计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 现在的自监督学习通过在ImageNet数据集上实现图像分类来进行无监督的预训练，通过最大化不同图像之间的距离（相似度），最小化同一张图像的不同视图之间的相似度来学习一个最佳的特征表示...他们通过执行实例级分类任务，在未标记的ImageNet数据集上训练CNN模型，从而最大限度地提高同一图像的不同转换视图之间的一致性，并可选择地最小化不同图像视图之间的一致性。...事实上，这个关键的先验实际上高度依赖于预训练数据集的潜在偏差：ImageNet是一个以目标为中心的数据集，可以确保潜在的先验。...这些工作证明了从大规模数据中学习的显著好处，但它们也遭受了在现实应用中使用标签数据的高成本。考虑到迁移学习范式的成功，后来的工作表明，在从零开始训练目标检测任务时，往往可以匹配微调精度。...目前基于contrastive的方法已经取得了很好的紧张，在分类任上已经接近监督学习的效果，同时在一些检测、分割的下游任务上甚至超越了监督学习作为pre-train的方法。
文章分类在AI学习笔记： AI学习笔记（1）---《Transformer在小目标检测上的应用》 Transformer在小目标检测上的应用 1 小目标检测介绍 小目标检测(Small...虽然在一般目标检测方面已经取得了长足的进展，但SOD的研究进展相对缓慢。更具体地说，即使是领先的检测器，在检测小尺寸物体和正常大小物体方面仍然存在巨大的性能差距。...3.3 其他 通用应用方法分为3组： 基于CNN的方法 混合方法 仅基于Transformer的方法 预训练和多尺度学习是在小目标检测中取得卓越性能最有效的策略。...DETR在具有挑战性的COCO目标检测数据集上展示了与成熟且高度优化的Faster RCNN基线相当的准确性和运行时间。此外，DETR可以很容易地推广到以统一的方式输出全景分割。...Deformable DETR可以实现比DETR更好的性能（特别是在小目标上），训练时间减少10倍。COCO基准的大量实验证明了算法的有效性。
在本示例中，将逐步使用TensorFlow对象检测API训练对象检测模型。尽管本教程介绍了如何在医学影像数据上训练模型，但只需进行很少的调整即可轻松将其适应于任何数据集。...鉴于此在检测RBC和血小板时，可能不希望裁剪图像的边缘，但是如果仅检测白细胞，则边缘显得不太重要。还想检查训练数据集是否代表样本外图像。例如，能否期望白细胞通常集中在新收集的数据中？...作为开发人员，时间应该集中在微调模型或使用模型的业务逻辑上，而不是编写冗余代码来生成文件格式。因此，将使用Roboflow只需单击几下即可生成TFRecords和label_map文件。...更快的R-CNN是TensorFlow对象检测API默认提供的许多模型架构之一，其中包括预先训练的权重。这意味着将能够启动在COCO（上下文中的公共对象）上训练的模型并将其适应用例。...TensorFlow甚至在COCO数据集上提供了数十种预训练的模型架构。
介绍 最近开始在计算机视觉领域工作。在这些早期日子里，我们正在研究各种目标检测算法的工作原理。其中最知名的算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和当然是YOLO。...在本文中，重点介绍最后提到的算法。YOLO是目标检测领域的最新技术，有无数的用例可以使用YOLO。然而，今天不想告诉你YOLO的工作原理和架构，而是想简单地向你展示如何启动这个算法并进行预测。...所以我们要做的就是学习如何使用这个开源项目。 你可以在GitHub上找到darknet的代码。看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。
我们知道在目标检测算法如Faster RCNN/SSD中常用基于ImageNet数据集预训练的模型来提取特征，也就是迁移学习，但是我们从Figure1发现ImageNet和COCO数据集在目标的尺寸分布上差异比较大...如果读过我之前写的目标检测算法之YOLOv2 这篇文章的话应该知道YOLOv2考虑到在ImageNet数据集上预训练模型时输入图像大小是 ，而YOLOv2的输入图像大小是 ，这两者差距比较大，所以就将预训练模型在...Table1 Table1是检测器在小目标验证集上的检测效果对比结果，用的验证图像尺寸都是 。...还需要注意的一点是在SNIP中，对目标的尺寸限制是在训练过程，而不是预先对训练数据进行过滤，训练数据仍然是基于所有的数据进行的。实验证明这种做法对小目标检测非常有效。...SNIP算法和其他算法的对比 第二行的多尺度测试比第一行的单尺度效果好，而第三行是在多尺度测试的基础上加入了多尺度训练的情况，这个时候在大尺寸目标( )上的检测结果要比只有多尺度测试的时候差，原因在第
