FEM主要是根据检测目标的不同尺度，利用膨胀卷积自适应地学习每个特征图中地不同感受野，从而提高多尺度目...
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反映预测检测框与真实检测框的检测效果. FPN:图像金字塔。 图像中存在不同尺寸的目标,而不同的目标具有不同的特征,利用浅层的特征就可以将简单的目标的区分开来;利用深层的特征可以将复杂的目标区分开来; 图中我们在第1层(请看绿色标注)输出较大目标的实例分割结果,在第2层输出次大目标的实例检测结果,在第3层输...
简介: 模式识别与图像处理课程实验二:基于UNet的目标检测网络 一、 实验原理与目的 实验采用Unet目标检测网络实现对目标的检测。例如检测舰船、车辆、人脸、道路等。其中的Unet网络结构如下所示 U-Net 是一个 encoder-decoder 结构,左边一半的 encoder 包括若干卷积,池化,把图像进行下采样,右边的 decoder 进行上采样,...
UNET利用卷积网络的典型利用是在分类任务,输出任务的单个类标签。然而,在许多视觉任务,尤其是生物医学图像处理,目标输出应该包括定位等,每个像素都应该有类标签。另外,大量的训练图片往往超过生物医学图像的任务要求。所以,Ciresan等训练了一个神经网络,用滑动窗口来预测每个像素的类标签,提供像素的周围区域(patch)作为...
第1章 基于UNet的图像去雾算法1.1 引言大气中存在烟雾、粉尘等颗粒,光遇到这些颗粒时会发生折射和散射等现象[1-3],这使得在大气中拍摄的图像经常出现色彩失真、低对比度和模糊等情况[4-5]。这些低质量的图像将进一步影响其他高级视觉任务,如目标检测和分类[6],而去雾任务就是将有雾的图像恢复成干净清晰的图像...
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124个方向,主要包括:目标检测、AIGC、Transformer、边缘检测、点云等636篇论文。【二】2023-人工智能前沿精选优质论文合集15个大方向,包括:计算机视觉、自然语言处理NLP、医疗、3D重建、遥感影像等上千篇论文及代码。【三】2023-AI相关专业论文写作最全指南14个专题教程,主要包括:SCI写作、顶刊顶会投稿、答辩、润色...
人工智能辅导、深度学习、机器学习…!!985博士,可接人工智能辅导、深度学习、机器学习、python项目代码编写、跑通代码和指导答疑～擅长各种图像分类模型(vgg、resnet、mobilenet、efficient等)、人脸检测、烟雾检 - echo于20241010发布在抖音,已经收获了3482个喜欢,
unet和目标检测速度 本文参考李沐老师的《动手学深度学习》课程整理,对课程提供的代码进行解释和注释,当作备忘。 一、将真实边界框(gt_bbox)分配给anchor 我们已经可以实现一个由anchor索引作为行(i),gt_bbox作为列(j),IoU作为值的矩阵,也就是课程里提到的X。