雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年，现在在运营一家深度学习咨询公司，她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署，如果有兴趣与她合作，请联系 priya.toronto3@gmail.com。 最近，TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能，它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说，TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。 使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物
摘 要：本文针对物体检测中的环境变化多样、物体尺度变化不一、搜索空间巨大等挑战性问题，围绕特征构建、模型优化和应用等方面进行研究。针对物体检测中的多尺度特征融合问题，提出针对物体检测的神经网络特征融合方法HyperNet；进一步提出了逆向连接的特征金字塔物体检测方法，将不同尺度的物体分配不同层次的特征，该方法大大减少了多尺度物体检测的难度；提出了无需候选窗的物体检测模型FoveaBox，摒弃了传统依赖候选窗扫描的过程。本文提出的系列方法已经在检测、分割、姿态估计等方面成功得到拓展。
雷锋网 AI 科技评论按：本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年，现在在运营一家深度学习咨询公司，她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署，如果有兴趣与她合作，请联系 priya.toronto3@gmail.com。
在使用Python编写机器学习项目时，我们有时会遇到各种错误。其中之一是ModuleNotFoundError，该错误指示Python找不到特定的模块。 这篇文章将教你如何解决一个常见的ModuleNotFoundError错误，即ModuleNotFoundError: No module named 'keras_retinanet.utils.compute_overlap'。
物体检测作为计算机视觉领域最广泛的研究主题之一，虽然2D 物体检测已在工业界得到了比较成熟的应用，然而实现 3D 物体检测目前还困难重重。
这个现实世界造成了很多挑战，比如数据有限、只有微型的计算机硬件（像手机、树莓派）所造成的无法运行复杂深度学习模型等。这篇文章演示了如何使用树莓派来进行目标检测。就像路上行驶的汽车，冰箱里的橘子，文件上的签名和太空中的特斯拉。
文章名称：A Survey of 6D Object Detection Based on 3D Models for Industrial Applications，J. Imaging | Free Full-Text | A Survey of 6D Object Detection Based on 3D Models for Industrial Applications (mdpi.com)
本文介绍了一种使用TensorFlow物体检测API寻找特定人物位置的方法。首先，作者通过创建一个包含目标人物位置信息的二维图像，然后使用TensorFlow物体检测API训练一个CNN模型，将图像中的目标人物识别出来。该模型可以用于在其它图像中定位和识别特定人物，具有较好的精度和实时性。
计算机视觉领域一定要做物体检测！ 从研究角度来看，物体检测是计算机视觉的根本问题之一，是很多高层视觉任务（如：图像分类、行人再辨识和目标跟踪）的基础。并且，现在国内外很多研究团队在对物体检测做深入的研究，近些年物体检测论文发表数量也呈逐年递增的趋势。 从应用角度来看，物体检测已经表广泛应用在我们的日常生活中，如人脸解锁、美颜相机、视频监控、淘宝拍立淘、百度识图等。 随着研究的深入以及广泛的落地应用，很多企业在招聘中对该领域人才要求越来越多，同时对物体检测技术的要求也越来越高。 调试代码仅是实现算法的手段
AI 研习社按：近日，谷歌在其“谷歌开源”博客（Google Open Source ）中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章，文中指出虽然谷歌的物体检测，图像识别机器学习系统很先进，但仍面临着很多挑战，比如如何提高识别精度。为此，谷歌将其物体检测系统代码开源，希望更多爱好者参与进来，共同推动研究领域的发展。我们对原文做了不改动愿意的整理和编译： 在谷歌，有为计算
本文适合刚入门物体检测的人群学习，不涉及公式推理。 目录 *摘要 *相关物体检测数据集介绍 *现有的主流物体检测算法 *物体检测的难点与挑战 *相关术语介绍 *物体检测的传统算法概述 *基于深度学习的物体检测算法 R-CNN Fast-RCNN Faster-RCNN YOLO *物体检测动手实践 *参考文献 摘要 相比于图像分类，图像中物体检测是计算机视觉中一个更加复杂的问题，因为图像分类只需要判断出图像属于哪一类就行，而在物体检测中，图像里可能有多个物体，我们需要对所有
