SSD 是使用 VGG19 网络作为特征提取器(和 Faster R-CNN 中使用的 CNN 一样)的单次检测器.我们在该网络之后添加自定义卷积层(蓝色),并使用卷积核(绿色)执行预测. 同时对类别和位置执行单次预测. 然而,卷积层降低了空间维度和分辨率.因此上述模型仅可以检测较大的目标.为了解决该问题,我们从多个特征图上执行独立的目标检测. 使用多尺度特征图用于检测. 以下是特征图图示. SSD 使用卷积网络中较深的层来检测目标.如果我们按接近真实的比例重绘上图,我们会发现图像的空间分辨率已…

YOLO 在卷积层之后使用了 DarkNet 来做特征检测. 然而,它并没有使用多尺度特征图来做独立的检测.相反,它将特征图部分平滑化,并将其和另一个较低分辨率的特征图拼接.例如,YOLO 将一个 28 × 28 × 512 的层重塑为 14 × 14 × 2048,然后将它和 14 × 14 ×1024 的特征图拼接.之后,YOLO 在新的 14 × 14 × 3072 层上应用卷积核进行预测. YOLO(v2)做出了很多实现上的改进,将 mAP 值从第一次发布时的 63.4 提高到了 78.…

SSD:TensorFlow中的单次多重检测器 SSD Notebook 包含 SSD TensorFlow 的最小示例. 很快,就检测出了两个主要步骤:在图像上运行SSD网络,并使用通用算法(top-k滤波和非最大抑制算法)对输出进行后处理. 以下是成功检测输出的两个示例: 为了运行这个 Notebook 你需要先解压 checkpoint files 在 ./checkpoint unzip ssd_300_vgg.ckpt.zip 然后开始一个 jupyter Notebook jupyt…

​前言  单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现,使用具有两个平行分支的头部,这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位.本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测(TOOD),它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务. TOOD在MS-CoCO上实现了51.1Ap的单模型单尺度测试.这大大超过了最近的单阶段检测器,如ATSS(47.7AP).GFL(48.2AP)和PAA(49.0AP),它们的参数和FLOPs更少. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号C…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/272 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末…

1. cv2.dnn.readNetFromCaffe(prototxt, model)  用于进行SSD网络的caffe框架的加载 参数说明:prototxt表示caffe网络的结构文本,model表示已经训练好的参数结果 2.t=delib.correlation_tracker() 使用delib生成单目标的追踪器 3.delib.rectangle(int(box[0]), int(box[1]), int(box[2]), int(box[3])) 用于生成追踪器所需要的矩形框[(st…

SSD: Single Shot MultiBox Detector 作者: Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu, Alexander C. Berg 引用: Liu, Wei, et al. "SSD: Single Shot MultiBox Detector." arXiv preprint arXiv:1512.02325 (2015).…

Densenet的改良—PeleeNET Pelee: A Real-Time Object Detection System on Mobile Devices 论文地址:https://arxiv.org/abs/1804.06882 Peleenet专注于优化小型网络,针对densenet的结构做出了改良,达到了目前最先进的水准.在已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet. ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算,而缺乏有效的实现.在本文中,来自加…

intro: ECCV 2016 Oral arxiv: http://arxiv.org/abs/1512.02325 paper: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd.pdf slides: http://www.cs.unc.edu/%7Ewliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf github: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd video: http://weibo.…

1 SSD基础原理 1.1 SSD网络结构 SSD使用VGG-16-Atrous作为基础网络,其中黄色部分为在VGG-16基础网络上填加的特征提取层.SSD与yolo不同之处是除了在最终特征图上做目标检测之外,还在之前选取的5个特特征图上进行预测. SSD图1为SSD网络进行一次预测的示意图,可以看出,检测过程不仅在填加特征图(conv8_2, conv9_2, conv_10_2, pool_11)上进行,为了保证网络对小目标有很好检测效果,检测过程也在基础网络特征图(conv4_3, con…

