w,h的预测为什么要乘缩放系数

2024-11-05

YOLO V1、V2、V3算法精要解说

前言之前无论是传统目标检测,还是RCNN,亦或是SPP NET,Faste Rcnn,Faster Rcnn,都是二阶段目标检测方法,即分为“定位目标区域”与“检测目标”两步,而YOLO V1,V2,V3都是一阶段的目标检测. 从R-CNN到FasterR-CNN网络的发展中,都是基于proposal+分类的方式来进行目标检测的,检测精度比较高,但是检测速度不行,YOLO提供了一种更加直接的思路: 直接在输出层回归boundingbox的位置和boundingbox所属类别的置信度,相比于R-

再谈vim中多窗口的编辑 ctrl+w+H窗口位置最大化和互换等操作

参考:http://blog.csdn.net/shuangde800/article/details/11430659 很好鼠标在各个窗口间循环移动: ctrl+w+(小写的 hjkl), "非线性"的跳转的: ctrl_w+t(top : 左上角, +b: bottom, 右下角), p: preview: 上一个子窗口. set mouse=a 所有all 的状态下都可以使用鼠标.. 窗口本身的位值的移动: ctrl_w + r: 窗口本身, 不是鼠标指针顺时针 (向下, 向

c# 改变图片的大小（w,h）

本文介绍获取网络上的图片将其大小尺寸改成自己想要的 /// <summary> /// 图片大小裁剪 /// </summary> /// <param name="filePath"></param> /// <returns></returns> public byte[] ResizeImage(string filePath) { WebRequest request = (WebRequest)HttpW

IOS 封装View的fram（X Y W H ）

@interface UIView (Extension) @property (nonatomic, assign) CGFloat x; @property (nonatomic, assign) CGFloat y; @property (nonatomic, assign) CGFloat width; @property (nonatomic, assign) CGFloat height; @end #import "UIView+Extension.h" @impleme

论文阅读笔记四十五：Region Proposal by Guided Anchoring（CVPR2019）

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要区域anchor是现阶段目标检测方法的重要基石.大多数好的目标检测算法都依赖于anchors机制,通过预定义好的尺寸及大小在空间位置上进行均匀的采样.本文提出了一个可替换的解决方案-Guided Anchoring,该方法利用语义特征对anchor进行引导.该方法预测感兴趣目标物的中心的同时预测不同位置处的长宽尺寸及比例大小.在得到anchor的形状之后,

object detection[YOLO]

这部分,我们来聊聊YOLO. YOLO:You Only Look Once,顾名思义,就是希望网络在训练过程中,一张图片只要看一次就行,不需要去多次观察,比如滑框啥的,从而从底层原理上就减少了很多的计算量. 0 - 扯扯图1.YOLOv1检测过程上图为YOLOv1的检测过程(其实第二版在整体框架上也大同小异,细节自然不同),模型都会统一将输入图片resize到448*448,然后建立CNN模型,在最后的全连接层上对应最后的输出结果.在流程上,模型就是一个整体,所以相对更容易优化,而且也减少

object detection[YOLOv2]

接着扯YOLO v2 相比较于YOLO v1,作者在之前模型上,先修修补补了一番,提出了YOLO v2模型.并基于imagenet的分类数据集和coco的对象检测数据集,提出了wordnet模型,并成功的提出了YOLO9000模型.这里暂时只讲YOLO v2. 作者说yolo v1相比较其他基于区域的模型比如faster r-cnn还是有些不足的,比如更多定位错误,更低召回率,所以第二个版本开始主要解决这两个问题. 0 - 作者对yolo v1的补丁 1 - 在所有卷积层上用BN,并扔掉drop

目标检测：YOLO(v1 to v3)——学习笔记

前段时间看了YOLO的论文,打算用YOLO模型做一个迁移学习,看看能不能用于项目中去.但在实践过程中感觉到对于YOLO的一些细节和技巧还是没有很好的理解,现学习其他人的博客总结(所有参考连接都附于最后一部分“参考资料”),加入自己的理解,整理此学习笔记. 概念补充:mAP:mAP是目标检测算法中衡量算法精确度的一个指标,其涉及到查准率(Precision)和查全率(Recall).对于目标检测任务,对于每一个目标可以计算出其查准率和查全率,多次实验进行统计,可以得到每个类有一条P-R曲线,曲线下

YOLO系列：YOLO v1深度解析

声明一点,我是工程应用人员,此文章仅适合算法应用工程师. 1.首先先看一下YOLO的整体结构: 2.其次看一下YOLO的工作过程: (1) 将原图划分为SxS的网格.如果一个目标的中心落入某个格子,这个格子就负责检测该目标. (2) 每个网格要预测B个bounding boxes,以及C个类别概率Pr(classi|object). (3) 每个bounding box除了要回归自身的位置之外,还要附带预测一个confidence值(这个confidence代表了所预测的box中含有目标的置

yolo回归型的物体检测

本弱又搬了另外一个博客的讲解: 缩进YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,是在CVPR2016提出的一种目标检测算法,核心思想是将目标检测转化为回归问题求解,并基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出.YOLO与Faster RCNN有以下区别: Faster RCNN将目标检测分解为分类为题和回归问题分别求解:首先采用独立的RPN网络专门求取region propos

android 之修改图片的某一颜色值

首先我们来创建一个叫Image的类,这个类主要用来处理与图有关的一些操作. package org.cn.tools; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; import android.content.Context; import android.graphics.Bitmap; import android.graphics.Matrix; import android.graphics.Bitmap.Config;

