目标检测（物体检测, Object Detection) 专知荟萃 入门学习 进阶文章 综述 Tutorial 视频教程 代码 领域专家 入门学习 图像目标检测（Object Detection）原理与实现 （1-6） [http://www.voidcn.com/article/p-xnjyqlkj-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-ypylfzuk-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-pfihszbt-
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今天开始分享一下YOLO系列的目标检测算法，前面介绍了SSD算法和Faster-RCNN，现在公司用Faster-RCNN的似乎不是很多，主要集中在YOLO，SSD以及CenterNet等。我们的检测和宇宙和分割宇宙刚刚开始，之后会更新一些这些算法的代码实战等，敬请期待吧。
今天开始分享一下 YOLO 系列的目标检测算法，前面介绍了 SSD 算法和 Faster-RCNN，现在公司用 Faster-RCNN 的似乎不是很多，主要集中在 YOLO，SSD 以及 CenterNet 等。我们的检测和宇宙和分割宇宙刚刚开始，之后会更新一些这些算法的代码实战等，敬请期待吧。
摘要： 从2014年开始，目标检测取得了巨大的突破。本文针对目前主流的目标检测方法进行简单的介绍，文章分为两个部分：第一部分介绍R Girshick提出的以R-CNN为代表的结合region proposal和CNN分类的目标检测框架(R-CNN, SPP-NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN); 第二部分介绍以YOLO为代表的将目标检测转换为回归问题的目标检测框架(YOLO, SSD); 第三部分介绍一些最新的目标检测算法的进展。 一、从Rcnn到Faster-Rcnn 从Rcnn开
YOLO9000 使用 YOLOv2 模型，采用联合训练算法训练，拥有9000类的分类信息。
faster-RCNN在目标检测精度上已经能够达到一个很高的水准，但是作为RCNN系列的最巅峰，它提出了RPN网络产生推荐性区域，但是它依旧有着一些缺点，这些区域里面有大面积是重合的，影响了计算效率。为了更好地提升目标检测的计算效率，从DPM检测中获得了相关的灵感，于是yolo网络应运而生，现在yolo网络已经有了很多的版本，yolo v1、yolo v2、yolo v3、fast yolo 等系列算法，本文针对最原始的yolo v1算法。
【导读】近日，CV-Tricks.com发布一篇文章，总结了近年来目标检测的各种方法。目标检测可谓是近年来计算机视觉领域热门的研究领域，也具有广阔的应用前景，如自动驾驶等。本文首先系统解释了图像分类和
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
CVPR2016： You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection 转载请注明作者：梦里茶 YOLO，You Only Look Once
当今的自动驾驶行业是一个百舸争流的局面，总体来看，还是西方引导东方的探索摸索，以 google 为主的以激光雷达为主的流派和以 Tesla 为主的机器视觉流派引导了整个市场。从发展趋势来看，两种方法正在进一步融合，最终会各取优势而相互补充发展。对整个自动驾驶领域，其核心技术是个拟人化的实现过程，即：感知->认知->决策->控制->执行五部分。感知，是所有智能体所要拥有的基本属性，自动驾驶要解决的第一个问题，就是汽车的感知系统，AI 算法的核心就是要解决感知问题。汽车的感知系统是多种传感器融合的系统。
对于一张图片，R-CNN基于selective search方法大约生成2000个候选区域，然后每个候选区域被resize成固定大小（227×227）并送入一个CNN模型中，使用AlexNet来提取图像特征，最后得到一个4096维的特征向量。然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。为了提升定位准确性，R-CNN最后又训练了一个边界框回归模型。训练样本为(P,G)，其中P=(Px,Py,Pw,Ph)为候选区域，而G=(Gx,Gy,Gw,Gh)为真实框的位置和大小。G的选择是与P的IoU最大的真实框，回归器的目标值定义为：
作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，去年在腾讯优图暑期实习，七月份将入职百度cv算法工程师。在去年灰飞烟灭的算法求职季中，经过30+场不同公司以及不同部门的面试中积累出了CV总复习系列，此为目标检测篇。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。计算机视觉与人工智能有密切联系，但也有本质的不同。人工智能更强调推理和决策，但至少计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉（object vision）和空间视觉（spatial vision）二大部分. 物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作（action）” 服务。 基于学习的视觉，是指以机器学习为主要技术手段的计算机视觉研究。基于学习的视觉研究
