因此后处理的第一步,就是对模型的回归头的输出进行解码,拿到真正意义上的目标框的预测结果。 后处理还需要做什么呢?由于我们预设了大量的先验框,因此预测时在目标周围会形成大量高度重合的检测框,而我们目标检测的结果只希望保留一个足够准确的预测框,所以就需要使用某些算法对检测框去重。这个去重算法叫做NMS,下面我们详细来讲一讲。 3.6.2.2 NMS非极大
从示例图像中可以看出,只需很少的Python代码,我就可以获得良好的OpenCV对象检测。上面Python代码的第三行揭示了我如何提取有关检测到的对象的有用数据。此外,我可以看到这些数据是如何用于在检测到的对象周围绘制边界框的。 如果我在像Raspberry Pi这样的嵌入式设备中使用OpenCV,我将只使用上面代码的前三行。以上代码应...
总的来说,这些改进使得作者的YOLC模型能够在航拍图像中实现更精确和准确的目标检测。 总结如下,主要贡献如下: 作者提出了一种新颖且高效的 Anchor-Free 目标检测框架YOLC,在两个航拍图像数据集上取得了最先进的表现。与许多现有方法相比,它简单优雅,仅包含一个网络,参数更少,效率更高。 引入了一种轻量级无监督局部...
针对于two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点,yolo创造性的提出了one-stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。yolo直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别,从而实现one-stage。通过这种方式,yolo可实现45帧每秒的运算速度,完全能满足实时性要求(达到24帧每秒,人眼就认为是连...
动目标检测(MTD) MTD(moving targets detection)是带通滤波器组,也就是多个输入多个输出,可以用FIR组实现,但是一般用FFT实现,即对不同脉冲组回波信号的相同距离单元做FFT处理,N个输入得到N个输出,CACFAR既是对这N个输出进行检测和判断目标!若存在目标,这N个输出中比出现一个峰值最大的数,则这个可能就是目标的位...
为了实现更精确的目标检测,作者对CenterNet进行了几项改进。首先,作者修改了回归损失,使用高斯Wasserstein距离(GWD),这对于检测小目标特别合适,但可能导致大目标性能下降。为了解决这个问题,作者提出了GWD+损失,它结合了两种损失函数的优点。 此外,作者通过使用可变形卷积来改进检测Head,以细化边界框回归。作者还设计了一...
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv5中的C2f和Bottleneck模块,主要针对的是小目标检测,主要创新点可以总结如下:多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出,这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征,从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到:DWRSeg的基本原理...
一、本文介绍本文内容给大家带来的 DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv5中的C2f和Bottleneck模块,主要针对的是小目标检测,主要创新点可以总结如下:多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出,这…
【新智元导读】由中科院、牛津大学以及华为诺亚方舟实验室联合提出的One-stag目标检测论文《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》已发表,并在Github上开源。据论文作者表示,CenterNet是目前已知的性能最好的one-stage目标检测方法。 date:20190418 ...
行为检测 Action Detection 类似图像目标检测 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 但在现实应用中更容易遇到的情况是序列尚未在时域分割(Untrimmed),因此需要同时对行为动作进行时域定位(分割)和类型判定,这类任务一般称为行为检测。传统 DTW 动态时间规整 分割视频现在 利用RNN网络对未分割序列进行行为...