前言 本篇博文用来研究YOLOv5在Android上部署的例程 主要参考的是Pytorch官方提供的Demo：https://github.com/pytorch/android-demo-app/tree...，可以在相册中选择一张图片，也可以直接进行拍照 实时视频 点击实时视频，可以开启摄像头，直接在摄像预览中显示检测结果 切换模型(我添加的功能) 点击切换模型，可以选择不同的模型进行检测...标签中添加一句： android:requestLegacyExternalStorage="true" 然后就可以正常运行了 训练自己的模型 下面用YOLOv5-6.0版本训练自己的模型，怎么训练不做赘述...下面来添加一个切换模型的功能，并使用自己训练的模型。...同时，视频实时检测，帧率很低，基本卡成PPT，可能是受限于手机的算力不足，后续也有待研究优化。
多任务学习 多任务学习在cv领域中已经被证实能帮助网络学习到更鲁棒的特征 我们充分利用了图像分割和anchor free检测来监督网络的训练 图像分割这一分支与检测的分类分支，回归分支同时进行 分割的groundTruth...是边界框级别（Bounding Box level）的（即框住的那部分矩形区域），用于监督分割训练效果 同理类似yolo算法，我们引入了Anchor free的检测分支 整体的框架如下图 ?...10.png 可以看到在Hard级别的数据集上，pyramidBox++表现的是非常好的 7....训练细节 采样ImageNet上预训练的resnet50作为backbone，vgg16这个网络确实有点笨重 新加入的层采用Xavier初始化 优化器采用小批量SGD，动量为0.9，weight decay...训练细节上也没有用很复杂的trick，就得到了SOTA的结果。但是如此大的计算量，模型检测的实时性可能会是个问题。有文题欢迎留言。
△ 来自YOLOv3原作者 YOLOv3，快如闪电，可称目标检测之光。 PyTorch实现教程去年4月就出现了，TensorFlow实现一直零零星星。...现在，有位热心公益的程序猿 (Yunyang1994) ，为它做了纯TensorFlow代码实现。 这份实现，支持用自己的数据训练模型。...1.复制这个文件： 1$ git clone https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3.git 2.在食用代码前，先安装一些依赖项： 1$ cd...△ 来自YOLOv3原作者 拿自己的数据集训练 快速训练 这个Demo就是给大家一个粗略的感受，感受YOLOv3的训练过程到底是怎样的。.../data/train_data/COCO/tfrecords/coco --num_tfrecords 100 2$ python train.py COCO评估 如果要看一下模型在COCO上的表现，
图像实例分割即将图像中目标检测出来并进行像素级分割。 ?...模型实现目标检测与实例分割的应用。...）的Mask RCNN模型，这些模型都是在MSCOCO 数据库上训练出来的，其中使用Inception的模型是这四个中最快的。...设置目标检测的置信度阈值和Mask二值化分割阈值。 3）加载Mask RCNN模型、类名称与可视化颜色值。 mscoco_labels.names包含MSCOCO所有标注对象的类名称。...详见： https://github.com/opencv/opencv/wiki/TensorFlow-Object-Detection-API ?
前言 谷歌近期更新了Tensorflow Object-Detection API里面的detection_model_zoo，模型都是非常前沿的，其性能都处于该领域的领先水平，如下图所示： ?...RK3399及MNN1.0环境 笔者的RK3399系统是带桌面的Xubuntu，系统自带Opencv4.0， 因此不需要安装Opencv。MNN可以在RK3399板子上直接编译，无需交叉编译。...编译主要有三部分，模型转换部分，模型推理部分，模型训练部分，编译教程网上有很多，这里不多做叙述。...Tensorflow Object-Detection API环境 想使用这几个最新的模型，就需要更新detection_model_zoo库及tensorflow的版本，detection_model_zoo...笔者在RK3399测试的性能如下(未做量化，仅代表笔者的测试结果)：需要说明的是，模型在运行过程中，板子非常容易发热，而导致模型的推理时间变长。 ?