目标检测（Object Detection）是深度学习 CV 领域的一个核心研究领域和重要分支。纵观 2013 年到 2019 年，从最早的 R-CNN、Fast R-CNN 到后来的 YOLO v2、YOLO v3 再到今年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！本文将会对目标检测近几年的发展和相关论文做出一份系统介绍，总结一份超全的文献 paper 列表。
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
【导读】近日，针对深度学习系统的对抗样本攻击问题，来自伊利诺伊大学香槟分校(UIUC)的学者在 arXiv 上发表论文提出对于神经网络图像目标检测（Object Detection， Faster RCNN， YOLO.）的对抗样本生成方法。这篇文章提出的构建对抗样本的方法可以在数字图像上欺骗Faster RCNN，这些不经改变的对抗样本也可以直接欺骗YOLO9000，这表明了本文方法可以产生跨模型转移的对抗样本。同时，本文产生的对抗样本可以直接放在物理世界中，在适当的情况下它们仍然可以欺骗检测器。这个工作
blog.csdn.net/l7H9JA4/article/details/79620247
近几年，在深入学习的帮助下, 目标检测领域取得了巨大的进步。对象检测是标识图像中的对象并在其周围绘制边界框的任务, 也就是定位它们。在计算机视觉由于其众多的应用从自动驾驶汽车到安全和跟踪是一个非常重要的问题。 以前的对象检测方法通常是让管道按序分段。这会导致每一段完成的任务和最终目标之间的脱节, 最终的目标是在一个图像的对象周围绘制一个紧密的边界框。一个充分利用在联合的方式中侦测错误的终端框架将是一个更好的解决方案，不仅是为了更好地训练模型, 还要提高检测速度。 这就需要YOLO发挥作用。Varun Agr
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。
深度神经网络(DNNs)在各种应用领域都取得了巨大的进展，包括图像处理、文本分析和语音识别。深度神经网络也被作为许多网络物理系统的重要组成部分。例如，自动驾驶汽车的视觉系统可以利用深度神经网络来更好地
题目：Object Detection in 20 Years: A Survey
本文介绍了针对深度神经网络的物理对抗攻击方法，这些方法可以导致自动驾驶汽车、面部识别系统等领域出现安全问题。攻击者可以通过控制输入数据中的噪声、光照条件和其他环境因素，对神经网络产生误导。因此，防御这些对抗性攻击变得非常重要。目前已有研究提出了一些防御策略，如对抗训练和集成训练等，但研究仍处在初级阶段，需要进一步研究和完善。
详见个人博客：[Detection] 深度学习之 "物体检测" 方法梳理 ---- Index RCNN Fast RCNN Faster RCNN R-FCN YOLO SSD NMS xywh VS xyxy RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 早期，使用窗口扫描进行物体识别，计算量大。 RCNN去掉窗口扫描，用聚类方式，对图像进行分割分组，得到多个侯选框的层次组。
现在目标检测大部分就是如上图案例，针对较大目标还是可以精确检测到，然后利用检测到的物体进行下一步的输入，每个行业的场景使用不同，所以检测也是视觉的基石！
论文（YOLO9000：Better，Faster，Stronger）阅读笔记，由于论文较新，所以文中的很多词汇并没有对应的中文官方叫法，因此会保留一部分英文。这篇文章可以说写出来的难度比第一篇Densely Connected Convolutional Networks论文阅读的难度大很多，时间也耗费得多得多。因为里面涉及到很多预备知识，我都尽自己最大努力地通俗易懂地解释，希望能让对目标检测领域没那么熟悉的同学更容易地理解，因此文章写得很长，大家可以分成几部分阅读。 可以说这只是一个简单的开始，因为我大
以下内容节选自我的研究报告。 1. 背景 目标检测（object detection）简单说就是框选出目标，并预测出类别的一个任务。它是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，将目标的分割和识别合二为一
YOLO之前的Object Detection方法主要是通过Region Proposal产生大量的Bounding Box，再用Classifier判断每个Bounding Box是否包含Object，以及Object所属类别的Probability。
本文主要介绍了物体检测领域的一些重要方法，包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO以及SSD。作者对这些方法的原理进行了详细的介绍，并通过实际案例对方法的性能进行了评估。此外，作者还讨论了这些方法在实际应用中的一些关键问题，包括如何选择合适的anchor、如何设置合适的正负样本以及如何进行数据增广等。对于每一种方法，作者都提供了详细的代码实现以及相关的数据集，可供读者进行实验和深入学习。总的来说，本文对物体检测领域的方法进行了全面的梳理和总结，有助于读者更好地理解和应用该领域的方法。
道路基础设施是一项重要的公共资产，因为它有助于经济发展和增长，同时带来重要的社会效益。路面检查主要基于人类的视觉观察和使用昂贵机器的定量分析。这些方法的最佳替代方案是智能探测器，它使用记录的图像或视频来检测损坏情况。除了道路INFR一个结构，道路破损检测器也将在自主驾驶汽车，以检测他们的方式有些坑洼或其他干扰，尽量避免他们有用。
