本文来自<DSFD: Dual Shot Face Detector>,时间线为2018年10月,是南理工Jian Li在腾讯优图实验室实习时候的作品.在WIDER FACE,FDDB上效果也超过了PyramidBox和SRN. 0 引言 最近在比赛上拿到最好成绩的人脸检测模型大致可以分成2类: 基于RPN的网络,这种网络是2阶段模型 基于SSD这种一次shot检测,直接预测边界框和置信度. 而一次shot的检测器因其高预测速度和简单的系统设计而更受青睐.不过分析下来,仍然有以下三个问题未完全…

Clash Detection eryar@163.com Abstract. Clash detection is used for the model collision check. The paper introduce the clash detection in PDMS, and also about how to set the piping component for the operation space clash check. Key Word. Clash Detect…

YOLO detection darknet框架使用 YOLO 训练自己的数据步骤,宁广涵详细步骤说明…

今天看到一篇关于检测的论文<SqueezeDet: Unified, Small, Low Power Fully Convolutional Neural Networks for Real-Time Object Detection for Autonomous Driving>,论文中的效果还不错,后来查了一下,有一个Tensorflow版本的实现,因此在自己的机器上配置了Tensorflow的环境,然后将其给出的demo跑通了,其中遇到了一些小问题,通过查找网络上的资料解决掉了,在这里…

使用Intellij的svn时提示出错:Can't use Subversion command line client: svn. Errors found while svn working copies detection. 当我在使用svn,Checkout一个项目后,然后将其导入到Intellij中,就出现这样的报错! 经过google后,明白了,我的问题是:我安装的TortoiseSVN工具,本身不是带有command-line功能的,必须要安装VisualSVN,而且须要单独安装.…

Chenyi Chen--[ACCV2016]R-CNN for Small Object Detection 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 论文下载 Chenyi Chen , Ming-Yu Liu, Jianxiong Xiao 所有作者的简单信息 方法概括 这篇文章主要讨论针对小目标的目标检测 文章为了证明:对传统的R-CNN style的方法进行改进,可以用于小目标检测,并且性能比DPM方法好 整个检测流程:…

Xiang Bai--[TIP2014]A Unified Framework for Multi-Oriented Text Detection and Recognition 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 论文下载 白翔主页, 刘文予 方法概括 方法简述 这篇文章是作者CVPR2012(参考文献1,专门做检测,可以看看我之前的这篇博客)的方法的扩展,本文做的是端到端的问题(检测+识别). 采用的框架是…

Xiang Bai--[arXiv2016]Scene Text Detection via Holistic, Multi-Channel Prediction 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 白翔个人主页 论文下载 方法概括  Step 1: 用修改版的hed(参考文献1)得到text region map(binary), character map(binary), linking orientat…

Zhuoyao Zhong--[aixiv2016]DeepText A Unified Framework for Text Proposal Generation and Text Detection in Natural Images 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 Zhuoyao Zhong, z.zhuoyao@mail.scut.sdu.cnLianwen Jin, lianwen.jin@gm…

Xiang Bai--[CVPR2015]Symmetry-Based Text Line Detection in Natural Scenes 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 参考文献 作者和相关链接 作者 白翔个人主页 论文下载 代码下载 方法概括 Step 1: 采用多尺度滑窗检测文本线的中心像素点,用对称特征和表观特征训练的随机森林得到候选的字符像素区域(两种特征是作者自己提的,文章亮点所在): Step 2: 利用字符像素的角…

Weilin Huang--[TIP2015]Text-Attentional Convolutional Neural Network for Scene Text Detection) 目录 作者和相关链接 方法概括 创新点和贡献 方法细节 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者补充信息 参考文献 作者和相关链接 论文下载 作者: tong he, 黄伟林,乔宇,姚剑 方法概括 使用改进版的MSER(CE-MSERs,contrast-enhancement)提取候选字符区域: 使用新的CN…

Xiang Bai--[CVPR2016]Multi-Oriented Text Detection with Fully Convolutional Networks 目录 作者和相关链接 方法概括 方法细节 创新点和贡献 实验结果 问题讨论 总结与收获点 作者和相关链接 作者: paper下载 方法概括 Step 1--文本块检测: 先利用text-block FCN得到salient map,再对salient map进行连通分量分析得到text block: Step 2--文本线形成:…

一点最重要的学习方法:  当你读一篇论文读不懂时,如果又读了两遍还是懵懵懂懂时怎么办???方法就是别自己死磕了,去百度一下,如果是很好的论文,大多数肯定已经有人读过并作为笔记了的,比如我现在就把我读过以后的收获记下来(我也看了好几篇前人的博文的)...百度没有去试试google吧...如何快速读懂读明白一篇文章也是一种能力,选择的方法往往大于努力的. 对于这篇论文,网上有很多写的好的总结,大家可以去看,以下我写的内容零零散散,建议大家不要浪费时间看了哦. 文章基于 ILSVRC2013 的数据集…

