深度学习目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向,其应用场景广泛,如自动驾驶、智能安防、智能交通等。在深度学习目标检测中,评估模型性能的指标有很多,其中AP(Average Precision)和MAP(Mean Average Precision)是两个重要的评估指标。随着技术的不断进步,百度智能云一念智能创作平台(链接)等先进工具也为深度学习目标...
2)行人检测:智能辅助驾驶、智能监控、暴恐检测(根据面相识别暴恐倾向)、移动侦测、区域入侵检测、安全帽/安全带检测 3)车辆检测:自动驾驶、违章查询、关键通道检测、广告检测(检测广告中的车辆类型,弹出链接) 4)遥感检测:大地遥感,如土地使用、公路、水渠、河流监控;农作物监控;军事检测 目标检测算法分类 基于深度学习...
【深度学习】目标检测中 IOU 的概念及计算 在目标检测当中,有一个重要的概念就是 IOU。一般指代模型预测的 bbox 和 Groud Truth 之间的交并比。 何为交并比呢? IOU=A∩BA∪B IOU = \frac{A\cap B}{A\cup B} IOU=A∪BA∩B 集合A 和集合 B 的并集包括了上面 3 种颜色区域。 集合C 是集合 A ...
TP(True Positive):被检测工件为OK,检测结果为OK,正确检出。 FP(False Positive):被检测工件为NG,检测结果为OK,漏检。 FN(False Negative):被检测工件为OK,检测结果为NG,误检。 TN(True Negative):被检测工件为NG,检测结果为NG,正确检出。 下面分别分别介绍工业质检、目标检测和语义分割中的性能指标。 1. 工...
在深度学习目标检测中,AP和MAP是两个非常重要的评估指标,它们反映了目标检测算法在不同阈值下的性能表现。AP是指在不同阈值下,目标检测算法的精度和查全率的平均值,它反映了目标检测算法的鲁棒性和泛化能力。而MAP则是在所有类别上的平均交并比,即不同类别目标的平均覆盖率。这两个指标的引入,为我们更全面地评估目...
深度学习缺陷检测中必会的算法类型 今天跟大家聊一聊缺陷检测行业落地的一些深度学习算法。 说到AI视觉任务,不得不来说说图像分类、目标检测、图像分割三大视觉任务。这三大任务占据了计算机视觉领域的半壁江山。…
今天给大家介绍的两篇工作的目的都是试图解决目标检测中最为棘手的遮挡问题。两篇文章的作者分别从loss设计和two stage detector中最关键的操作ROI Pooling/Align出发来针对遮挡问题进行针对性设计,从而减轻遮挡问题对于检测结果的影响。 在开始介绍这两篇文章具体的工作之前,我先来和大家回顾一下为什么遮挡会对检测结果...
文章综述了深度学习在目标视觉检测中的应用进展与展望。首先对目标视觉检测的基本流程进行总结,并介绍了目标视觉检测研究常用的公共数据集;然后重点介绍了目前发展迅猛的深度学习方法在目标视觉检测中的最新应用进展;最后讨论了深度学习方法应用于目标视觉检测时存在的困...
1. 使用仪器检测 型钢插入土中深度的检测可以通过使用测深仪来完成。这种仪器通过在地面上架设两根固定的支架,在其中放入传感器,通过测量传感器与型钢之间的距离从而测量型钢插入土中的深度。这种方法是最为准确的方法之一,但需要购买专业仪器才能进行。 2. 人工检测 人工检测是通过下蹲并用直尺...
既然测序深度不够,影响基因检测的准确性,那么,是不是测序深度要求越高越好呢?这个问题如果我们用生活中的例子来考虑就不难理解了。我们都知道居住面积影响生活的舒适程度,但是另一个影响居住面积的关键因素是价钱,因此我们都会考虑在经...