在视图应用程序中,应用程序的数据由文档对象代表,数据的视图由视图对象代表.MFC的Cdocument类是文档对象的基类,Cview类是视图对象的基类.应用程序的主窗口,其操作功能在MFC的CframeWnd和CMDIFrameWnd类中实现,已经不再以消息处理为工作焦点了,主要用作视图.工具栏以及其他用户界面对象的容器. 单文档界面应用程序只支持打开一个文档. 1.  文档.视图基础知识.   图1展示了SDI文档.视图应用程序的示意图.框架窗口是应用程序的顶层窗口,通常带有WS_OVERLAP…

1. 几个工具函数 def box_corner_to_center(boxes): """从(左上,右下)转换到(中间,宽度,高度)""" x1, y1, x2, y2 = boxes[:, 0], boxes[:, 1], boxes[:, 2], boxes[:, 3] cx = (x1 + x2) / 2 cy = (y1 + y2) / 2 w = x2 - x1 h = y2 - y1 boxes = torch.stack((cx,…

昨天类似的 YOLO: https://www.v2ex.com/t/392671#reply0 下载这个项目 https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 解压 checkpoint files in ./checkpoint unzip ssd_300_vgg.ckpt.zip 运行 jupyter 文件命令 jupyter notebook notebooks/ssd_notebook.ipynb 项目说明: http://www.tensorflo…

1 hibernate是非自动提交.如果transaction不写的话,会只创建表结构而不插入语句.   如果不写transaction而想实现插入的功能的话,需要重写session的dowork方法(记得flush). 2 demo: package hibernate_001; import java.sql.Array; import java.sql.Blob; import java.sql.CallableStatement; import java.sql.Clob; import…

hibernate流程: 1 配置对象Configurateion 读取 hibernate.cfg.xml 2 会话工厂SessionFactory 读取 user.hbm.xml(创建销毁相当耗费资源,一个数据库只创建一个) 3 会话Session 相当于 jdbc的connect 4 添加事务 Session与jdbc 多对一的关系.jdbc可以在不同时刻为session 提供连接.通过session操作数据库 Session的增删改查的方法 save() update() insert(…

1 hibernate定义: Java领域一项开源的orm框架技术: hibernate对jdbc进行轻量级的封装. hibernate 作为持久层存在.就是通过对象关系映射把项目中的对象持久化到数据库中去. 2 其他orm框架技术: mybaties toplink ejb…

目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息.本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN.Faster R-CNN 和 FPN等.第二部分则重点讨论了包括YOLO.SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法. 一.基于候选区域的目标检测器 1.1  滑动窗口检测器 自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CN…

目标检测解决的是计算机视觉任务的基本问题:即What objects are where?图像中有什么目标,在哪里?这意味着,我们不仅要用算法判断图片中是不是要检测的目标, 还要在图片中标记出它的位置, 用边框或红色方框把目标圈起来.如下图 目前存在的一些挑战在于:除了计算机视觉任务都存在的不同视角.不同光照条件以及类内差异等之外,还存在目标旋转和尺度变化(如小目标),如何精确的目标定位,密集和遮挡条件下的目标检测,以及如何加快检测速度等. 下图是目标检测的发展历程: 以年为界,目标检测分为传统…

论文标题:SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文作者:Wei Liu, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang Fu,Alexander C. Berg 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD 的GitHub地址:https://github.com/balancap/SSD-Tensorflow 参考的S…

GPU上创建目标检测Pipeline管道 Creating an Object Detection Pipeline for GPUs 今年3月早些时候,展示了retinanet示例,这是一个开源示例,演示了如何加快gpu目标检测管道的训练和部署.在圣何塞举行的英伟达GPU技术会议上介绍了这个项目.这篇文章讨论了这项工作的动机,对体系结构的一个高级描述,以及所采用的优化的一个简单的介绍.如果对GPUs上的目标检测还不熟悉,建议参考GPUs上的实时目标检测10分钟开始. 理论基础 虽然有几个优秀的…

论文名称:CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints 论文链接:https://arxiv.org/abs/1808.01244 代码链接:https://github.com/princeton-vl/CornerNet 简介 这篇文章是ECCV2018的一篇目标检测论文,该论文的创新之处在于使用Keypoints代替原来的anchor思想进行目标检测,提出检测目标左上点和右下点来确定一个边界框,提出一个新的池化方法:corner pool…