未系安全带识别系统通过python+yolo智能视频分析技术，未系安全带识别系统对画面中高空作业人员未系安全带行为进行监测，未系安全带识别系统监测到人员未穿戴安全带时，未系安全带识别系统立即通知后台人员及时处理触发告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。
选自BAIR 机器之心编译 参与：Panda 因为感知细节的能力和识别方式等方面的差异，在人类眼中看起来差别不大的东西在机器看来则可能具有非常不同的意义。近日，伯克利人工智能研究实验室（BAIR）在博客上介绍了他们在真实世界中的对抗攻击上的研究新成果，有望为自动驾驶等人工智能应用领域带来新的思考和见解。该研究的论文已经发布：https://arxiv.org/abs/1707.08945，研究者还表示进一步的研究也正在进行中。 深度神经网络（DNN）已经在图像处理、文本分析和语音识别等各种应用领域取得了很
作者：李习华 知乎专栏：碧空的cv之旅 量子位 已获授权编辑发布 计算机视觉中目标检测、跟踪、识别是最基本的几个task，尤其又以检测最为重要和基础。同时基本上所有的检测任务都需要在给出物体的bounding box之后，给出物体的类别（也就是给识别物体），所以文章中不区分检测和识别任务。 笔者从事计算机视觉中目标检测相关的工作还比较多，将自己看到的，学到的，以及相关的一些理解总结如下。帮助自己进行梳理，也希望对后来者有帮助。我大致将目前学术及和工业界出现的目标检测算法分成3类： 传统的目标检测算法：Cas
Object detection at 200 Frames Per Second
工地扬尘监测系统算法能够通过yolo网络框架模型，工地扬尘监测系统算法自动对区域的扬尘、粉尘颗粒进行实时监测识别，并及时进行预警，有效防止扬尘污染。工地扬尘监测系统算法中Yolo框架模型意思是You Only Look Once，它并没有真正的去掉候选区域，而是创造性的将候选区和目标分类合二为一，看一眼图片就能知道有哪些对象以及它们的位置。Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将工地扬尘监测系统算法原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
今天是中国传统节日——端午节！在此，祝大家节日快乐！ 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 最近总是有很多入门的朋友问我们，进入计算机视觉这个领域难不难？是不是要学习很多知识？到底哪个方向比较好？ 对于这些问题其实我们也不好回答他们，只能衷心告诉他们，如果你对这领域特别感兴趣，那你可以进来试试玩玩，如果试过了玩过了，觉得这不是你喜欢的领域，那你可以立马退出，选择你喜欢的
YOLO系列是基于深度学习的回归方法。 RCNN， Fast-RCNN，Faster-RCNN是基于深度学习的分类方法。
这是继RCNN，fast-RCNN和faster-RCNN之后，rbg（RossGirshick）针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架。YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。
RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation（https://arxiv.
目标检测技术作为视觉技术届的顶梁柱，不仅单兵作战在人脸、车辆、商品、缺陷检测等场景有出色的表现，也是文本识别，图像检索、视频分析、目标跟踪等复合技术的核心模块，应用场景可谓比比皆是。
今天，我们一起学习下YOLO-V2跟YOLO-V1比起来都做了哪些改进？从速度优化和精确度优化的角度来看，主要有以下内容：
一. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
目标检测，object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。
目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系架构，同时了解目标检测相关的技术栈及其未来的发展趋势。由于编者水平有限，本文若有不当之处还请指出与纠正，欢迎大家评论交流！
OpenCV4.0发布以来，其深度神经网络(Deep Neural Network-DNN)模块，功能变得十分的强大、本公众号坚持不断探索DNN模块中各种新模型支持与黑科技，先后发布了一系列关于OpenCV DNN使用的文章：
SSD算法的目标函数分两部分：计算相应的预选框与目标类别的confidence loss以及相应的位置回归。如下公式：
之前总结了一下卷积网络在分类方面的一些网络演变，但是自己做的是语义SLAM，所以对于目标检测和语义分割甚至实例分割算法都要有所了解，毕竟以后要拿来用，不了解那根本没法用。这个也是结合深度学习大讲坛的课程和我自己的总结，个人觉得这个课程还是比较不错的，把整个算法脉络给我们讲清楚了，只要自己去梳理，也就能够比较快速的了解。自从2012年深度学习在ImageNet上面大放异彩之后，大家关注到了深度学习在计算机视觉领域的巨大潜力。首先来对比一下传统的目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法之间的不同点：
深度学习中的检测任务（Detection）是指检测出图片中的物体位置，一般需要进行画框。比如下图中把人、羊，还有狗都框出来了，具体来说，网络需要输出框的坐标。
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