高光谱图像技术最早应用在遥感军事领域，用于地面目标探测，地面物体分类。...由于不同物质的理化性质决定了其对不同波段的光表现出不同的光谱特性，近十年来，利用高光谱做食品、农产品、药品的无损质量检测十分火热。...何为高光谱图像 高光谱图像将图像技术和光谱技术相结合，不仅反映目标的二维图像信息，同时能够反映光谱维信息。高光谱图像具有三个维度：x-y-。...高光谱图像技术在无损检测的应用 食品存储时间检测（下图为不同存储时间的同一苹果的荧光高光谱图像） ?...2.农产品农药残留检测（下图为农药浓度为8mg/kg 叶菜样品的高光谱荧光图像及不同浓度梯度样品的荧光光谱曲线） ? 3.食品部位检测（下图为小番茄不同部位的高光谱曲线） ?
目前SOTA的是基于Faster R-CNN的变异模型，需要经过两个阶段:一个带有手工制作锚盒的proposal generator network用于目标定位，以及一个用于验证目标类别的分类网络。...在本文中，我们提出了一种在单级无锚基础结构中有效地实现两种模式多光谱融合的方法。我们的目标是学习基于对象中心和尺度的行人表示，而不是直接边界盒预测。...这样，我们既可以简化网络架构，又可以获得更高的检测性能，特别是对于遮挡下或低目标分辨率下的行人。此外，我们还研究了适合的多光谱数据增强技术，以改进常用的增强技术。...实验结果表明，该方法对小尺度行人的检测是有效的。...在具有挑战性的KAIST多光谱行人检测基准上，与目前最先进的7.49% (提高25%)相比，我们的方法实现了5.68%的log-average miss rate。 主要框架及实验结果 ? ? ?
像元形状指数 HSI- Hyperspectral Imaging 高光谱成像...随机森林 Reflective Optics Spectrographic Imaging System (ROSIS-03) 反射光学光谱成像系统
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。...PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。
特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。...他们的目标是生成一个高分辨率的单一高级特征图，在其上进行预测（图 2 顶部）。相反，我们的方法利用架构作为特征金字塔，其中预测（例如，目标检测）在每个层级上独立进行（图 2 底部）。...在 HOG 和 SIFT 之前，使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络，以跨尺度检测人脸。 深度卷积网络目标检测器。...Feature Pyramid Networks 我们的目标是利用 ConvNet 的金字塔特征层次结构，它具有从低到高的语义，并构建一个贯穿始终具有高级语义的特征金字塔。...结果，FPN 的 AR1k 分数比表 1(e) 高 10 分。 金字塔表示有多重要？可以将头部附加到 P2 的最高分辨率、强语义特征图（即我们的金字塔中最精细的级别）上，而不是金字塔表示。
1、双击“hyperspectral.mlpkginstall” 2.运行程序 步骤1：加载高光谱数据集 使用超立方体函数读取高光谱图像。...indian_pines_gt.mat"); gtLabel = gtLabel.indian_pines_gt; numClasses = 16; 步骤2：预处理训练数据 使用hyperpca函数将光谱带的数量减少到.../sd; 使用createImagePatchesFromHypercube函数，将高光谱图像分割成大小为25×25像素、具有30个通道的Patches。...trainedNetwork_url,pwd); load(fullfile(dataDir,"trainedIndianPinesCSCNN.mat")); end 步骤6：基于训练的CSCNN的高光谱图像分类计算测试数据集的分类精度
今天的这篇是对吴恩达的深度学习微专业的第四节课卷积神经网络的第三周的目标检测的总结。 普通的卷积神经网络我们用来识别一张图片是什么东西。...衡量一个目标检测是否符合标准，就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比，也就是两者框的交集除以两者框的并集。...这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来...，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。...不同类别的目标检测，如车和人，抑制分别跑，一共跑两次。 ?
本文介绍基于AvaSpec-ULS2048x64光纤光谱仪测定植被、土壤等地物高光谱曲线的方法。...AvaSpec是由荷兰著名的光纤光谱仪器与系统开发公司Avantes制造的系列高性能光谱仪，广泛应用于各类光谱测定场景。...本文就以AvaSpec系列产品中的AvaSpec-ULS2048x64这一款便携式地物高光谱仪为例，介绍基于这一类便携式地物光谱仪进行地物高光谱曲线的测定方法。...其中，前者可以改变高光谱相机在成像时，曝光或整合成像的时间长短，时间越长受到的光照就越强；后者则表示软件界面中每显示的一个光谱曲线，是需要测定多少次后并求取平均值得到的曲线。 ...至此，完成了对地物高光谱曲线的测量、保存与导出。
本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....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...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...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...，分别表示边界框的中心坐标以及宽高。
Network for Fast Object Detection ECCV2016 https://github.com/zhaoweicai/mscnn 本文首先指出 Faster RCNN 在小目标检测存在的问题...随后提出本文的解决思路：1）在不同尺度特征图上进行候选区域提取，2）放大特征图用于检测 the MS-CNN achieves speeds of 10 fps on KITTI (1250×375)...导致小目标的检测效果尤其的差 This creates an inconsistency between the sizes of objects, which are variable, and...我们针对目标检测提出了一个 unified multi-scale deep CNN, denoted the multi-scale CNN (MS-CNN)， 主要包括两个部分： an object...这么做的目的就是靠前的特征图可以检测小目标，靠后的特征图可以检测大目标 4 Object Detection Network 检测网络，这里用了一个反卷积的特征图放大 To the best of
