【论文速递】CVPR2022-弱监督旋转不变的航空目标检测网络
摘要:弱监督航空目标检测(weakly supervised object detection,WOSD)是一个值得探索的难题。现有的主要WSOD方法建立在常规CNN的基础上,这些CNN难以建模旋转不变性,从而导致检测器对方向变化过分敏感。同时,当前的解决方案很容易 忽略得分较低的实例,并可能将它们视为背景。为了解决这些问题,在本文中,我们提出了一种端到端弱监督旋转不变航空目标检测网络(RINe....

SSD目标检测网络tensorRT推理【附代码】
终于更新了,本篇是实现了SSD的tensorrt 推理【python版】。YOLOv4以及YOLOv5C++版的tensorrt推理可以看我之前的文章。SSD代码我这里是在b站up主Bubbliiiing的pytorch版SSD的基础上进行的实现。环境说明windows10cuda10.2cudnn8.2.1pytorch1.7tensorrt8.2.5.1python 3.7显卡:NVIDIA....

【搭建自己的目标检测网络】从零开始,搭建自己的基于VGG16的目标检测网络【附代码】(下)
训练 训练主函数首先是模型实例化,调用损失函数等,传入一些形参。然后如果要加载预权重,比如VGG16或者原SSD的权重,直接加载或报关于keys错误。因此,需要将原pretrained_dict = {k:v for k,v in pretrained_dict.items() if np.shape(model_dict[k])== np.shape(pretrained_dict[k])}改....

【搭建自己的目标检测网络】从零开始,搭建自己的基于VGG16的目标检测网络【附代码】(上)
目标检测网络目标检测网络:VGG16定义VGG16base = [64, 64, 'M', 128, 128, 'M', 256, 256, 256, 'C', 512, 512, 512, 'M', 512, 512, 512] def vgg(i): layers = [] # 用于存放vgg网络的list in_channels = i # 最前面那层的...

模式识别与图像处理课程实验二:基于UNet的目标检测网络(下)
3.14、测试函数# 测试函数 def test(device, test_dataloader): fcrn_encode.eval() fcrn_decode.eval() # Gen.eval() for batch_idx, (road, road_label, img_name)in enumerate(test_dataloader): ...

模式识别与图像处理课程实验二:基于UNet的目标检测网络(上)
一、 实验原理与目的实验采用Unet目标检测网络实现对目标的检测。例如检测舰船、车辆、人脸、道路等。其中的Unet网络结构如下所示U-Net 是一个 encoder-decoder 结构,左边一半的 encoder 包括若干卷积,池化,把图像进行下采样,右边的 decoder 进行上采样,恢复到原图的形状,给出每个像素的预测。编码器有四个子模块,每个子模块包含两个卷积层,每个子模块之后有一个通过....

目标检测:特征金字塔网络(Feature Pyramid Network)
目标检测:特征金字塔网络(Feature Pyramid Network)概述由于在目标检测任务中,对与大目标的检测,需要feature map每个点的感受野大一点(高层语义特征),对于小目标,需要感受也小一点(底层纹理特征),传统的检测任务我们往往是通过最后卷积层输出的供给下游检测任务使用,这样每一个点的感受野很大,对于小目标检测不友好,作者基于传统卷机网络固定的结构提出了一种新的架构一边融合....

经典神经网络 | fast rcnn目标检测算法详解
要解决的问题1、RCNN和SPPnet分多步训练,先要fine tuning一个预训练的网络,然后针对每个类别都训练一个SVM分类器,最后还要用regressors对bounding-box进行回归,另外region proposal也要单独用selective search的方式获得,步骤比较繁琐。2、时间和内存消耗比较大。在训练SVM和回归的时候需要用网络训练的特征作为输入,特征保存在磁盘上....

二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
摘要1,介绍1.1,Faster RCNN 回顾1.2,mismatch 问题2,实验分析2.1,改变IoU阈值对Detector性能的影响2.2,提高IoU阈值的影响2.3,和Iterative BBox比较3,网络结构参考资料摘要虽然低 IoU 阈值,如 0.5,会产生噪声检测(noisy detections),但是,随着 IoU 阈值的增加,检测性能往往会下降。造成这种情况的主要因素有两....

二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
ROI Pooling 和 ROI Align 的区别Mask R-CNN 网络结构骨干网络 FPNanchor 锚框生成规则实验参考资料Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文ROI Pooling 和 ROI Align 的区别Understanding Region of Interest — (RoI Align and RoI Warp)Mask R....

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