论文名称:CornerNet-Lite: Efficient Keypoint Based Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08900 代码链接:https://github.com/princeton-vl/CornerNet-Lite 简介 该论文与Cornernet论文作者相同,都是由普林斯顿大学的几位学者提出.截止2019年4月份,CornerNet-Lite 应该是目标检测(Object Detection)中速度和精度…

图像实例分割:CenterMask CenterMask: single shot instance segmentation with point representation 论文链家: https://arxiv.org/abs/2004.04446 摘要 本文提出了一种简单.快速.准确的单镜头实例分割方法.单阶段实例分割面临两个主要挑战:对象实例区分和像素级特征对齐.相应地,本文将实例分割分解为两个子任务:局部形状预测(即使在重叠的情况下也可以分离实例)和全局显著性生成(以像素到像素的方…

第一印象 Rank & Sort Loss for Object Detection and Instance Segmentation 这篇文章算是我读的 detection 文章里面比较难理解的,原因可能在于:创新的点跟普通的也不太一样:文章里面比较多公式.但之前也有跟这方面的工作如 AP Loss.aLRPLoss 等.它们都是为了解决一个问题:单阶段目标检测器分类和回归在训练和预测不一致的问题.那么 Rank & Sort Loss 又在以上的工作进行了什么改进呢?又解决了什么问题…

前言 SSD 的全称是 Single Shot MultiBox Detector,它和 YOLO 一样,是 One-Stage 目标检测算法中的一种.由于是单阶段的算法,不需要产生所谓的候选区域,所以 SSD 可以达到很高的帧率,同时 SSD 中使用了多尺度的特征图来预测目标,所以 mAP 可以比肩甚至超过 Faster R-CNN.在这篇博客中,我们会详细地介绍 SSD 的原理,并使用 pytorch 来实现 SSD. 模型结构 VGG16 SSD 的结构如上图所示,可以看到 SSD 使用…

系列博客链接: (一)目标检测概述 https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10894415.html (二)目标检测算法之R-CNN https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10895055.html (三)目标检测算法之SPPNet https://www.cnblogs.com/kongweisi/p/10899771.html (四)目标检测算法之Fast R-CNN https://www.cnblogs.com/kong…

slides 讲得是相当清楚了: http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 配合中文翻译来看: https://www.cnblogs.com/cx2016/p/11385009.html default boxes 核心点讲解 及 .cpp 代码见:https://www.cnblogs.com/sddai/p/10206929.html 小哥的后续论文: PUBLICATIONS Frustum PointNets f…

目标检测与识别是计算机视觉中最常见的挑战之一.属于高级主题. 本章节将扩展目标检测的概念,首先探讨人脸识别技术,然后将该技术应用到显示生活中的各种目标检测. 1 目标检测与识别技术 为了与OpenCV 学习笔记 05 人脸检测和识别进行区分:需重新说明一下什么是目标检测. 目标检测是一个程序,它用来确定图像的某个区域是否有要识别的对象,对象识别是程序识别对象的能力.识别通常只处理已检测到对象的区域.若人们总是会在有人脸图像的区域去识别人脸. 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,本章会用到:…

SSD英文论文翻译 SSD: Single Shot MultiBoxDetector 2017.12.08    摘要:我们提出了一种使用单个深层神经网络检测图像中对象的方法.我们的方法,名为SSD,将边界框的输出空间离散化为一组默认框,该默认框在每个特征图位置有不同的宽高比和尺寸.在预测期间,网络针对每个默认框中的每个存在对象类别生成分数,并且对框进行调整以更好地匹配对象形状.另外,网络组合来自具有不同分辨率的多个特征图的预测,以适应处理各种尺寸的对象.我们的SSD模型相对于需要region…

将YOLO应用于视频流对象检测 首先打开 yolo_video.py文件并插入以下代码: # import the necessary packages import numpy as np import argparse import imutils import time import cv2 import os # construct the argument parse and parse the arguments ap = argparse.ArgumentParser() ap.a…