概述 目标检测损失函数的选择在目标检测问题建模中至关重要。通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。...首先来了解一下什么是最原始的IoU定义 什么是IOU(并交比) 对象检测中的 mAP（平均精度）指标是根据 IoU（交集超过并集）进行评估的。...加入惩罚项因子以后，对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了，从而改善了IoU的缺陷。...ProbIoU ProbIoU可以实现OBB旋转对象映射到GBB、然后实现预测框与真实框的回归IoU损失功能，然后基于协方差矩阵，计算巴氏距离以后，再基于BD实现损失计算 跟原始的IoU比较，有明显的改善...： 然后它自己说靠谱，所以YOLOv8的旋转对象检测就采用了ProbIoU来做BBR。
两阶段网络依赖于一个潜在的区域建议网络，该网络生成可能包含感兴趣对象的图像的候选区域，第二个检测头处理分类和边界框回归。...多网格分配的一些优点包括： （a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标； （b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...这样做的一些优点是（a）减少不平衡，（b）更快的训练以收敛到边界框，因为现在多个网格单元同时针对同一个对象，（c）增加预测tight-fit边界框的机会（d) 为YOLOv3等基于网格的检测器提供多视角视图...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
1.研究背景 在大规模目标检测数据集中，一些场景下目标框的标注是存在歧义的，这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失，也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定，学习的损失函数大的问题。...（b）具有较高分类分数的边界框的左边界是不准确。(颜色更容易观察) 2. 相关工作 双阶段检测器单阶段检测虽然高效，但是state-of-art仍然基于双阶段检测。...我们知道KL有3个优点:（1）可以成功捕获数据集中的模糊。边界框回归器从模糊的边界框中获得较小的损失。（1）在后处理过程中，所学的方差是有用的。...3.1边界框参数化 基于双阶段的目标检测网络如Faster-RCNN，MaskR-CNN。...在Figure 5中，提供了方差投票的可视化说明。通过方差投票，有时可以避免Figure2中提到的检测结果偏差很大的几种情况。 4.
前段时间，谷歌开放了 TensorFlow Object Detection API 的源码，并将它集成到model中。...这个代码库是一个建立在 TensorFlow 顶部的开源框架，方便其构建、训练和部署目标检测模型。设计这一系统的目的是支持当前最佳的模型，同时允许快速探索和研究。...特别还提供了轻量化的 MobileNet，这意味着它们可以轻而易举地在移动设备中实时使用。 花了点时间对这个模型进行调试，里面还是有不少坑的，相信在编译过程中大家都会碰到这样那样的问题。...发现moblienet的精度效果一般，特别是对远距离的对象检测效果非常一般。 接下来测试了下faster-rcnn的效果。如下： ?...从图上可以看出，faster-rcnn效果比较好，不过也存在不足，就是对一张图像的检测速度明显偏慢。
抛弃边界框，更细粒度的目标表示RepPoints 在目标检测过程中，边界框是处理的基本元素。边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。...由于其使用简单方便，现代目标检测器严重依赖于边界框来表示检测 pipeline 中各个阶段的对象。 性能最优的目标检测器通常遵循一个 multi-stage 的识别范式，其中目标定位是逐步细化的。...RPDet: 无需 Anchor 的目标检测器 我们设计了一种不使用 anchor 的对象检测器，它利用 RepPoints 代替边界框作为基本表示。...实验和结果 表 1：目标检测中 RepPoints 与边界框表示的比较。除了处理给定的目标表示之外，网络结构是相同的。...这表明相对于边界框，RepPoints 表示在对象检测方面具有优势。 表 7：将所提出的 RPDet 与 COCO test-dev 上最先进的检测器进行比较。
本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。...前提介绍 单目图像估计3-D检测框是目前自动驾驶研发流行的，单纯的2-D检测框无法在3-D空间去做规划控制，去年百度Apollo发布2.5版本特意提到这方面的解决方案。...: 采用两步法，加了一个估计深度图的模型，结果送入RPN模块，比较奢侈的做法，后面还将视差图转换成点云，进入detection模块。...：将SFM和检测结合起来。...以上就是文章的全部内容了，文章中涉及的论文较多，希望有兴趣的小伙伴可以将文章整理上传至我们的github组群中，与我们一起阅读！
