对于目标框一般使用四维向量来表示(x,y,w,h)(x,y,w,h) ,分别表示目标框的中心点坐标、宽、高,我们使用AA 表示原始的foreground anchor,使用GG 表示目标的ground truth,我们的目标是寻找一种关系,使得输入原始的AnchorAA 经过映射到一个和真实框GG 更接近的回归窗口G′G′ ,即: 给定: 寻找一种变换F,使得 ...
理论部分上图展示的应用场景,比如人体技术、工业上的缺陷检测、医学图像的病灶检测、智能座舱以及自动驾驶等都离不开目标检测。 因此,目标检测在计算机视觉中属于非常基础性的技术。 1. 基础知识提到目标检测,…
YOLO一类的方法慢慢显现出其重要性,这类方法使用回归的思想,利用整张图作为网络的输入,直接在图像的多个位置上回归出这个位置的目标边框,以及目标所属的类别。 YOLO将目标检测任务转换成一个回归问题,大大加快了检测的速度,使得 YOLO 可以每秒处理45 张图像。而且由于每个网络...
实例分割相当于是语义分割和目标检测的结合,我们需要检测出不同的实例,同时提供一个像素级别精度的分割。 Mask R-CNN: 模型的前半部分非常类似于Fast R-CNN和Faster R-CNN,但它最后一部分是一个语义分割的迷你网络,相当于对每一个检测出的Bbox中的像素再做一次语义分割的工作。对于人来说它还可以做姿态估计。
目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),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。
1.1、什么是目标检测 检测图像中某个对象的位置(Localization),并判断该物体类别(Classification)。 1.2、IOU 作用 用于评判两个框的相似程度,通常用于训练阶段的预测框和真实框进行比较,通过设置IOU阈值可以过滤掉很多预测框 IOU=|A∩B|A∪B 不足 1. 如果两个框没有相交,根据定义,IoU=0,不能反映两者的距离大小...
目标检测(Intance Detection) 和图像分割(Image Segmantation) 算是深度学习中两个个比较热门的项目了,单级式检测(YOLO、SSD)和双级式检测(Fast R-Cnn)代表了如今大多数的目标检测方法,而FCN、U-net、Deeplab则引领了图像分割的潮流,为此,我们也应该知道如果...
图像识别（Image Recognition）图像识别是计算机视觉的基础，它涉及将图像中的对象或特征与已知的模式进行比较和匹配。这种技术可用于识别物体、人脸、文字等。例如，人脸识别技术可用于解锁智能手机或身份验证。目标检测（Object Detection）目标检测是识别图像中的多个对象并确定它们的位置的过程。这在自动驾驶、视频监控、...
如图所示，(a) 表示的是图像金字塔（image pyramid），即对图像进行放缩，不同的尺度分别进行预测。这种方法在目标检测里较为常用，但是速度较慢，因为每次需要对不同尺度的图像分别过一次CNN 进行训练。(b)表示的是单一feature map 的预测。由于图像金字塔速度太慢，索性直接只采用最后一层输出进行预测，但这样做同时...
R-CNN目标检测首先需要获取2000个目标候选区域,能够生成候选区域的方法很多,比如: objectness selective search category-independen object proposals constrained parametric min-cuts(CPMC) multi-scale combinatorial grouping Ciresan R-CNN 采用的是 Selective Search 算法。简单来说就是通过一些传统图像处理方法将图像分成...