本文来谈一下基于深度学习的航空物体场景下的物体检测。航空物体这类场景一般由无人机空拍来收集数据，然后进行后处理来满足特定的任务场景，有些情况下要求实现实时反馈，甚至多任务。
MSRA 视觉组 作者：胡瀚、顾家远、张拯、代季峰、危夷晨 现有的物体检测算法均采用单独识别物体的方式，而没有利用物体之间的相互关系。近日，来自微软亚洲研究院视觉计算组的研究员们提出了物体关系模块（object relation module）。该模块通过建模物体间外观和几何的交互信息来首次实现了所有物体的联合推理学习。该模块可以用于提高物体识别的精度，也可以替代通常使用的非极大抑制（non-maximum suppression）后处理方法。在现今最好的物体检测框架下，利用该模块实现了首个完全端到端的物体
AI科技评论按：6月15号，谷歌在其“谷歌开源”博客（Google Open Source ）中发表一篇名为《Supercharge your Computer Vision models with the TensorFlow Object Detection API》的文章，文中指出虽然谷歌的物体检测，图像识别机器学习系统很先进，但仍面临着很多挑战，比如如何提高识别精度。为此，谷歌将其物体检测系统代码开源，希望更多爱好者参与进来，共同推动研究领域的发展。AI科技评论对原文做了不改动愿意的整理编译： 在谷
https://github.com/CoCoPIE-Pruning/CoCoPIE-ModelZoo/tree/master/YOLObile
作者：breezecheng、morajiang、lyleleeli，腾讯 WXG 应用研究员 微信识图已经在微信的扫一扫识物，微信聊天/朋友圈/公众号长按图片搜一搜等场景上线，并且从最初的电商类目（鞋子、箱包、美妆、服装、家电、玩具、图书、食品、珠宝、家具等），扩展到更加丰富的万物场景，囊括了植物、动物、汽车、红酒、地标、菜品、名画、商标、作业以及其他通用场景。在算法架构上，微信识图主要由三大核心步骤组成，即为主体检测+子类目预测+子类目细粒度同款检索，开发一个高性能的检测器对于前两个步骤至关重要
本文介绍物体检测技术以及解决此领域问题的几种不同方法，带你深入研究在Python中如何构建我们自己的对象检测系统。
机器之心专栏 作者：李俊 近日，CVPR 2017获奖论文公布，引起了业内极大的关注。但除了这些获奖论文，还有众多精彩的论文值得一读。因此在大会期间，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心
无人机在工业、农业、军事及消费级市场均有如土地测绘、巡检监测、物资配送、灾后救援等重要作用。其中，实现高精度且高能效物体检测是开展所有无人机任务的基本要素，也是本领域急需提高的方向。由于航拍数据集（无人机视角）的缺失，进一步提升无人机物体检测系统变得更加困难。
机器之心转载 公众号：阅面科技（ID：readsense) 作者：童志军 物体检测一向是比较热门的研究方向，它经历了传统的人工设计特征+浅层分类器的框架，到基于大数据和深度神经网络的End-To-End的物体检测框架的发展，然而许多人其实并未系统的了解过物体检测算法的整个发展内容。正因如此，本次阅面科技邀请了资深研究员童志军从传统检测算法核心、深度神经网络框架、检测技术难点等方面来进行干货分享。 童志军：阅面科技资深研究员，2012年毕业于东南大学获硕士学位，先后加入虹软、阿里巴巴从事图像算法和机器学习
论文：RepPoints: Point Set Representation for Object Detection
机器之心专栏 作者：huichan chen 物体检测是计算机视觉的重要任务之一，从最开始的 Viola-Jones 2001 的人脸检测开始，到 Ross 的 Deformable Part Model（DPM）2007 通用物体检测，再到现在基于深度学习的 Region Convolution（RCNN）2013 模型，我们见证了物体检测的准确率快速的提升，并且计算机视觉所使用的数学方法也从 Boosting，变成了 SVM，到最近的 Deep Neural Network。基于物体检测，研究者们成功的
摘 要 在过去的三年中，Pinterest 已经针对几款视觉搜索和推荐服务做出了相关的实验，其中就包括 Related Pins (2014)、Similar Looks (2015)、Flashlight (2016)以及 Lens (2017)。本论文旨在对上述几款服务背后的视觉发现引擎做出简要的概述，同时对技术决策和产品决策背后的理论做出分析, 如物体检测和交互式用户界面的使用。最终我们得出以下结论：视觉发现引擎极大地提升了搜索和推荐任务的互动性。 关键词： 视觉搜索、推荐系统、卷积特征、物体检测 介