Anomalies are data points that are few and different. As a result of these properties, we show that, anomalies are susceptible to a mechanism called isolation. This paper proposes a method called Isolation Forest (iForest) which detects anomalies pur…

arxiv上放出的物体检测的文章,在Pascal voc数据集上排第二.源码也已放出(https://github.com/sanghoon/pva-faster-rcnn),又可以慢慢把玩了.这篇文章遵循faster-rcnn"CNN feature extraction + region proposal + RoI classification"的pipeline,重新设计了feature extraction的网络结构."The devil is in details…

Two salient region detection methods are proposed in this paper: HC AND RC HC: Histogram based contrast 1. Primary method It is simply to calculate the saliency of each color in the input image, where each pixel's saliency is defined using its color…

This is a highly-cited paper. The context aware saliency proposed based on four principles, which can be explained as follows: 1. Areas that have distinctive colors or patterns should obtain high saliency; 2. Frequently occurring features should be s…

回归工作一周,忙的头晕,看了两三篇文章,主要在写各种文档和走各种办事流程了-- 这次来写写object detection最近看的三篇文章吧.都不是最近的文章,但是是今年的文章,我也想借此让自己赶快熟悉起来之前的工作. 首先是google的工作,Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors,下载地址:https://arxiv.org/abs/1611.10012. 11月份的工作,文章工作就如标题一样,我…

A. Face Detection time limit per test 1 second memory limit per test 256 megabytes input standard input output standard output The developers of Looksery have to write an efficient algorithm that detects faces on a picture. Unfortunately, they are cu…

intensity梯度值分布跟图片的大小有关, 比如将一张小图片放大后会变得很模糊, 原先清晰的edge, 即大的梯度值变得模糊. 但是原有的边缘通常还是肉眼可分辨的. 但用Sobel 算子可能就检测不出来的. 为了应付不同scale与blur程度图片的边缘检测, 检测算子需要能大能小, 大的用于检测大而blur的图片上的边缘, 小的用于检测精细的边缘. Sobel算子无法满足这个要求. 其实到现在已经可以看出对边缘检测算子的两个要求: 可以计算一阶或二阶导数 可大可小 Laplacian of…

经过一段时间的搜索,决定把搜过的资料都汇集在此,以免重复劳动,几乎来自stackoverflow OpenCV C++/Obj-C: Detecting a sheet of paper / Square Detection Find corner of papers How to remove convexity defects in a Sudoku square? 以上是纸张检测的问题.http://en.wikipedia.org/wiki/3D_projectionwikiPedia关…

目前,一个网站有多个版本是很正常的,如PC版,3G版,移动版等等.根据不同的浏览设备我们需要定向到不同的版本中.不仅如此,我们有时候还需要根据不同的客户端加载不同的CSS,因此我们需要能够检测浏览设备,SO,我们就需要用到“mobile detection”类库. “mobile detection”是一个轻量级移动设备检测的PHP类库,它采用结合特定的HTTP标头中的User-Agent字符串来检测移动客户端环境.注意,mobile detection 只是一个服务器端(PHP)的检测工具,并…

http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3608 Signal Detection Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB Parallelepiped Type Prism Faces 6 parallelograms Edges 12 Vertices 8 Dr. Gale is testing his laser system. He uses a…

Co-saliency Detection via A Self-paced Multiple-instance Learning Framework  T-PAMI  2016  摘要:Co-saliency detection 从一组图像中提取出共同显著的物体.一方面,传统的检测方法严重依赖于手工设计的距离度量来反应协同显著区域有效的属性.另一方面,大部分的当前方法都是无监督的.在实际场景中,效果不会很好,因为缺乏一种 robust 的学习机制 来充分利用每一张图像的 weak labels…

1.结构图 Introduction Feature extraction, deformation handling, occlusion handling, and classification are four important components in pedestrian detection. Existing methods learn or design these components either individually or sequentially. The inte…

自然图像抠图/视频抠像技术发展情况梳理(image matting, alpha matting, video matting)--计算机视觉专题1 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8581225 图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection.Visual Attention)--计算机视觉专题2 http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/86571…

anomaly detection algorithm 以上就是异常监测算法流程…

最近读了Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection这篇论文,论文中把之前人脸检测使用到的cascade cnn,从分开训练的模式,改为了联合训练,并且声称得到了更好的结果. 但是在我读论文的过程中,产生了下面几点疑惑: 1.论文4.2节的Training procedure这部分最后提到,To make it converge easily, we train seperate networks and initialize the joi…

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人…

1. 早期C. Koch与S. Ullman的研究工作. 他们提出了非常有影响力的生物启发模型. C. Koch and S. Ullman . Shifts in selective visual attention: Towards the underlying neural circuitry. Human Neurobiology, 4(4):219-227, 1985. C. Koch and T. Poggio. Predicting the Visual World: Silenc…