其中zero-shot和OVD很类似,但是zero-shot只使用基类中的词汇进行预训练,这让它在预测新的类别的时候会十分困难,作者自己的OVD则使用了图像-文本描述对来进行预训练,受益于文本描述中丰富的词汇,模型在学习的时候可能会学习到基类和预测类的信息,但是是否学习到这些信息并不重要,重要的是通过这些丰富的词汇和图像相对应的方式,模型学习到了一个有
对于第一个问题,RPN的做法是使用SoftmaxLoss直接训练,在训练的时候排除掉了超越图像边界的anchor;边框修正:如图绿色表示的是飞机的实际框标签(ground truth),红色的表示的其中一个候选区域(foreground anchor),即被分类器识别为飞机的区域,但是由于红色区域定位不准确,这张图相当于没有正确检测出飞机,所以我们希望采用...
科学家们开始思考,是否可以应用传统图像算法先产生候选区域,然后再用卷积神经网络对这些区域进行分类? 2013年,Ross Girshick等人于首次将CNN的方法应用在目标检测任务上,他们使用传统图像算法Selective Search产生候选区域,取得了极大的成功,这就是对目标检测领域影响深远的区域卷积神经网络(R-CNN1)模型。 2015年,Ross Gi...
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测[4]:综述、边界框bounding box、锚框(Anchor box)、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS1.目标检测综述对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解高层…
尺度不变特征变换（SIFT）是一种常用的特征点检测和描述算法，它可以在不同尺度和旋转下提取出图像的关键特征点。SIFT在图像匹配、目标跟踪等任务中表现出色。八、直方图均衡化（Histogram Equalization）直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，它通过调整图像的亮度分布，使图像具有更好的视觉效果。在计算机视觉中，...
对计算机而言,能够“看到”的是图像被编码之后的数字,它很难理解高层语义概念,比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体,更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别,并在该目标周围绘制边界框,标示出每个目标的位置,如图1所示。
目标检测的图像特征提取之_LBP特征 LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子;它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikäinen,和 D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取。而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征;...
区别:目标检测是用来确定图像的某个区域是否含有要识别的对象,识别通常只处理已检测到对象的区域。 在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术: 梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG) 图像金字塔 滑动窗口 四种技术 梯度直方图 是一个特征描述符,不是基于颜色值而是基于梯度来计算直方图的。但是这种特征会受...
1.分类(Classification),对输入的图像进行描述,从已有的类标签集合中找出最符合的标签分配给该图像。分类虽然是最简单、最基础的图像理解任务,但却为其他复杂任务奠定了基础。 2.检测(Detection),相对于分类任务关心整体,给出整幅图像的内容描述,检测更加关注目标,需要同时获得目标的...
本项目的目标是通过选择多种算法、训练多种模型,比较各种算法的性能,找到检测X射线图像中违禁物品的最佳算法,这些违禁物包括了枪、刀、扳手、钳子和剪刀,但是锤子不包含在此项目中,因为这一类的图像太少。模型的性能由mAP(目标检测的指标)、准确率和查全率来描述,接下来我们讨论解...