工程应用中,检测算法以one-stage算法yolo系列等为主,因为one-stage通常来说速度快,可以完成良好的实时检测,而two-stage算法代表RCNN系列略有不及,但一些深度学习框架如百度PaddlePaddle开源了用于目标检测的RCNN模型,从而可以快速构建满足各种场景的应用,包括但不仅限于安防监控、医学图像识别、交通车辆检测、
halcon深度学习语义分割和一场检测 语义分割参数 语义分割任务常用的评价指标为Dice coefficient和mIoU。dice和Iou都是用来衡量两个集合之间相似性的度量,对于语义分割任务而言即用来评估网络预测的分割结果与人为标注结果之间的相似度。接下来将分别介绍两者之间的区别和联系。 0. 二分类的评价指标 在介绍语义分割评价指标...
此外,由于目标检测算法通常采用滑动窗口或预设的锚点来进行物体检测,因此它的计算效率相对较低。 三、总结 语义分割和目标检测是计算机视觉领域中的两个重要任务,它们各具特点和应用场景。语义分割能够提供像素级别的分类和边界信息,适用于对图像进行精细分割和分类;而目标检测则可以快速地检测到物体并对其进行跟踪和处理,...
图13 传统视觉的车位检测 但是可供深度学习借鉴的有:(1)角点检测;(2)线段检测;(3)后处理过滤、平滑、配对;(4)帧与帧直接的预测,即通过推算当前帧得出下一帧的车位位置;(5)在AVM成像的鸟瞰图上进行处理,降低难度;(6)车位类型的分类;(7)车位角点和线段的分类;(8)穷举。 2.2 深度时代的车位检测 我们可以在...
关键点检测 这节课中,我们要学习计算机视觉中最重要的任务之一——目标检测任务。我们会先认识目标定位和关键点检测这两个比较简单的任务,慢慢过度到目标检测任务。之后,我们会详细学习目标检测的经典算法YOLO。最后,我们会稍微认识一下语义分割任务及适用于此问题的U-Net架构。
本次项目将基于Culane车道线数据集,搭建ERFnet网络,来实现简单的车道线检测。 二、分割任务简介 简单来说,其实图像分割任务可以分为以下三大类: 语义分割 实例分割 全景分割 在本项目中咱们将基于基础的语义分割任务进行展开,如果同学们对进阶的实例分割、全景分割感兴趣的话,在以后我也会有相关的项目分享,当然您也可...
目标检测在视频监控、无人零售、智能交通等领域有着广泛的应用。比如，在智能交通系统中，目标检测可以用来识别和跟踪行人和车辆，进而实现交通流量控制和事故预防。语义分割（Semantic Segmentation）语义分割旨在对图像中的每个像素进行分类，实现对图像中每个物体的精确边界的划分。技术要点：1. 全卷积网络（FCN）：将...
图像分割是计算机视觉和机器学习领域发展最快的领域之一,包括分类、分类与定位、目标检测、语义分割、实例分割和Panoptic分割。 语义分割的目标是像素级分类,将属于同一对象类的图像像素聚类在一起。这项工作的重点是语义图像分割,其目标是像素级分类,属于同一对象类的图像像素被聚类在一起。像素级分类的一个例子可以在...
本文介绍了一种新型的轻量级框架Mobile-Seed,用于联合语义分割和边界检测。该方法包含一个双流编码器和主动融合解码器(AFD),其中编码器分别提取语义特征和边界特征,而AFD为这两种特征分配动态融合权重。此外,作者还引入了正则化损失来减轻双任务学习中的分歧。在各种数据集上的对比实验表明,该方法显著的超越了现有的SOTA...
可以给出每一类对应的准确像素,但是不能把同一类型不同个体区分开。 二、目标检测 识别图像中存在的内容和检测其位置,如下图,以识别和检测人(person)为例,可以分开不同的人并给出位置,但不能给出准确的与之对应的像素,也不用检测处图像中所有的类型。