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    1 概述 本文牵涉的概念是候选区域(Region Proposal ),用于物体检测算法的输入.无论是机器学习算法还是深度学习算法,候选区域都有用武之地. 2 物体检测和物体识别 物体识别是要分辨出图 ...

  2. 第三十三节，目标检测之选择性搜索-Selective Search

    在基于深度学习的目标检测算法的综述 那一节中我们提到基于区域提名的目标检测中广泛使用的选择性搜索算法.并且该算法后来被应用到了R-CNN,SPP-Net,Fast R-CNN中.因此我认为还是有研究的 ...

  3. 目标检测之选择性搜索-Selective Search

    一.滑动窗口检测器 一种用于目标检测的暴力方法就是从左到右,从上到下滑动窗口,利用分类识别目标.为了在不同观察距离处检测不同的目标类型,我们可以使用不同大小和宽高比的窗口 得到窗口内的图片送入分类器, ...

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  5. 目标检测中proposal的意义

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  6. 目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（下）

    目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object D ...

  7. Adaboost原理及目标检测中的应用

    Adaboost原理及目标检测中的应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器 ...

  8. 目标检测 1 ： 目标检测中的Anchor详解

    咸鱼了半年,年底了,把这半年做的关于目标的检测的内容总结下. 本文主要有两部分: 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题,R-CNN,SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目 ...

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    目标检测中的bounding box regression 理解:与传统算法的最大不同就是并不是去滑窗检测,而是生成了一些候选区域与GT做回归.

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