目标检测数据集The Object Detection Dataset 在目标检测领域,没有像MNIST或Fashion MNIST这样的小数据集.为了快速测试模型,我们将组装一个小数据集.首先,我们使用一个开源的3D Pikachu模型生成1000张不同角度和大小的Pikachu图像.然后,我们收集一系列背景图像,并在每个图像上随机放置一个Pikachu图像.我们使用MXNet提供的im2rec工具将图像转换为二进制RecordIO格式[1].这种格式可以减少数据集在磁盘上的存储开销,提高读取…

我们在第三十二节,使用谷歌Object Detection API进行目标检测.训练新的模型(使用VOC 2012数据集)那一节我们介绍了如何使用谷歌Object Detection API进行目标检测,以及如何使用谷歌提供的目标检测模型训练自己的数据.在训练自己的数据集时,主要包括以下几步: 制作自己的数据集,注意这里数据集在进行标注时,需要按照一定的格式.然后调object_detection\dataset_tools下对应的脚本生成tfrecord文件.如下图,如果我们想调用create…

1. the YOLO model (YOLO ,you only look once) (1)We will use 5 anchor boxes. So you can think of the YOLO architecture as the following: IMAGE (m, 608, 608, 3) -> DEEP CNN -> ENCODING (m, 19, 19, 5, 85). (2)Training a YOLO model takes a very long tim…

本文的目标是制作目标检测的数据集 使用的工具是 python + opencv 实现目标 1.批量图片重命名,手动框选图片中的目标,将目标框按照一定格式保存到txt中 图片名格式(批量) .jpg .jpg .jpg 目标包围框储存格式 .jpg car .jpg car .jpg car .jpg car .jpg car .jpg car 实现代码 # -*- coding: cp936 -*- import os import cv2 import numpy as np # 当鼠标按下时…

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自…

转自知乎<深度学习大讲堂> 雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者王斌,中科院计算所前瞻研究实验室跨媒体计算组博士生,导师张勇东研究员.2016年在唐胜副研究员的带领下,作为计算所MCG-ICT-CAS团队核心主力队员(王斌.肖俊斌),参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的视频目标检测(VID)任务并获得第三名.目标检测相关工作受邀在ECCV 2016 ImageNet和COCO竞赛联合工作组会议(ImageNet and COCO Visual Recognition C…

计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶.视频监控.机器人视觉等,而被研究学者广泛关注.   上周四,arXiv新出一篇目标检测文献<Object Detection in 20 Years: A Survey>,其对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论文,作者们review了400+篇论文,总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域,如人…

​前言  单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现,使用具有两个平行分支的头部,这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位.本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测(TOOD),它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务. TOOD在MS-CoCO上实现了51.1Ap的单模型单尺度测试.这大大超过了最近的单阶段检测器,如ATSS(47.7AP).GFL(48.2AP)和PAA(49.0AP),它们的参数和FLOPs更少. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号C…

CVPR2020论文解读:3D Object Detection三维目标检测 PV-RCNN:Point-Voxel Feature Se tAbstraction for 3D Object Detection 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第一. 摘要 提出了一种新的高性能的三维目标检测框架:点体素RCNN(PV-RCNN),用于从点云中精确检测三维目标.该方…

ICCV2019论文点评:3D Object Detect疏密度点云三维目标检测 STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1907.10471.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第5. 摘要 提出了一种新的两级三维目标检测框架,称为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD).第一阶段是一个自下而上的提案生成网络,它使用原始点…