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检测图像中的对象

是指利用计算机视觉技术，通过对图像进行分析和处理，识别出图像中的不同对象或物体。这项技术在许多领域都有广泛的应用，包括智能监控、自动驾驶、图像搜索、人脸识别等。

对象检测可以分为两个主要步骤：目标定位和目标分类。目标定位是指确定图像中目标的位置和边界框，而目标分类则是将定位的目标进行分类，即确定目标属于哪一类别。

在云计算领域，腾讯云提供了一系列相关产品和服务，可以帮助开发者实现图像对象检测的功能。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接：

人工智能图像分析（https://cloud.tencent.com/product/tia）腾讯云的人工智能图像分析服务提供了丰富的图像处理和分析功能，包括对象检测、图像识别、人脸识别等。开发者可以通过调用API接口，实现对图像中对象的检测和分类。
腾讯云图像识别（https://cloud.tencent.com/product/ai-image）腾讯云的图像识别服务提供了高精度的图像识别和分析能力，包括对象检测、场景识别、文字识别等功能。开发者可以通过调用API接口，实现对图像中对象的检测和分类。
腾讯云视觉智能（https://cloud.tencent.com/product/vision）腾讯云的视觉智能服务提供了一系列图像处理和分析功能，包括对象检测、图像识别、人脸识别等。开发者可以通过调用API接口，实现对图像中对象的检测和分类。

通过使用腾讯云的相关产品和服务，开发者可以快速实现图像对象检测的功能，并且腾讯云提供了高可靠性和高性能的云计算基础设施，保证了服务的稳定性和可扩展性。

相关搜索:检测图像中的对象(图像)，从重叠图像中创建如何正确标记图像中检测到的对象？使用图像比较检测丢失的对象检测图像上的对象边界太慢如何提取IBM Watson在对象检测模型中检测到的图像？Tensorflow对象检测API: TensorBoard中损坏的训练图像检测图像中的直线检测javascript中的图像基于几何形状检测图像上的对象 tensorflow api对象检测模型中的微小对象检测在树莓派上使用openCV python检测图像中的对象如何在Swift中运行单个图像的TFlite对象检测？调整图像大小以进行对象检测图像中的多目标检测检测JLabel中的哪个图像检测图像中的裁切/半圆图像中椭圆检测的难度如何检测图像中的裂缝？检测单色图像中的坐标图像中的彩色边缘检测

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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！

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新目标检测框架 | 基于改进的one-shot的目标检测

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我们将从多个方面回顾对象检测的历史，包括里程碑检测器、目标检测数据集、指标和关键技术的发展。

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业界 | Facebook最新开源工具——不费吹灰之力识别图片中的对象

雷锋网注：Piotr Dollar于2014年成为FAIR研究科学家，主要研究领域为计算机视觉和机器学习，曾在MSR任职三年，并建立Anchovi Labs（于2012年被Dropbox收购）。2011年在加州理工大学获得计算机视觉实验室博士后学位，2007年于UCSD获得博士学位。在计算机视觉和机器学习方面已发表的最新论文有：Learning to Refine Object Segments (2016), A MultiPath Network for Object Detection (2016

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目标检测YOLO系列算法的进化史

本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）不同，YOLO将任务统一为一个回归问题。也就是相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类),YOLO只需要 You Only Look Once。

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目标检测YOLO系列算法的进化史

来源：DeepHub IMBA 本文约3400字，建议阅读6分钟本文为你简单总结YOLO的发展历史。本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）不同，YOLO将任务统一为一个回归问题。也就是相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类)，YOLO只需要 You Only Look Once。目标检测我们人类只需要看一眼

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历时七个月整理出来的《OpenCV4系统化学习路线图》

OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4 毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。官方的宣传口号是 OpenCV4 is more than OpenCV 充分说明OpenCV4 是整合深度学习的新一代计算机视觉开发框架！

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【业界】Facebook发布开源“Detectron”深度学习库，用于对象检测

AiTechYun 编辑：nanan 在刚刚过去的一月份（2018年1月），Facebook的研究机构Facebook AI Research（FAIR）发布了开源的Detectron对象检测库。几个

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全局对比度的图像显著性检测算法

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GitHub开源的ImageAI 库：几行代码可实现目标对象识别

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ApacheCN 计算机视觉译文集 20211110 更新