在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...Anchor-Free的检测算法包括CornerNet，CenterNet 和 FCOS。在这些检测器中，边界框回归损失函数作为定位分支的重要组成部分，起着不可替代的作用。...在CIoU和DIoU中，为了加速GIoU的收敛速度，CIoU通过进一步考虑GT框和 Anchor 框的宽高比来加速收敛，而DIoU通过归一化两个边界框的中心之间的距离来加速收敛。...SIoU进一步考虑连接两个边界框中心线的线的角度，并根据角度重新定义距离损失和形状损失，并将它们作为新的损失项添加到损失函数中，以实现最佳检测效果。...对于以简单样本为主的检测任务，在边界框回归过程中关注简单样本有助于提高检测性能。对于以难以检测的样本为主的检测任务，相比之下，则需要关注难以检测样本的边界框回归。
dis_k=0f930c24bc2393b79e775fb703cbf68c&dis_t=1591001386 想与您分享在tensorflow 2.2中实现yolov3对象检测器的实现 yolov3-...keras-tf2 https://github.com/emadboctorx/yolov3-keras-tf2 * 特征 * tensorflow-2.X--keras功能API * cpu-gpu...*所有阶段的`matplotlib`可视化。 *`tf.data`输入管道。 *`pandas`和`numpy`数据处理。 *`imgaug`扩充管道 *`logging`的覆盖范围。...*完全矢量化的mAP评估。 *`labelpix`支持。 *照片和视频检测
基础概念 在tensorflow的官方文档是这样介绍Dataset数据对象的： Dataset可以用来表示输入管道元素集合（张量的嵌套结构）和“逻辑计划“对这些元素的转换操作。...另外，Dataset需要配合另外一个类Iterator进行使用，Iterator对象是一个迭代器，可以对Dataset中的元素进行迭代提取。...()协议的对象 。...3个批次，返回的对象是传入Dataset对象。...任何未知的尺寸（例如，tf.Dimension(None)在一个tf.TensorShape或-1类似张量的物体中）将被填充到每个批次中该尺寸的最大尺寸。
谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集，希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。...边界框是指在时间上连续的帧中跟踪对象的框，到目前为止，这是包含边界框的最大的人工标注视频数据集。该数据集的规模之大，足以训练大型模型，并且包含在自然环境中拍摄的视频。...更重要的是，人工标注的注释里包含在现实世界中出现的对象，它们可能被局部遮挡，出现运动模糊以及具有自然采光。 ? 图：数据集的概况。条形图：现有图像（红色）和视频（蓝色）数据集中的相对检测数量。...这些边界框标记可用于训练利用时间信息以随时间进行识别，定位以及跟踪对象的模型。在视频中，带标记的对象可能完全被遮挡，并在后面的帧中重新出现。...有关该数据集的更多信息可在相关预印本论文中了解。 YouTube边界框：用于视频对象检测的大型高精人类标注数据集 ?
NMS定义 ---- 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。...在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。...NMS超参数 ---- 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值很小的时候，导致proposals boxes被压制的很厉害，导致recall大幅下降。...提升： 使用soft-NMS，在soft-NMS中score被乘以负向IOU，图示如下： ? 下图是基于soft-NMS实现了对部分重叠对象的成功检测： ?
p=8578 介绍 对象检测是一种属于计算机视觉领域的技术。它处理识别和跟踪图像和视频中存在的对象。物体检测具有多种应用，例如面部检测，车辆检测，行人计数，自动驾驶汽车，安全系统等。...对象检测的两个主要目标包括： 识别图像中存在的所有对象 筛选出关注的对象 在本文中，您将看到如何在Python中执行对象检测。 用于对象检测的深度学习 深度学习技术已被证明可解决各种物体检测问题。...detector.loadModel() 步骤9 要检测图像中的对象，我们需要detectObjectsFromImage使用detector在上一节中创建的对象来调用函数。...此函数返回一个字典，其中包含图像中检测到的所有对象的名称和百分比概率。...结论 对象检测是最常见的计算机视觉任务之一。本文通过示例说明如何使用ImageAI库在Python中执行对象检测。
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 觉得文章有用，请戳底部【好看】支持 01 NMS定义 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding...在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。...03 NMS超参数 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...进一步导致检测精度下降与丢失(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值很小的时候，导致proposals boxes被压制的很厉害，导致recall大幅下降...提升： 使用soft-NMS，在soft-NMS中score被乘以负向IOU，图示如下： ? 下图是基于soft-NMS实现了对部分重叠对象的成功检测： ?
