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 ...
目标检测是在图像中检测和识别出多个物体,并给出它们的位置信息。与图像识别不同的是,目标检测需要对物体进行定位,即给出物体在图像中的位置和大小。 目标检测通常包括两个任务,即目标定位和目标分类。目标定位是指在图像中准确地定位目标的位置和大小,而目标分类则是对定位出的目标进行分类。 常见的目标检测算法包括...
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 2、SAFDNet: A Simple and Effective Network for Fully Sparse 3D Object Detection 基于LiDAR 的三维物体检测,在自动驾驶中起关键作用。目前已有的高性能三维物体检测器通常在骨干网络和预测头中构建密集特征图。然而,随着感知范围增加,密集特征图带来的计算成本呈二次增长,使得这些模型很难扩展到长距离检测...
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、...
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。而且由于每个网络预测目标窗口时使用的是全图信息,使得false positive比例大幅降低(充分的上下文信息)。 但是YOLO也存在问题:没有了Region Proposal机制,只使用7*7的网格回归会使得...
三、常见目标检测模型 3.1 一阶段(One Stage)和两阶段(Two Stage)模型 前面介绍了图像分类网络,并重点解析了ResNet及其应用以及MobileNet系列的轻量化分类网络,这一篇接着介绍图像目标检测网络。 目标检测具有巨大的实用价值和应用前景。 应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车...
目标检测是指计算机和软件系统对图像或场景中的目标进行定位和识别的任务。 目标检测已广泛应用于人脸检测、车辆检测、人流量统计、网络图像、安防系统和无人驾驶等多个领域。 早期目标检测的实现基于经典算法,比如流行的计算机视觉库OpenCV中支持的算法。然而,这些经典算法在不同的条件下无法获得稳定的性能。
一、特征点检测 1、角点 角点是图像中某些属性较突出的像素,比如像素值最大或者最小的点、线段的端点、孤立的边缘点等。 1.1 Harris角点检测 它是最经典的角点之一,是从像素值变化的角度对角点进行定义的。局部像素值最大的角点为 Harris角点。 检测:首先以某一个像素为中心构建一个矩形滑动窗口,通过线性叠加窗口...
实例分割是结合目标检测和语义分割的一个更高层级的任务。 实例分割是计算机视觉中的一项任务,旨在同时检测图像中的物体,并将每个物体分割成精确的像素级别的区域。与语义分割不同,实例分割不仅可以分割出不同类别的物体,还可以将它们分割成独立的、像素级别的区域。