OpenCV3 和 Qt5 计算机视觉零、前言一、OpenCV 和 Qt 简介二、创建我们的第一个 Qt 和 OpenCV 项目三、创建一个全面的 Qt + OpenCV 项目四、Mat和QImage 五、图形视图框架六、OpenCV 中的图像处理七、特征和描述符八、多线程九、视频分析十、调试与测试十一、链接与部署十二、Qt Quick 应用精通 Python OpenCV4 零、前言第 1 部分：OpenCV 4 和 Python 简介一、设置 OpenCV 二、Ope

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机器人视觉的九大挑战

机器人视觉解决方案是我们实现机器人视野的几大挑战。即便变得越来越简单易用，还是有一些棘手的问题。很多因素影响机器人在环境中的视觉，任务设置和工作场所。这里有9个总结出来的机器人视觉挑战：

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有福利送书 | 3D对象检测检测概述

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识将3D对象检测方法分为三类：单目图像，点云以及基于融合的方法。基于单目图像的方法。尽管2D对象的检测已解决，并已在多个数据集中得到成功应用。但KITTI数据集对对象检测，提出了挑战的特定设置。而这些设置，对于大多数驾驶环境都是常见的，包括小的、被遮挡的或被截断的物体，以及高度饱和的区域或阴影。此外，图像平面上的2D检测，还不足以提供可靠的驱动系统。此类应用需要更精确的3D空间定位和尺寸估算。本节将重点介

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20年的目标检测大综述（章节2）

今天我们接着上次综述章节1继续来大家来说说，本次主要说说20年内的目标检测，感谢大家的关注与支持。

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Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark

最近已作出大量努力，提出光学遥感图像中的各种目标检测方法。然而，目前对光学遥感图像中目标检测的数据集调查和基于深度学习的方法还不够完善。此外，现有的数据集大多存在一些不足之处，如图像和目标类别数量较少，图像多样性和变异性不足。这些局限性极大地影响了基于深度学习的目标检测方法的发展。本文综述了近年来计算机视觉和地球观测领域基于深度学习的目标检测研究进展。然后，我们提出了一个大规模、公开可用的光学遥感图像目标检测基准，我们将其命名为DIOR。数据集包含23463张图像和190288个实例，覆盖20个目标类。建议的DIOR数据集1)在目标类别、目标实例数量和总图像数量上都是大规模的;2)具有大范围的对象尺寸变化，不仅在空间分辨率方面，而且在跨目标的类间和类内尺寸变化方面;3)由于成像条件、天气、季节、成像质量的不同，成像结果差异较大;4)具有较高的类间相似性和类内多样性。提出的基准可以帮助研究人员开发和验证他们的数据驱动方法。最后，我们评估了DIOR数据集中的几种最先进的方法，为未来的研究奠定了基础。

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如何用10行代码完成目标检测

人工智能的一个重要领域是计算机视觉。计算机视觉是计算机和软件系统能够识别和理解图像和场景的科学。计算机视觉还包括图像识别、目标检测、图像生成、图像超分辨率等多个方面。由于大量的实际用例，对象检测可能是计算机视觉最深刻的方面。

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遮挡重叠场景下|基于卷积神经网络与RoI方式的机器人抓取检测

抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测算法，以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。我们提出的算法使用感兴趣区域（RoIs）来检测目标的分类和位置回归。为了训练网络，我们提供了比Cornell Grasp Dataset更大的多对象抓取数据集，该数据集基于Visual Manipulation Relationship Dataset。实验结果表明，我们的算法在1FPPI时达到24.9％的失误率，在抓取我们的数据集时达到68.2％的mAP。机器人实验表明，我们提出的算法可以帮助机器人以84％的成功率掌握多物体场景中的特定目标。

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GAN-Based Day-to-Night Image Style Transfer forNighttime Vehicle Detection

数据增强在训练基于CNN的检测器中起着至关重要的作用。以前的大多数方法都是基于使用通用图像处理操作的组合，并且只能产生有限的看似合理的图像变化。最近，基于生成对抗性网络的方法已经显示出令人信服的视觉结果。然而，当面临大而复杂的领域变化时，例如从白天到晚上，它们很容易在保留图像对象和保持翻译一致性方面失败。在本文中，我们提出了AugGAN，这是一种基于GAN的数据增强器，它可以将道路行驶图像转换到所需的域，同时可以很好地保留图像对象。这项工作的贡献有三个方面：（1）我们设计了一个结构感知的未配对图像到图像的翻译网络，该网络学习跨不同域的潜在数据转换，同时大大减少了转换图像中的伪影； 2）我们定量地证明了车辆检测器的域自适应能力不受其训练数据的限制；（3）在车辆检测方面，我们的目标保护网络在日夜困难的情况下提供了显著的性能增益。与跨领域的不同道路图像翻译任务的竞争方法相比，AugGAN可以生成更具视觉合理性的图像。此外，我们通过使用转换结果生成的数据集训练Faster R-CNN和YOLO来定量评估不同的方法，并通过使用所提出的AugGAN模型证明了目标检测精度的显著提高。

