【检测|RCNN系列-2】目标检测算法Fast RCNN（附论文获取方式）
Fast RCNN算法在RCNN之后的SPPNet虽然解决了重复卷积以及固定输入尺寸的问题，但是依然存在其他的问题，而Fast RCNN则具有更快、更强的性能，不仅训练的步骤可以是西安端到端，而且Backbone也是基于VGG16来及进行设计的，在训练速度上比RCNN快了将近9倍，在前向推理的速度上快了213倍，并在VOC2012数据集上达到了68.4%的检测率。相比于RCNN主要有以下3点改进....
【检测|RCNN系列-1】目标检测算法开山之作RCNN（附论文获取方式）
RCNN算法其实RCNN的算法思想依旧是没能抛弃传统检测方法的思想，把检测问题看作为一个特征分类的问题来看待和解决，于是也便诞生了Two-Stage方法，即先提取图像的候选框，然后对候选框内的特征进行提取和分类。算法具体步骤：1、候选框生成：采用Region Proposal来提取图像中的候选框（Selective Search算法），先将图像分割为很小的区域，然后合并包含同一个物体可能性高的区....
极端天气下的目标检测与测距算法
代码获取：代码本文主要工作：科技的发展与进步促使自动驾驶车辆逐渐成为全球汽车产业发展的重要战略 方向。但自动驾驶车辆面对如：大雨、大雾、大雪等极端环境时，智能汽车图像 采集与处理系统将面临巨大挑战。并且自动驾驶需要实时关注周围物体的威胁， 实时进行目标检测以及精确测量周围目标的距离是提高汽车安全性的可行之策。 本文首先训练出一种天气分类模型，实时识别当下天气情况。其次针对不同天气 情况则采取不同....
基于恒虚警算法CFAR实现海面sar图像目标检测附matlab代码
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。 个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。更多Matlab仿真内容点击智能优化算法 神经网络预测 雷达通信 无线传感器 &...
3D检测经典 | 第一个Anchor-Free、第一个NMS-Free 3D目标检测算法！！！
在嵌入式系统上操作的高效点云3D目标检测对于包括自动驾驶在内的许多机器人应用来说都是重要的。大多数以前的工作都试图使用基于Anchor的检测方法来解决这个问题，这些方法有2个缺点：后处理相对复杂且计算昂贵调整Anchor参数很复杂本文是第一个使用Anchor-free和NMS-Free的单阶段检测器AFDet解决这些缺点的算法。整个AFDet可以通过简化的后处理在CNN加速器或GPU上高效处理。....
超大超全！万字长文详解多领域实时目标检测算法（2022最新）（下）
原文首发微信公众号【自动驾驶之心】：一个专注自动驾驶与AI的社区（https://mp.weixin.qq.com/s/NK-0tfm_5KxmOfFHpK5mBA）结果上图展示了三个指标的总体趋势：COCO数据集上的推理准确性、速度和能耗。以“精度”为关键指标对主干和检测头进行排序，并将结果从低到高排序。为了更容易进行性能分析，作者将主干和头分为三个频谱，即低、中和高，其中低和高是最不准确和最....
超大超全！万字长文详解多领域实时目标检测算法（2022最新）（中）
目标检测中的挑战目标检测作为计算机视觉问题本身就具有挑战性，因为理想的检测器必须以合理的能耗和计算成本提供高精度和高性能。稍后作者讨论了几种主干和检测头组合的优缺点，以展示精度和速度之间的权衡。检测精度和推理速度还取决于图像大小和目标大小。虽然通过从场景中提取更多信息，更高的图像分辨率会产生更好的准确性，但它也会降低推理速度。因此，选择在精度和速度之间提供适当平衡的图像尺寸至关重要。此外，目标大....
一文尽览 | 基于点云、多模态的3D目标检测算法综述！（Point/Voxel/Point-Voxel）（下）
基于Point-VoxelPV-RCNN基于Point-Voxel方法是介于point-based和voxel-based之间的一种方式。PV-RCNN是首个经典point-based和voxel-based结合的网络，论文提出了Voxel Set Abstraction操作，将Sparse Convolution主干网络中多个scale的sparse voxel及其特征投影回原始3D空间，然后....
一文尽览 | 基于点云、多模态的3D目标检测算法综述！（Point/Voxel/Point-Voxel）（上）
原文首发微信公众号【自动驾驶之心】：一个专注自动驾驶与AI的社区（https://mp.weixin.qq.com/s/NK-0tfm_5KxmOfFHpK5mBA）目前3D目标检测领域方案主要包括基于单目、双目、激光雷达点云、多模态数据融合等方式，本文主要介绍基于激光雷达雷达点云、多模态数据的相关算法，下面展开讨论下~3D检测任务介绍3D检测任务一般通过图像、点云等输入数据，预测目标相比于相机....
超全汇总 | 基于Camera的3D目标检测算法综述！（单目/双目/伪激光雷达）
目前3D目标检测领域方案主要包括基于单目、双目、激光雷达点云、多模态数据融合等方式，本文主要介绍基于单目、双目和伪激光雷达数据的相关算法，下面展开讨论下~3D检测任务介绍3D检测任务一般通过图像、点云等输入数据，预测目标相比于相机或lidar坐标系的[x，y，z]、[h，w，l]，[θ，φ，ψ]（中心坐标，box长宽高信息，相对于xyz轴的旋转角度）。基于单目数据的3D检测与基于激光雷达的方法相....
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