VarifocalNet (VF-Net)一种新型的目标检测网络
在MS COCO上进行的广泛实验表明，我们的VFNet通过使用不同的骨干来围绕2.0 AP不断地超过最强基线。我们最好的模型VFNet-X-1200与Res2Net-101-DCN在COCO测试开发上实现了单模型单尺度AP 55.1，这是各种目标探测器中最先进的。几周前，当我在做一个物体检测Kaggle竞赛时，我偶然发现了VarifocalNet。我非常惊讶地看到它与许多SOTA对象检测模型(如....
人工智能，神经网络，图像识别，目标检测
OpenCV是什么OpenCV是一个用于图像处理、分析、机器视觉方面的开源函数库.该库采用C及C++ 语言编写，可以在windows,linux,macOSX系统上面运行。该库的所有代码都经过优化，计算效率很高它的一个目标是提供友好的机器视觉接口函数，从而使得复杂的机器视觉产品可以加速面世。该库包含了横跨工业产品检测、医学图像处理、安防、用户界面、摄像头标定、三维成像、机器视觉等领域的超过500....
【论文解读】——基于多尺度卷积网络的遥感目标检测研究（姚群力，胡显，雷宏）
【论文解读】——基于多尺度卷积网络的遥感目标检测研究（姚群力，胡显，雷宏）该文针对现有遥感图像目标检测算法对于复杂场景下多尺度目标检测精度较低、泛化能力差的问题，提出了一种多尺度卷积神经网络遥感目标检测框架———MSCNN。1.引言遥感目标自动检测技术不仅是一种实现遥感目标自动分类和定位的智能化数据分析方法，还是遥感图像解译领域的重要研究方向之一。传统的遥感图像目标检测方法是根据人工经验设计特征....
【21】使用预训练的目标检测与语义分割网络
1. 使用训练好的目标检测网络import numpy as np import torchvision import torch import torchvision.transforms as transforms from PIL import Image, ImageDraw import matplotlib.pyplot as plt加载已经训练好的ResNet-50-FPN结构的F....
目标检测网络R-CNN 系列
R-CNN 系列目标检测网络，是深度学习在目标检测领域的首个系列网络，作为典型的 Two-Stage 目标检测网络。该系列包括 R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN，就像它们的名字一样，一代比一代速度快，主要是因为 Two-Stage 网络的特点就是精度高，速度慢。到 Faster R-CNN 网络时，就已经做到了端到端的全卷积目标检测网络。其作者 Ross G....
深度学习目标检测网络轻量化研究现状
传统的目标检测方法诸如在2005年提出的HOG[7]特征方法，该方法是一种特征描述算子，使用该方法能够极大的提高检测算法的性能。HOG特征是通过计算局部区域内的梯度信息来获得相应的特征信息，该方法结合SVM技术可以实现比较好的物体检测效果。HOG特征对于光学和几何都具有较好的形变性，同时稍许动作不影响检测性能，所以HOG技术比较适合用于人体检测。但是HOG存在着具有时间复杂性高以及鲁棒性差的特点....
吴恩达《卷积神经网络》精炼笔记（3）-- 目标检测
1 Object Localization前两节课程中，我们介绍的是利用CNN模型进行图像分类。除此之外，本周课程将继续深入介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出8 x 1向量。除了包含上述一般CNN分类3 x 1向量（class label）之外，还包含了(bx, by)，表示目标中心位置坐标；还包含了bh和bw，表示目标所在矩....
Startdt AI提出：使用生成对抗网络用于One-Stage目标检测的知识蒸馏方法
人工智能正在驱动新一轮的商业变革，而算法技术则是推动核心底层技术的重要力量。算法崛起时代，技术浪潮可谓一日千里，算法工程师也只有不断精进自身技术，才能与时俱进、驭浪前行。近日，奇点云算法工程师三角肌在目标检测算法领域又有新突破。 摘要 卷积神经网络对目标检测的精度有着显著的提升，并且随着卷积神经网络的深度加深，对目标检测精度提升也越大，但是也需要更多的浮点计算。许多研究者通过知识蒸馏的方法，通过....
进击的YOLOv3，目标检测网络的巅峰之作 | 内附实景大片
YOLOv3的前世今生 2015 年，R-CNN 横空出世，目标检测 DL 世代大幕拉开。 各路豪杰快速迭代，陆续有了 SPP，fast，faster 版本，至 R-FCN，速度与精度齐飞，区域推荐类网络大放异彩。 奈何，未达实时检测之基准，难获工业应用之青睐。 此时，凭速度之长，网格类检测异军突起，先有 YOLO，继而 SSD，更是摘实时检测之桂冠，与区域推荐类二分天下。然准确率却时遭世人诟病....
看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展
近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间，先后涌现出了 R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO,G-CNN, SSD 等越来越快速和准确的目标检测方法。 1. 基于 Region Proposal 的方法 该类方法的基本思想是：先得到....
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