AI 科技评论消息，9 月 8 日-14 日，2018 欧洲计算机视觉大会（ECCV 2018）在德国慕尼黑召开，ECCV 每两年举办一次，与 CVPR、ICCV 共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约 300 篇。根据 ECCV 2018 宣布的最终结果，商汤科技及联合实验室共有 37 篇论文入选，主要集中在以下领域：大规模人脸与人体识别、物体检测与跟踪、自动驾驶场景理解与分析、视频分析、3D 视觉、底层视觉算法、视觉与自然语言的综合理解等。此外，商汤科技在 2018 年 COCO 比赛物体检测（Detection）项目中夺得冠军，开源 mm-detection 检测库。凭借以上事项，商汤科技在雷锋网旗下学术频道 AI 科技评论数据库产品「AI 影响因子」中有相应加分。
DeepStream是领先的基于GStreamer的软件开发工具包（SDK），使开发人员能够创建尖端的视觉AI应用。凭借其先进的功能和增强的能力，DeepStream处于图像处理，物体检测和AI驱动解决方案的前沿。
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029
李林 假装发自 威尼斯 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 又一次！中国团队拿下一项AI赛事的多个大奖！ 8天的计算机视觉顶会ICCV 2017在威尼斯悄然落幕，期间中国团队在物体检测、人体关键点检测等竞争激烈的比赛中击败了谷歌、微软、Facebook等国际巨头AI实验室。 ICCV 2017 “Joint COCO and Places Recognition Challenge” Workshop中，一共公布了7项竞赛的结果。 中国AI创业公司旷视科技（Face++）在MS COCO物体检测、人体关
夏乙 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “等代码吧。” 从Mask R-CNN论文亮相至今的10个月里，关于它的讨论几乎都会以这句话收尾。 现在，官方版开源代码终于来了。同时发布的，
本文作者黄凯奇，研究员，博士生导师。获国家自然科学优秀青年基金，国家万人计划“青年拔尖人才”获得者，北京市科技新星。在智能视觉监控及行为理解方面的研究获得第十二届中国发明专利优秀奖和国家技术进步二等奖。作者任伟强，中科院自动化所博士。作者谭铁牛，中国科学院院士、英国皇家工程院外籍院士、发展中国家科学院院士和巴西科学院通讯院士。中国科学院自动化研究所研究员、博士生导师、智能感知与计算研究中心主任。
本文是我们ICCV2021的工作，作为白菜的渣作还是硬着头皮来宣传啦。本文目的在于讲解我们原始的motivation，可能会有部分与原始论文不同的视角，希望可以方便大家理解以及节省大家阅读正文的时间。
题目：基于R-FCN的物体检测 文章地址：arXiv:1605.06409. 《R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutio
在所有的项目中，其中有一个最突出的，来自一位工程实习生，他撰写了一篇基于相机的3D目标跟踪的论文。
安妮 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI AutoML对开发者来说不是个陌生词汇了。 半年前Google I/O开发者大会上，谷歌推出能自动设计机
Faster RCNN [1] 及其变体自提出以来一直是主流目标检测架构之一。由于其模型的 capacity 大，以及对 proposal 有预先处理等方面的优势，这些模型在减轻物体姿态（角度）、光照和旋转等问题方面都表现的十分出色。通过适当的 anchor 设置和训练策略，也可以有效地检测到微小和带有遮挡的物体。总体来说，这种方法有两个阶段，即 proposal 和 detection（图 1）。第二阶段筛选和校准第一阶段提出的 Region of Interests（RoIs）。proposal 阶段使用的是 region proposal network (RPN) 来尽可能多的覆盖到 True Positives（TP），detection 阶段的检测通常则是使用一些卷积和全连接层来保留第一阶段找到的 TP 同时消除第一阶段引入的 False Positives（FP）。
文章：M^2BEV: Multi-Camera Joint 3D Detection and Segmentation with Unified Bird’s-Eye View Representation