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性能达到SOTA的CSP对象检测网络

早期传统的对象检测方法都是基于滑动窗口的特征分类，自从深度学习来了之后就产生很多基于深度神经网络效果特别好的对象检测网络模型，比如SSD、YOLO、Faster-RCNN等，但是这些模型都有个缺陷就是依赖anchor设置，总的来说anchor设置对模型最终精度有比较明显的影响。本文中作者通过深度神经网络提取高级抽象语义描述把对象检测中图像上各个对象抽象为BLOB对象检测的中心特征点，同时通过卷积神经网络预测每个中心特征点尺度范围，这样就实现了anchor-free的对象检测网络构建，在几个benchmark对象检测数据集上都取得跟anchor-base网络相同甚至更好的效果。而且针对交叉数据集验证表明该方法有杰出的泛化能力。

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实例分割综述（单阶段/两阶段/实时分割算法汇总）

目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类，还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测，给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展，实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此，实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文为想在实例分割领域进行研究的人们提供了有价值的信息。

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走亲访友不慌！手把手教你怎样用Mask R-CNN和Python做一个抢车位神器

今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。

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两阶段目标检测指南：R-CNN、FPN、Mask R-CNN

计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。

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DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型

Shoufa Chen1, Peize Sun1, Yibing Song2, Ping Luo1 1The University of Hong Kong 2Tencent AI Lab {sfchen, pzsun, pluo}@cs.hku.hk yibingsong.cv@gmail.com

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基于聚类的图像分割-Python

当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。

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10分钟学会使用YOLO及Opencv实现目标检测（上）|附源码

计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only look once，yolo），提出该算法的作者风趣幽默可爱，其个人主页及论文风格显示了其性情，目前该算法已是第三个版本，简称YoLo V3。闲话少叙，下面进入教程的主要内容。在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。主要内容有：

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【论文解读】使用有监督和无监督的深度神经网络进行闭环检测

由上海交通大学发表于2020 Robotics and Autonomous Systems

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详解计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割

译者 | 王柯凝【 AI 科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义： ✦ “对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆B

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详解计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割

目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。

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YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测

YOLOv8一个令人惊叹的物体检测人工智能模型。与 YOLOv5 及之前的版本不同，您不需要克隆存储库、设置需求或手动配置模型。使用 YOLOv8，您只需安装 Ultralytics，我将向您展示如何使用一个简单的命令。YOLOv8 通过引入新的功能和改进，增强了早期 YOLO 版本的成功，从而提高了性能和多功能性。由于其速度、精度和用户友好的设计，它成为对象识别和跟踪、实例分割、图像分类和姿势估计等各种任务的理想选择。您可以在YOLOv8的官方网站上找到更多信息。

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基于聚类的图像分割（Python）

作者 | 小白来源 | 小白学视觉了解图像分割当我们在做一个图像分类任务时，首先我们会想从图像中捕获感兴趣的区域，然后再将其输入到模型中。让我们尝试一种称为基于聚类的图像分割技术，它会帮助我们在一定程度上提高模型性能，让我们看看它是什么以及一些进行聚类分割的示例代码。什么是图像分割？想象一下我们要过马路，过马路之前我们会做什么？首先，我们会看道路两旁，以确定接近的车辆等环境对象，然后我们会对接近的车辆的速度做出一些快速的估计，并决定何时以及如何过马路。所有这些都发生在很短的时间内，非常

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意不意外？Java也能实现美颜效果

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盘点GAN在目标检测中的应用

1，2017-CVPR: A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection 摘要如何学习对遮挡和变形不敏感的物体检测器？当前解决方案主要使用的是基于数据驱动的策略：收集具有不同条件下的对象物体的大规模数据集去训练模型，并期望希望最终可学习到不变性。但数据集真的有可能穷尽所有遮挡吗？作者认为，像类别一样，遮挡和变形也有长尾分布问题：一些遮挡和变形在训练集是罕见的，甚至不存在。提出了一种解决方案：学习一个对抗网

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小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络（GAN）的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性，而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。在本文中，我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合，以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN，这是一种基于GAN的新型架构，可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明，我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s，无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。

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