Web前端学习笔记——Canvas

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> canvas { border: 1px solid #ccc; /*不建议在样式设置尺寸*/ /*wi

php 图像处理抠图,生成背景透明png 图片

*自定义一个图片等比缩放函数 *@param string $picname 被缩放图片名 *@param string $path 被缩放图片路径 *@param int $maxWidth 图片被缩放后的最大宽度 *@param int $maxHeight 图片被缩放后的最大高度 *@param string $pre 缩放后的图片名前缀,默认为"s_" *@return boolen 返回布尔值表示成功与否. */ function imageResize($picname,$

CVPR2020 面向密集多角度物体检测的动态修正网络（DRN）

论文链接:https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf code:https://github.com/Anymake/DRN_CVPR2020 文章概要: 本文是中科院自动化所.腾讯优图.快手科技联合发表的工作,收录于CVPR2020.本文针对定向和密集场景中的目标检测任务提出了动态优化网络,可以说是目标检测在特定场景下的应用与优化.本文主要创新点在于: 1.提出了一种新颖的可自适应调整目标感受野的特征选择模块FSM. 2.提出了两种动态优化的检测头(DRH-C/R

Python：PIL（三）——Image

学习自:PIL官方文档--Image (2条消息) Python图像处理PIL各模块详细介绍_章子雎的博客-CSDN博客一.Image模块 1.open 用法 open(fp,mode='r',formats=None) 说明打开图像:不过据官网文档所说,调用该方法后,实际的图像文件并没有读入进来,只是当后续数据处理时才真正读入. 参数 fp mode:只能是r: format:一个图像格式的List或Tuple,为什么是一个集合呢?因为当我们要打开某个文件夹中的指定格式图像时,只需要将这些

Android实现对图片的缩放、剪切、旋转、存储

转载:http://www.cnblogs.com/jerehedu/p/4464870.html 一.问题描述: 在开发中,当我们需要的有一张大图片同时还需要一些小图片时,我们只需要通过代码对此图片进行不同比例的缩放即可,这样大大节约资源,减小了安装包的尺寸 .除缩放外,我们还经常对图片进行其他操作如裁剪.旋转.存储等. 这样我们可以编写对于图片进行处理的通用组件,方便开发.下面就分享一下对图片进行处理的组件BitmapUtil,案例界面: 二.技术点描述: 1.通过BitmapFactory

html5 前端图片处理（预览、压缩、缩放）

现在手机图片是越来越大了,上传图片流量耗费巨大.同时预览也是一个问题,所以利用HTML5 file和canvas来解决这个问题. var upload = { _o: null,//对象id _auto: true,//是否自动上传 _yl: false,//预览 _ylFun: null,//预览回调函数 _ys: ,//压缩 (1-100)100不压缩 _sf: ,//缩放(1-100)100不缩放 img: null, mImg: null, init: function (o, auto

PHP图片裁剪与缩放 / 无损裁剪图片

图片太大且规格不统一,显示的控制需要靠JavaScript来完成,用在移动设备上时显示效果不好且流量巨大,需要对现有图片库的图片进行一次处理,生成符合移动设备用的缩略图,将原来客户端JS做的工作转移到服务器端用PHP的GD库来集中处理. 图片源与需要的大小: $src_img = "wallpaper.jpg"; $dst_w = 300; $dst_h = 200; 剪裁图像,保证图像区域最大化显示,并按比例缩放到指定大小一开始采用了 imagecopyresized 方法进行图像

Imagick 缩放图片和实现模糊

Imagick功能相当的多,只是还不稳定,我下面的程序能够运行,但是会出现内存错误,但我们要的图片还是能够得到. 弄这个的原因是,一个客户要求在一个appcan的应用里面实现一个页面的背景图的缩放.调整位置和模糊效果. 这些js和css都能实现,在电脑上表现得很好,但是到了手机上,模糊就出了问题,而她又要求背景不动,调整了位置就设置了背景图的x y,但不动的话又要求背景位置fixed,所以我加了div,位置fixed,再给它放上背景图,在电脑上好好的,到手机上fixed就失效了. 我只好采取在服

我心中的核心组件~HttpHandler和HttpModule实现图像的缩放与Url的重写

回到目录说在前对于资源列表页来说,我们经常会把图像做成N多种,大图,小图,中图等等,很是麻烦,在数据迁移时,更是一种痛快,而如果你把图像资源部署到nginx上,那么这种图像缩放就变得很容易了,因为它有自己的过滤器来实现这个功能,只要程序员简单的配置即可(GraphicsMagick),其实在nginx上实现缩略图的方式有很多,而对于IIS服务来说,实现这种缩略图就没有直接的方法了,必须开发人员自己写代码来实现,下面解释两个比较早的技术(被执行的期间比较早,在页面渲染之前)HttpModule

OpenCV图像金字塔：高斯金字塔、拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩

w,h的预测为什么要乘缩放系数

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