通过文本提示进行目标检测和任意目标分割的功能在现代图像处理与机器视觉领域中具有极其重要的地位。...灵活性和通用性：文本提示的方式赋予了系统极大的灵活性，用户可以根据需要随时更改检测和分割的目标，无需对系统进行复杂的重新设置或训练，这使得该功能在多种应用场景下都具有广泛的适用性。...通过高效的模型集成和算法改进，作者为用户提供了一个快速响应且准确的目标检测和分割解决方案，使得在边缘设备上处理复杂图像任务成为可能，极大地提升了实时应用的性能和用户体验。 让我们一起来看看吧！...，它结合了目标检测模型和分割模型的功能，允许用户通过文本提示来检测和分割任意目标。...另外，YOLO-World在大量数据上进行了训练，因此它能够迅速识别出各种各样的物体。 为了进一步优化模型的速度，我还用EfficientViT-Sam替换了原始的SAM模型。
/图像轻松地进行预测检测。...严格意义上来讲这才是原文的标题。我们将会使用 Tiny YOLO，一个快速的、能在 200 FPS 下运行的目标检测模型。我们将会使用 Tiny YOLO 而非完整的 YOLOv2。为什么？...首先，YOLOv2 只在功能强大的桌面级设备上以 40 帧每秒的速度运行，而这个条件大多数用户都达不到。同时，YOLOv2 的模型文件是 Tiny YOLO 的五倍大，这将会导致网络卡死。...不幸的是，在 Tensorflow.js 中，如果你在 tf.slice 上尝试这样操作，它只会默默地失败。 3....然后，我们探讨了在 Tensorflow.js 中编写后处理代码的一些难题，但我们解决了这些问题。
来自 TensorFlow API 的视频物体检测 你可以在 GitHub 上找到这个小项目的全部代码：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob...TensorFlow Object Detection API 的代码库是一个建立在 TensorFlow 之上的开源框架，旨在为人们构建、训练和部署目标检测模型提供帮助。...在 TensorFlow API 的 GitHub 中，已经有经过 COCO 数据集训练过的可用模型了。COCO 数据集包含 30 万张图片，90 中常见事物类别。其中的类别包括： ?.../object_detection COCO 数据集：http://mscoco.org/ 如上所述，在 API 中，谷歌提供了 5 种不同的模型，从耗费计算性能最少的 MobileNet 到准确性最高的带有...这段代码需要一段时间来运行，3 到 4 秒的剪辑需要约 1 分钟的处理，但鉴于我们使用的是预制模型内固定的加载内存空间，所有这些都可以在一台普通电脑上完成，甚至无需 GPU 的帮助。这太棒了！
这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说，我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。...创建数据集 你需要做的第一件事是创建自己的数据集:Tensorflow的Object Detection API使用TFRecord文件格式，因此在最后我们需要将数据集转换为该文件格式。...如果图像太大，你可能会在训练期间运行内存不足，特别是当你不更改默认批处理大小设置时。 一个目标探测训练管道。它们还在repo上提供了样本配置文件。...我们建议使用一个检查点，从预训练模型开始训练总是更好的，因为从头开始的训练可能需要几天的时间才能得到好的结果。...mAP在大约20k步长的时候达到了0.8是非常好的。 这里有一个在训练模型时对一个图像进行评估的例子。 ? 浣熊周围的检查框随着时间的推移变得越来越好。
谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API，让计算机视觉在各方面都更进了一步。.../master/Object_Detection_Tensorflow_API.ipynb），结果如下： API概述 这个API是用COCO（文本中的常见物体）数据集（http://mscoco.org.../）训练出来的。...上图中的mAP（平均精度）是检测边界框的准确率和回召率的乘积。这是一个很好的混合测度，在评价模型对目标物体的敏锐度和它是否能很好的避免虚假目标中非常好用。.../object_detection_tutorial.ipynb 这个模型在实例图像上表现得相当出色（如下图）： 更进一步——在视频上运行上 接下来我打算在视频上尝试这个API。
