以RCNN系列、Yolo系列为首的一些模型在目标检测领域已经取得了非常成熟的应用效果,但不管是单阶段模型(如Yolo、SSD)还是两阶段模型(如RCNN),都需要进行非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称NMS)的后处理操作。NMS的作用是去除多个预测同一物体的冗余检测框,基本已经是目标检测模型必不可少的一步。但NMS也有它...
因此,我们选择将这些额外的层提取出来作为一个单独的模块,按照目前主流的检测模型结构,这部分介于 detection head 和 backbone 之间的模块显然属于 neck,所以将其拆分为 SSDNeck 模块。 为了支持不同 SSD 模型的设置,新的 SSDNeck 模块预留了丰富的定制化接口,其中包括: 可通过 out_channels 设置输出的通道数; 通过...
近日,来自谷歌的研究者更新了用于实时姿态检测的项目,该项目包含 3 种 SOTA 模型,其中 MoveNet 模型可检测人体 17 个关键点、并以 50+ fps 在电脑和手机端运行;BlazePose 可检测人体 33 个关键点;PoseNet 可以检测人体多个姿态,每个姿态包含 17 个关键点。 不久之前谷歌研究院推出了最新的姿态检测模型 MoveNet,...
人体检测模型 人体检测模型 人体检测是目标检测的一种,该模型用于人员检测可以识别为人,采用 Swift-YOLO model 算法。 人体检测是指在图像或视频中检测和定位人体的过程。人体检测的原理与人员检测类似,通常包括以下步骤: 特征提取:利用图像处理技术提取图像中的特征信息,如颜色、纹理、形状等,以帮助区分人体和背景。
人员检测模型 person Detection 人体检测是目标检测的一种,该模型用于人员检测可以识别为人,采用Swift-YOLO model 算法。 人员检测类是指在图像或视频中检测和定位人体的过程,通常包括以下步骤: 1. 特征提取:利用图像处理技术提取图像中的特征信息,如颜色、纹理、形状等,以帮助区分人体和背景。
2018年,当时的医药白马股康美药业财务造假一案震惊全国,累计虚增货币资金逾880亿元,成为A股史上最大规模的财务造假案。当时的“欺诈检测模型”在2017年、2018年两年都给出了财务造假概率高的结论。 我继续用“欺诈检测模型”把康美药业近3年的财务报表数据进行分析。下图2021-2023年连续三年显示他还在造假,真是造假专...
PointPillars 是一个既简单又实用的模型,在保持较高精度的同时又有很高的推理速度,同时部署也很友好,是一个十分常用的模型。 提出了一种新的点云编码器和新网络pointpillar,实现对三维目标检测网络的端到端训练; 将三维点云处理为二维伪图像,用传统CNN对伪图像进行特征提取,推理速度显著提升,是其他方法(含3维卷积...
篇论文介绍了一种针对医学图像中异常检测的新方法,利用了最近发展的大规模视觉-语言预训练模型。该方法通过将多个残余适配器集成到预训练的视觉编码器中,并使用多级像素级视觉-语言特征对齐损失函数,实现了对不同级别的视觉特征逐步增强。这种多级适应使得模型能够在医学图像中实现更好的泛化能力,甚至在零样本场景下也能...
首先直奔主题,列出这 52 个目标检测模型(建议收藏): 这份目标检测超全的技术路线总结来自于 GitHub 上一个知名项目,作者是毕业于韩国首尔国立大学电气与计算机工程专业的 Lee hoseong,目前已经收获 7.3k star。该项目地址是: https://gith...