边界框(Axially Aligned Bounding Box, AABB)包装盒方法,其基本思想是用一个立方体或者球体完全包裹住3D物体对象，然后根据包装盒的距离、位置等相关信息来计算是否发生碰撞。 slab的碰撞检测算法 本文接下来主要讨论射线与AABB的关系，主要对box2d碰撞检测使用的slab的碰撞检测算法(Slabs method
使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升。
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。
昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。这个算法是我平时做工程中最常用到的，严格来说平时最常用的是Mobilenet做Backbone的SSD算法，因为要考虑到实际部署的时候的速度要求，不过原理都一样。
首先，加载 ggplot2 并生成要在示例中使用的数据框（我使用的是稍微修改过的数据集，因此最终结果会与原始图有所不同）。
三维物体通常表示为点云中的三维框。 这种表示模拟了经过充分研究的基于图像的2D边界框检测，但也带来了额外的挑战。 3D世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框匹配到旋转的目标。 在本文中，我们提出用点来表示、检测和跟踪三维物体。 我们的框架CenterPoint，首先使用关键点检测器检测目标的中心，然后回归到其他属性，包括3D尺寸、3D方向和速度。 在第二阶段，它使用目标上的额外点特征来改进这些估计。 在CenterPoint中，三维目标跟踪简化为贪婪最近点匹配。 由此产生的检测和跟踪算法简单、高效、有效。 CenterPoint在nuScenes基准测试中实现了最先进的3D检测和跟踪性能，单个模型的NDS和AMOTA分别为65.5和63.8。 在Waymo开放数据集上，Center-Point的表现远远超过了之前所有的单一模型方法，在所有仅使用激光雷达的提交中排名第一。
如果你觉得好的话，不妨分享到朋友圈。 根据US News的最新大学工科最新排名显示，清华大学排名全球第一，领先于麻省理工、斯坦福和哈佛等学校。另外，中国的华中科技大学，浙江大学也进入全球前十。 另一
在3D场景中常用的一个需求就是鼠标在屏幕上点击特定位置，选中一个物体模型，进行下一步的操作。比如说移动、旋转变形或者改变物体模型渲染外观等等。具体怎么实现呢？这涉及到把二维坐标转换到三维场景里，进行检测找到选种的模型。
在上一篇博文：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】一、选择性搜索详解中我们重点介绍了RCNN和Fast RCNN中一个重要的模块——选择性搜索算法，该算法主要用于获取图像中大量的候选目标框。为了之后更加顺利理解RCNN模型，在这篇博文中我们将主要介绍RCNN及其改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN中一个重要模块——边界框回归（Bounding-Box Regression）。
本文简要介绍2020年被CVPR录用的论文“ContourNet: Taking a Further Step toward Accurate Arbitrary-shaped Scene Text Detection”的主要工作。近年来场景文本检测的研究发展迅速，但其中有两个困难的挑战未被很好解决，算法容易产生伪召回（False Positives）以及对尺度变化剧烈的文本检测不准确。为此，本文提出ContourNet算法，设计了Adaptive-RPN模块生成更高精度质量的候选框，以及Local Orthogonal Texture-aware Module (LOTM)模块来解耦候选框中的水平和竖直方向的文本轮廓检测，从而向更精确的任意形状的场景文本检测又迈进一步。
OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。
选自arXiv 作者：Ting Chen等 机器之心编译 机器之心编辑部 目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。 视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设计和高度定制的，在架构和损失函数的选择方面用到了大量的先验知识。 图灵奖得主 Ge
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.08508.pdf
这篇论文是飘在 Arxiv 前十的一篇论文，当时就加入了待看清单，觉得这个自监督学习的方法用于心脏分割挺新颖的。
我们提出了一种新的对象检测方法——拐角网络，该方法利用单一的卷积神经网络将对象的左上角和右下角作为一对关键点检测出来。通过检测成对的关键点，我们消除了设计一组锚箱的需要，通常使用单级检测器。除了我们的新公式，我们还引入了角池化，这是一种新的池化层，可以帮助网络更好地定位角。实验表明，在MS COCO上，CornerNet实现了42.2%的AP，优于现有的所有一级检测器。
为了区分形状 ，我将通过观察背景的形状来获得其轮廓。 然后我会使用angular点检测algorithm（例如Harris）来检测angular点的数量。 一个三angular形有三个angular落，一个正方形的四个，还有一个笑脸没有。 这是一个用Scipy进行哈里斯angular点检测的python 实现 。
本文对华中科大、阿里巴巴合作完成的、发表在AAAI 2020的论文《All You Need Is Boundary: Toward Arbitrary-Shaped Text Spotting》进行解读。
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。
动机 尽管两阶段检测器取得了成功，那么问题就是:一个简单的单阶段能达到类似的精度吗?单阶段应用于目标位置、尺度和纵横比的常规、密集采样。最近在YOLO和SSD等单阶段上的研究显示出了很有前景的结果，与
近几日西门子发布了TIA V17，其中STEP7软件编程语言增加了CEM和CFC引得工程师们兴致勃勃，其中对CFC的讨论最为激烈，但是这次发布后工程师们安装好V17并没有发现CFC相关组件。但也不要太着急，预计在7月就会发布CFC相关。
旋转目标检测是一项有挑战性的任务，因为难以定位多角度物体并且与背景准确和快速的分离。虽然已经取得了长足的进步，但在实际设置中，对于大宽高比，密集分布和类别不平衡的旋转目标检测仍然存在困难。
1.FACET: Fairness in Computer Vision Evaluation Benchmark
在嵌入式系统上运行的高效点云3D目标检测对于许多机器人应用（包括自动驾驶）都非常重要。大多数以前的工作试图使用基于Anchor的检测方法来解决它，这有两个缺点：后处理相对复杂且计算量大；调整Anchor点参数非常棘手，并且是一个tricky。本文是第一个使用AFDet（ anchor free and Non-Maximum Suppression free one stage detector）来解决这些缺点的公司。借助简化的后处理环节可以在CNN加速器或GPU上高效地处理整个AFDet。并且，在KITTI验证集和Waymo Open Dataset验证集上，AFDet无需花哨的技巧，就可以与其他Anchor-based的3D目标检测方法竞争。
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
论文: CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection
本文介绍的是CVPR2020论文《CentripetalNet: Pursuing High-quality Keypoint Pairs for Object Detection》，作者来自商汤 。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