背景：最近我们看到了一篇文章，关于如何用于你自己的数据集，训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注，正巧圣诞节来临，我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。...在ASCII上圣诞老人冲浪的视频 下面是我们收集的不同类型的圣诞老人照片的一小部分。所有这些图片都是从YouTube上收集的。正如你所看到的，有不同类型的动画版和真人版圣诞老人。 ?...创建Tensorflow记录文件 一旦边界框信息存储在一个csv文件中，下一步就是将csv文件和图像转换为一个TF记录文件，这是Tensorflow的对象检测API使用的文件格式。...错误的判断 结论 在使预测变得更准确和减少错误判断的数量上，还有很大的改进空间。接下来的步骤是了解更多关于配置文件中不同参数的信息，并更好地了解它们如何影响模型的训练及其预测。...我们希望你现在能够为你自己的数据集训练对象检测器。
OpenCV行人检测我们使用HOG特征提取+SVM训练，使用默认API检测，详细了解可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/75705284 使用的测试原图： ?...接下来使用TensorFlow SSD训练好的模型ssd_mobilenet_v1_coco_2018_01_28进行测试，代码如下： import os import sys import tarfile...PATH_TO_LABELS = os.path.join('D:/tensorflow/models/research/object_detection/data', 'mscoco_label_map.pbtxt...对比之下，TensorFlow SSD行人检测明显好于OpenCV Hog+SVM，所以后面如果你对目标检测有兴趣，可以看看深度学习相关的，比如TensorFlow目标检测相关。...TensorFlow基础与应用实战高清视频教程
Training-Time-Friendly Network for Real-Time Object Detection 原文作者：Zili Liu 下载完整原文，公众号回复：1909.00700 现有的目标检测很少能同时达到训练时间短...为了在两者之间取得平衡，本文提出了训练时间友好网络(Training-Time-Friendly Network, TTFNet)。...在实验过程中发现，从带标注的盒子中编码更多的训练样本与增加批处理大小具有类似的作用，都有助于扩大学习率并加速训练过程。为此，本文提出了一种利用高斯核对训练样本进行编码的新方法。...在MS COCO上的实验表明，TTFNet在平衡训练时间、推理速度和准确性方面具有很大的优势。与以前的实时检测器相比，它减少了超过7倍的训练时间，同时表现SOTA。...与此同时，TTFNet-18和TTFNet-53的超高速版本训练时间分别比SSD300和YOLOv3的训练时间少了1/10。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ?
我一直在使用Tensorflow目标检测API，并对这些模型的强大程度感到惊讶。我想要分享一些API实际使用案例的性能。...我用这个API设计了一个带有3个随机项目的“迷你”模型，这个模型可以很容易地检测出被放置的物品和数量。请参阅下面的GIF。通过各种各样的实验，我发现API即使在只有部分可见的商品上也表现得很好。 ?.../models/blob/master/research/object_detection/create_pet_tf_record.py 2.创建模型 关于如何在自定义数据集上训练Tensorflow...目标检测API，我已经写了一个非常详细的教程——用Tensorflow检测检测API构建一个玩具检测器。...如果你想了解更多关于目标检测和Tensorflow目标检测API，请查看文章——谷歌Tensorflow目标检测API是实现图像识别的最简单的方法吗?
TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架 通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤： 首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） ?...因此在本文中，我们将介绍为目标检测任务开发的TensorFlow API。...TensorFlow对象检测API TensorFlow对象检测API是一个框架，用于创建一个深度学习网络来解决对象检测问题。 在他们的框架中已经有了预训练的模型，他们称之为Model Zoo。...这包括在COCO数据集、KITTI数据集和Open Images数据集上训练的预训练模型的集合。 它们对于在新数据集上进行训练时也很有用，可以用来初始化。...Faster RCNN 目前最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Fast-R-CNN等技术的发展减少了这些检测网络的运行时间。
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