目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一…

论文从理论的角度出发,对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究,基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN,从图片级和实例级两种角度进行域对齐,并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN.从实验来看,论文的方法十分有效,这是一个很符合实际需求的研究,能解决现实中场景多样,训练数据标注有限的情况.   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild 论…

C#封装YOLOv4算法进行目标检测 概述 官网:https://pjreddie.com/darknet/ Darknet:[Github] C#封装代码:[Github] YOLO: 是实现实时物体检测的系统,Darknet是基于YOLO的框架 采用C#语言对 YOLOv4 目标检测算法封装,将模型在实际应用系统中落地,实现模型在线远程调用. 环境准备 本章只讲解如何对YOLOv4封装进行详解,具体环境安装过程不做介绍 查看你的GPU计算能力是否支持 >= 3.0:[点击查看] Window…

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检…

from:https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 阅读数:4369 前言 在这里,先介绍几个概念,也是图像处理当中的最常见任务. 语义分割(semantic segmentation) 目标检测(object detection) 目标识别(object recognition) 实例分割(instance segmentation) 语义分割 首先需要了解一下什么是语义分割(s…

Haar特征与积分图 1. Adaboost方法的引入 1.1 Boosting方法的提出和发展 在了解Adaboost方法之前,先了解一下Boosting方法. 回答一个是与否的问题,随机猜测可以获得50%的正确率.如果一种方法能获得比随机猜测稍微高一点的正确率,则就可以称该得到这个方法的过程为弱学习:如果一个方法可以显著提高猜测的正确率,则称获取该方法的过程为强学习.1994年,Kearns和Valiant证明,在Valiant的PAC(Probably ApproximatelyCorre…

1. cv2.matchTemplate(src, template, method)  # 用于进行模板匹配 参数说明: src目标图像, template模板,method使用什么指标做模板的匹配度指标 2. min_val, max_val, min_loc, max_loc = cv2.minMaxLoc(ret)  # 找出矩阵中最大值和最小值,即其对应的(x, y)的位置参数说明:min_val, max_val, min_loc, max_loc 分别表示最小值,最大值,即对应的位…

一.目标 1 将药板从黑色背景中分离(药板部分显示为白色,背景显示为黑色): 2 根据分割结果将药板旋转至水平: 3 提取药板中的药丸的位置信息: 二.方法描述 处理图像如下: (1)首先将图像转为灰度图像,并做二值化处理,并采用闭运算将胶囊边缘平滑处理.得到图像如下所示: (2)利用imfill填充命令将胶囊填充,得到下图: 分别从图像中点左右各距100像素点位置向下遍历像素点,直到遍历到白色边缘即胶囊板的边缘停止,分别记录像素点的坐标,示意图如下: 由此计算胶囊板的倾斜角度θ=arctan(…

Speeded Up Robust Features(SURF,加速稳健特征),是一种稳健的局部特征点检测和描述算法.最初由Herbert Bay发表在2006年的欧洲计算机视觉国际会议(Europen Conference on Computer Vision,ECCV)上,并在2008年正式发表在Computer Vision and Image Understanding期刊上. Surf是对David Lowe在1999年提出的Sift算法的改进,提升了算法的执行效率,为算法在实时计算机…

https://blog.csdn.net/self_study/article/details/66969064 上篇博客我们写到了 Java/Android 内存的分配以及相关 GC 的详细分析,这篇博客我们会继续分析 Android 中内存泄漏的检测以及相关案例,和 Android 的内存优化相关内容. 上篇:Android 性能优化之内存泄漏检测以及内存优化(上). 中篇:Android 性能优化之内存泄漏检测以及内存优化(中). 下篇:Android 性能优化之内存泄漏检测以及内存优化…