的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决“是什么？在哪里？”...目标检测算法分类 Two stage目标检测算法 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。...常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...arXiv:http://arxiv.org/abs/1311.2524 github(caffe):https://github.com/rbgirshick/rcnn 2.One stage目标检测算法...常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。
从图中可以看出，本文的亮点在于在每次迭代中，较少训练样本下，如何hard negative mining，来提升效果。
[66, 25, 398, 413] person : 98.65948557853699 : [28, 120, 377, 488] ----------------------- 算法：目标检测是首先初始化一个类的实例...，然后设置模型类型并载入相关模型文件作为检测器，最后通过detectObjectsFromImage()函数对图像进行目标检测。
动机 在FPN检测算法中，目标实例根据公式k=\lfloor k_0+\log_2(\sqrt{wh}/224) \rfloor分配到对应的level中。...回归损失使用IoU loss，只有有效框会计算回归损失，回归目标设为有效框中的每个点到 b_p^l 上、左、下、右的距离除以一个归一化参数S=4。...消融实验结果表明，在线特征选择是有效的，它可以使检测精度提升1.1~1.2%。
TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors 原文作者：Daniel Bolya 内容提要 本文介绍了TIDE，一个用于分析目标检测和实例分割算法中的误差来源的框架和关联的工具盒
今天说的是《Soft Anchor-Point Object Detection》，其也是最近关于anchor free的目标检测的论文，作者来自于CMU，一作同样也是FSAF（2019 CVPR）的作者...背景 _ Anchor free是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在一个高分辨率的特征图上进行检测，其优点是准确率高，但是计算量大。...而anchor-point的方法往往在多个分辨率上进行检测，结构简单，速度更快。...整体框架其实和FSAF是类似 ●Soft-Weighted Anchor Points ● 清晰的目标更容易获得关注和更高的分数，而边缘或者被遮挡的目标比较难检测。具体的问题如下： ?...●Soft-Selected Pyramid Levels ● 该问题实际上在FSAF中也研究过，即如何选择合适的分辨率（尺度）来进行目标的检测。FSAF是通过loss来选择合适的分辨率。
前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。...基于单帧图像的目标检测 ---- 在静态图像上实现目标检测，本身是一个滑窗＋分类的过程，前者是帮助锁定目标可能存在的局部区域，后者则是通过分类器打分，判断锁定的区域是否有（是）我们要寻找的目标。...基于视频的目标检测 ---- 单帧不够，多帧来凑。在视频中目标往往具有运动特性，这些特性来源有目标本身的形变，目标本身的运动，以及相机的运动。...第三种：频域特征的利用 在基于视频的目标检测中，除了可以对目标空间和时间信息进行分析外，目标的频域信息在检测过程中也能发挥巨大的作用。比如，在鸟种检测中，我们可以通过分析翅膀扇动频率实现鸟种的判别。...首先，从概念上来讲，视频目标检测要解决的问题是对于视频中每一帧目标的正确识别和定位。那么和其他领域如图像目标检测、目标跟踪有什么区别呢？
归纳总结 Name Value 标签 #多尺度 目的 针对目标检测任务中，目标尺度变化的问题，设计了特征金字塔网络 方法 构建多层特征图之间的联系，合理利用高层语义信息和底层位置信息 总结 是目标检测模型的标配...，较好地解决了多尺度检测问题 2....问题背景 作者提到，在2017年以前，目标检测中的一个基本挑战就是目标检测模型在处理目标多尺度变化问题的不足，因为在当时很多网络都使用了利用单个高层特征，(比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层...所示的是经典的图像金字塔结构，其通过对不同尺度的图像提取特征，来构建特征金字塔，因此其需要对不同尺度图像分别提取特征，计算量大且消耗内存多； 图（b）所示的是2017年常见的利用最后一层（高层）特征图检测目标的模型结构...，其对于多尺度目标的检测能力不足； 图（c）是一种利用卷积神经网络固有的多尺度特征图构建的多尺度检测模型（如SSD），但是其没有结合高层语义信息和底层位置信息，因此检测精度一般； 图（d）即FPN结构，
COLOR_BGR2RGB) pylab.imshow(imgWithRawBboxes,aspect='auto') pylab.axis('off') pylab.show() 11 算法：HOG目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个...64像素宽、128像素高的窗口并计算HOG描述符来完成的。...由于HOG计算不包含尺度的内在意义，且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中，因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。...如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标，则返回相应的边界框。这种技术比Viola-Jones目标检测更精确，但计算上更复杂。
本文方法通过构造一种独特的特征金字塔来避免图像金字塔的计算量过高的问题，同时能较好的处理物体检测中的多尺度变化问题。 摘要 特征金字塔是处理多尺度物体检测问题的一个基础组成部分。...另外，FPN的推理速度在GPU上可以达到5FPS，因此是一种检测性能高，同时推理速度能达到实际使用的方法。 简介 ? 如何处理大范围尺度变化的物体是计算机视觉中的一个基本问题。...FPN算法 FPN的目标是利用卷积网络本身带有的层次性语义特征，来构建特征金字塔。这篇文章以Faster-RCNN为例，来说明FPN如何应用到RPN和Fast RCNN中。...FPN本身不是检测算法，只是一个特征提取器。它需要和其他检测算法结合才能使用。下面介绍FPN如何应用于区域选择网络（RPN）和物体检测网络（Fast RCNN）。...以224大小的图片输入为例，宽高为w和h的RoI将被映射到的特征级别为k，它的计算公式如下： ? 在ResNet中，k0的值为4，对应了长宽为224的框所在的层次。
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