目的:2016年提出,主要解决的是目标检测中的多尺度问题,通过简单的网络连接改变,在基本不增加原有模型计算量情况下,大幅度提升小物体检测的性能。 背景:在物体检测里面,随着网络深度的加深,通常stride也会不断的变大,当stride超过原图中小目标的尺寸后,小目标的检测性能会急剧下降。传统的目标检测方式通常都是在最后一...
目标检测任务其实就是分类任务(目标类别)+回归任务(目标位置坐标四元组),也可以简单地看做是分类任务的一种特殊情况。因此,该类任务的指标也可以看作是多个基础指标的综合体。 0级指标 普通分类任务判断预测是否正确,可以直接通过比较类别的值即可。但目标检测任务由于还需要比较位置,所以还需要一些专门的计算指标来判...
目标跟踪是计算机视觉领域的另一个重要任务,旨在从视频序列中连续地检测和追踪感兴趣的目标,并估计其运动轨迹。目标跟踪在安防监控、交通监管、自动驾驶等领域有着广泛的应用。 目标跟踪的主要技术可以分为基于区域的方法、基于外观模型的方法和基于深度学习的方法。其中,基于深度学习的方法近年来取得了很大的进展,通过训...
1.1 目标检测任务描述 目标检测是图像处理学科的一个重要难题,检测任务除了要实现目标分类外还要在输入图片中找出存在的物体的类别和位置(可能存在多种物体)。物体检测可能会存在多个检测目标,这不仅需要我们判别出各个物体的类别,而且还要准确定位出物体的位置,如下图所示: 1.2目标检测任务评价指标 对于目标分类,我们可以...
困难目标检测任务的定义及场景 在计算机视觉领域,"困难目标检测任务"是指那些由于某些因素导致目标检测算法难以准确识别和定位目标的情况。下面是一些常见的困难目标检测场景:1.小目标检测 定义:当目标在图像中的像素占比非常小时,即为小目标。这类目标通常难以被检测到,因为它们提供的特征信息较少,容易被背景噪声...
目标检测是计算机视觉中的一个重要分支,其核心目的是在给定的图像或视频帧中自动识别并定位出特定类型的物体。这一任务不仅要求系统能够识别图像中存在哪些物体(物体分类),还要精确地确定每个物体的位置,通常…
前言:本文主要梳理了目标检测任务,包括目标检测简介、常用数据集、常用技巧,以及经典的两段式和一段式模型。 1 目标检测简介 目标检测(Object Detection)的目的是“识别目标并给出其在图中的确切位置”,其内容可解构为三部分:识别某个目标(Classification);给出目标在图中的位置(Localization);识别图中所有的目标及其...
将Transformer Prediction Heads (TPH)集成到YOLOv5中,可以在高密度场景中准确定位目标; 将CBAM集成到YOLOv5中,帮助网络在区域覆盖范围大的图像中找到感兴趣的区域; 提供有用的Tricks,并过滤一些无用的Trick,用于无人机捕获场景的目标检测任务; 使用self-trained classifier来提高对一些容易混淆的类别的分类能力。
目标检测模型的经典代表包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN,YOLO,和SSD等。这些模型以分类模型为基础,在此基础上增加了预测目标的边界框(bounding box)的功能。 定义 目标检测任务在图像中寻找特定对象,并返回它们的位置和类别。 举例说明 比如,在一张照片中,目标检测任务能够识别出行人、动物和其他物体,并给出...
目标检测任务(Object Detection)是计算机视觉的主要分支之一,目的是“识别目标并给出其在图中的确切位置”,确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。