PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.04244 代码地址:https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN 摘要 本文提出了一种基于点云的三维目标检测方法.整个框架由两个阶段组成:第一阶段用于自下而上的3D方案生成,第二阶段用于在标准坐标系中细化方案…

 Python+OpenCV图像处理—— 直线检测 直线检测理论知识: 1.霍夫变换(Hough Transform) 霍夫变换是图像处理中从图像中识别几何形状的基本方法之一,应用很广泛,也有很多改进算法.主要用来从图像中分离出具有某种相同特征的几何形状(如,直线,圆等).最基本的霍夫变换是从黑白图像中检测直线(线段). 2.Hough变换的原理是将特定图形上的点变换到一组参数空间上,根据参数空间点的累计结果找到一个极大值对应的解,那么这个解就对应着要寻找的几何形状的参数(比如说直线,那么就会得…

one-stage检测算法,其不需要region proposal阶段,直接产生物体的类别概率和位置坐标值,经过单次检测即可直接得到最终的检测结果,因此有着更快的检测速度,比较典型的算法如YOLO,SSD,Retina-Net. 4.SSD(2016) SSD结合了YOLO中的回归思想和Faster-RCNN中的Anchor机制,使用全图各个位置的多尺度区域特征进行回归,既保持了YOLO速度快的特性,也保证了窗口预测的跟Faster-RCNN一样比较精准. SSD的核心是在特征图上采用卷积核来预…

总结的很好:https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8994246.html 目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,其可以分成两大类:two-stage检测算法:one-stage检测算法.本文主要介绍第二类检测算法. 目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度.一般情况下,two-stage算法在准确度上有优势,而one-stage算法在速度上有优势.不过,随着研究的发展,两类算法都在两…

目前主流的目标检测算法主要是基于深度学习模型,其可以分成两大类:two-stage检测算法:one-stage检测算法.本文主要介绍第一类检测算法,第二类在下一篇博文中介绍. 目标检测模型的主要性能指标是检测准确度和速度,对于准确度,目标检测要考虑物体的定位准确性,而不单单是分类准确度.一般情况下,two-stage算法在准确度上有优势,而one-stage算法在速度上有优势.不过,随着研究的发展,两类算法都在两个方面做改进. two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段,首先产生候选区域…

小目标难检测原因 主要原因 (1)小目标在原图中尺寸比较小,通用目标检测模型中,一般的基础骨干神经网络(VGG系列和Resnet系列)都有几次下采样处理,导致小目标在特征图的尺寸基本上只有个位数的像素大小,导致设计的目标检测分类器对小目标的分类效果差. (2)小目标在原图中尺寸比较小,通用目标检测模型中,一般的基础骨干神经网络(VGG系列和Resnet系列)都有几次下采样处理,如果分类和回归操作在经过几层下采样处理的 特征层进行,小目标特征的感受野映射回原图将可能大于小目标在原图的尺寸,造成检测…

1.请参考大牛博客链接 https://www.aiuai.cn/aifarm822.html…

上一节中我介绍了如何使用Opencv自带的opencv_traincascade.exe来做训练,接下来介绍如何使用训练生成的cascade.xml模型文件来检测车脸. 首先需要说明的是我这里的训练数据是卡口数据是在监控下面的照片,主要为了截取卡口摄像头拍摄下的照片的车脸部分,如下图是待检测图像: 这里主要基于了opencv中自带的检测函数,可以对目标物检测有一个较好的认识,读者可以用cmake生成Opencv的源码工程来细看具体实现细节(Cmake真是个神器).这里用到了timer头文件,可以…

GitHub:https://github.com/pengcao/chinese_ocr https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR |-angle 基于VGG分类模型的文字方向检测预测|-bash 环境安装|----setup-python3.sh 安装python3环境|----setup-python3-cpu.sh 安装CPU环境|----setup-python3-gpu.sh 安装CPU环境|-crnn |-ctpn 基于CTPN模型的文本…

之前运行haar特征的adaboost算法人脸检测一直出错,加上今天的HOG&SVM行人检测程序,一直报错. 今天总算发现自己犯了多么白痴的错误——是因为外部依赖项lib文件没有添加完整,想一头囊死啊 做程序一定要心如止水!!! 仔细查找!!! 1.人脸识别程序: #include "cv.h" #include "highgui.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include &…