主讲人：彭超 | 旷视研究院研究员 屈鑫 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 12月6日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第一期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的物体检测论文：《MegDet:A Large Mini-Batch Object Detector》，基于此篇论文提出的MegDet模型，Face++摘下COCO 2017 Detection冠军。 本期主讲人为旷视研究院研究员彭超，同时也是MegDet论文第一作者、COCO 2017 Detectio
机器之心专栏 作者：卫雅珂 该研究由中国人民大学GeWu实验室主导，发表在IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)，目前相关代码已开源。 随着互联网的发展，在能够轻易获取海量数据但标注困难的背景下，无监督学习的重要性不断上升并在近年得到了广泛关注。其中，如何能够让机器以无监督的方式建立对客观物体的认知是亟待解决的问题之一。 在人类的实践经验中，出色的多重感官让我们对周围的环境能够做出快速而准确的判断。根据有关
**论文: Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of Feature
AI 科技评论按：物体检测是计算机视觉的基础任务之一。香港中文大学多媒体实验室博士生陈恺在 AI 研习社的公开课上，为大家总结了深度学习背景下物体检测算法的发展，分享 COCO 比赛冠军团队所使用的算法，并介绍由港中大多媒体实验室开源的物体检测算法框架 mmdetection。
本文报告介绍了深度学习在物体检测方面的最新进展，以及研究团队最近的几项研究工作，同时对深度学习在检测问题上的瓶颈和下一步突破进行了展望。
这是众多Anchor Free中比较有影响力的一篇文章，不光是效果好，而且思路清楚，简单，不需要任何trick，并将众多的视觉任务统一到了一个框架中，值得一看。
【新智元导读】在谷歌研究院工作是一种怎样的体验？新智元近日专访了谷歌研究员朱梦龙，他作为谷歌团队G-RMI的核心成员，从去年9月开始一直盘踞在COCO的物体检测榜首。此外，他作为团队核心成员发布的最新研究MobileNet，通过分解降维卷积层，以及早期采用stride 2等，把计算量压缩至VGG的1/30，让终端模型的图像检测达到VGG的效果。谈到在谷歌研究院的体验，他认为就像在读PhD，跟一群天才（包括曾经在谷歌的贾扬清）一起讨论有趣的想法，以及做有意思的项目；不同的是，这些项目还能在现实中被广泛应用。
空中图像中的物体检测已成为一个动态且关键的研究领域，主要关注通过空中平台（如卫星、无人机或飞机）捕获的高分辨率图像中物体的识别和定位。这种技术在众多领域得到应用，包括但不限于城市规划，精确农业，灾害管理，以及军事监视。
本文小黄弟要向大家介绍的是用英特尔NCS2加速棒实现对tensorflow物体检测模型的加速，涉及到的内容有tensorflow物体检测模型，OpencvDNN模块的使用，OpenVINO的使用。对这3个模块了解的同志看起来会比较愉快，不了解的看了也能有助于睡眠。
AI科技评论按：虽然CVPR 2017已经落下帷幕，但对精彩论文的解读还在继续。下文是Momenta高级研发工程师李俊对此次大会收录的Speed/Accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 一文进行的解读。 如何选择物体检测器 ——对当下主流CNN物体检测器的评测 自2014年RCNN被提出以来，基于卷积神经网络的物体检测已经成为主流。Faster RCNN、SSD、YOLO、 R-FCN等诸多检测算法百花齐放，每种方法都在各自
【新智元导读】图像识别领域的权威标杆 MS COCO 2017 竞赛结果公布。COCO 竞赛代表了继 ImageNet 后图像识别的最高水平。今年，来自旷视、商汤、北大、北航、中科院自动化所的众多中国团队，几乎占据了各项任务的第一，超越了谷歌、Facebook。 MS COCO（Microsoft Common Objects in Context，常见物体图像识别）竞赛是继 ImageNet 竞赛（已停办）后，计算机视觉领域最受关注和最权威的比赛之一，是图像（物体）识别方向最重要的标杆（没有之一），也是目
在自动驾驶领域，基于激光雷达 (LiDAR) 的3D物体检测和运动行为预测是一种普遍的方案。目前绝大部分关于激光雷达的物体检测算法都是基于单帧的。激光雷达的多帧时序数据，提供了对于检测物体的多视角观测 (multiple views)，历史记忆 (history memory)，安全冗余 (redundant safty)，以及运动特征 (motion kinematics) 等丰富的信息；可用来帮助提高检测速度和精度，并且增加检测结果的可靠性。对于感知的下游模块，例如追踪和预测，时序信息则更为重要。
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