今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个优雅的概念 —— Anchors，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。...解决方案(1) —— 单目标检测：让我们使用最简单的情况，在一个图像中找到一个单一的物体。给定一个图像，神经网络必须输出物体的类以及它的边界框在图像中的坐标。...以同样的方式，还有另一个并行的conv头，其中有4个大小为3 x 3 x 512的滤波器，应用在同一个conv volume上，以获得另一个大小为4 x 4 x 4的输出 —— 这对应边界框的偏移量。...我们知道，网格中的16个cell对应于它之前的层中的一个特定位置。请看下面的图表。输出网格中的第一个cell有一个大小为3x3的参考框。...每个filter位置有三个boxes —— 一个是3x3(橙色)，一个是1x3(蓝色)，另一个是3x1(绿色) 正如我们前面看到的，输出是anchor框的函数，因此如果参考/anchor的数量改变，输出的大小也会改变
01NMS定义 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。...在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。...03NMS超参数 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框...进一步导致检测精度下降与丢失(原因在于对象与背景图像之间不平衡比率，导致FP增加数目远高于TP) 当overlap阈值很小的时候，导致proposals boxes被压制的很厉害，导致recall大幅下降...提升： 使用soft-NMS，在soft-NMS中score被乘以负向IOU，图示如下： 下图是基于soft-NMS实现了对部分重叠对象的成功检测：
来源：OpenCV学堂本文约500字，建议阅读5分钟本文详解非最大抑制的两种常见算法与参数对对象检测网络的影响。...01 NMS定义 在一个典型的对象检测管道中，网络会在中间层输出很多候选框proposals(Bounding Box-BB)。...在这个阶段输出的BB大多数都会关联同一个检测对象，这个时候需要一个方法来合并这些BB成为一个对象检测框，除了FP之外。...NMS超参数 两个重要的参数是score阈值与overlap阈值，任何低于score阈值的BB将会被拒绝，当两个BB的IOU大于给定的overlap阈值时候，两个检测框将会被聚类分割为同一个对象检测框。...Overlap阈值需要平衡精度与抑制效果： 提升： 使用soft-NMS，在soft-NMS中score被乘以负向IOU，图示如下： 下图是基于soft-NMS实现了对部分重叠对象的成功检测：
对象检测是计算机视觉领域非常活跃的研究课题。 在图像中检测和定位对象（可理解为在对象周围放置边界框）最有效的方法是使用深度学习技术。...Tensorflow 对象检测模型 你可以在 tensorflow 库中轻松找到上述神经网络架构的预训练模型。它们统称为 tensorflow 检测模型集合。...任何检测到的对象都将通过可视化模块，在图像中检测到的对象周围放置彩色边界框。 我们还添加了一个跟踪模块，用于显示房间是否为空以及房间内的人数。这些数据将被存储在单独的.csv 文件中。...处理后的帧数据回传后，我们可以使用 open-cv 中的 imshow 函数向用户显示带边界框的帧图像。...这是与主线程分开运行的。 ? 当然，为了可视化检测，我们需要传递检测到的类标签，它们各自的置信度，边界框颜色和坐标，并将它们绘制到帧图像上。 ?
本文介绍了如何从零开始开发车牌对象检测模型。整体项目中还包含了一个使用Flask的API。在本文中我们将解释如何从头开始训练自定义对象检测模型。...因此我们将从标签中获得有用的信息，例如它的边界框的对角点，分别是xmin，ymin，xmax，ymax，如图3所示 ，我们需要提取信息并将其保存为任何方便的格式，在这里，我将边界信息转换为CSV，随后，...我们只需验证边界框对于给定图像正确显示。...tf 我们需要的是一个对象检测模型，而期望的输出数量是4（对角点的信息）。...在这里,我们使用TensorBoard记录了中模型训练时的损失。 ? 进行边界框预测 这是最后一步。在这一步中，我们将所有这些放在一起并获得给定图像的预测。
Python中导入模块的方法主要有： （1）import 模块名 [as 别名] 使用这种方式导入以后，使用时需要在对象之前加上模块名作为前缀，也就是必须以“模块名.对象名”的方式进行访问。...也可以为导入的模块设置一个别名，然后就可以使用“别名.对象名”的方式来使用其中的对象了。...例如： >>> from math import sin #只导入模块中的指定对象 >>> sin(3) 0.1411200080598672 >>> from math import sin...#求正弦值 0.1411200080598672 >>> gcd(36, 18) #最大公约数 18 这种方式简单粗暴，虽然写起来比较省事，可以直接使用模块中的所有函数和对象而不需要再使用模块名作为前缀...如果多个模块中有同名的对象，这种方式将会导致只有最后一个导入的模块中的同名对象是有效的，而之前导入的模块中该对象无法访问。
TensorFlow 模型，并使用该模型对家具图像进行视觉搜索（第 6 章） 对图像执行边界框标注以生成.xml文件，并将其转换为.txt文件格式，以输入到 YOLO 对象检测器中（第 7 章） 了解...边界框回归 边界框回归可预测对象在图像中的位置。 在支持向量机之后，建立线性回归模型以预测边界框检测窗口的位置和大小。...七、YOLO 对象检测 在上一章中，我们详细讨论了各种神经网络图像分类和对象检测架构，这些架构利用多个步骤进行对象检测，分类和边界框优化。...YOLO 的检测机制基于单个卷积神经网络（CNN），该预测同时预测对象的多个边界框以及在每个边界框中检测给定对象类别的可能性。...与对象检测不同，在对象检测中，在多个对象类上绘制了一个矩形边界框（类似于我们从 YOLOV3 中学到的知识），语义分割可学习整个图像，并将封闭对象的类分配给图像中的相应像素。
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