论文抛弃以往根据IoU硬性指定anchor和GT匹配关系的方法，提出FreeAnchor方法来进行更自由的匹配，该方法将目标检测的训练定义为最大似然估计(MLE)过程，端到端地同时学习目标分类、目标检测以及匹配关系，从实验来看，效果十分显著 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: FreeAnchor: L
计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期
Abstract 我们为YOLO提供一些更新!我们做了一些小的设计上的改变来使它更好。我们还训练了这个非常棒的新网络。它比上次大了一点，但更准确。不过还是很快的，别担心。在320×320大小图片上， YOLOv3运行22毫秒，结果为28.2 mAP，和SSD一样准确，但比他快三倍。当我们以旧的 0.5 IOU mAP检测
对三层作监督，分别重点检测大中小物体。 如果从未接触过检测算法，一定会对YOLOv3有别于其它CNN的诸多方面深表惊奇。惊奇可能意味着巧妙，也可能意味着不合理或者局限。在YOLOv3身上二者兼备。 Output and loss 需要监督的输出层如下。The shape of the detection kernel is 1
道路场景语义分割算法 输入输出接口 Input： （1）左右两个摄像头采集的实时图像视频分辨率（整型int） （2）左右两个摄像头采集的实时图像视频格式 （RGB，YUV，MP4等） （3）摄像头标定参数（中心位置（x,y）和5个畸变 系数（2径向，2切向，1棱向），浮点型float） （4）摄像头初始化参数（摄像头初始位置和三个坐标方向 的旋转角
摘要 我们将基于锚的区域建议网络（RPN）应用于端到端关键字发现（KWS）。 RPN已被广泛用于图像和视频处理中的目标检测。在这里，它用于联合建模关键字分类和本地化。该方法提出了多个锚点作为话语中关键词的粗略位置，并且针对每个正锚点共同学习了分类和对地面真实区域的变换。此外，我们
我以为只有box能计算iou值，但我看了maskrcnn后，发现该模型对mask进行了iou的计算，该方法巧妙之处在于 mask1与mask2必须有相同的height and width，而后在同一个位置的值累加，即交叉面积，而后将mask1与mask2 所有值累加为并集，而后计算类似于box的iou计算了。 然而，我为了简化，将变量a看作ma
一、为什么安装GNS3 简单说来它是dynamips的一个图形前端，相比直接使用dynamips这样的虚拟软件要更容易上手和更具有可操作性。更重要的一点是很多Cisco实验在cisco packet tracer上无法实现或完成的实验在GNS3上可以很好的完成。 二、安装环境 1.系统版本：Windows 10 1803 专业
1. TP , FP , TN , FN定义 TP（True Positive）是正样本预测为正样本的数量，即与Ground truth区域的IoU>=threshold的预测框 FP（False Positive）是负样本预测为正样本的数量，误报；即与Ground truth区域IoU < threshold的预测框 FN（True Negative）是本为正，错误的认为是负样本的数量，漏报；遗漏
Dice Similarity Coefficent vs. IoU Several readers emailed regarding the segmentation performance of the FCN-8s model I trained in Chapter Four. Specifically, they asked for more detail regarding quantification metrics used to measure the segmentation per
IOU和非极大值抑制(转) 原文链接：http://www.cnblogs.com/zyly/p/9245451.html 你如何判断对象检测算法运作良好呢？在这一节中，你将了解到并交比函数，可以用来评价对象检测算法。 一 并交比(Intersection over union ) 在对象检测任务中，你希望能够同时定位
一、YOLO简介 YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和boun
目的是为了减少重叠框，例如： 同一个车辆目标会被多个建议框包围，这时需要非极大值抑制操作去除得分较低的候选框以减少重叠框。 实现： 将目标所有候选框根据得分从高到低进行排序，从最大得分的建议框开始，分别与后面的得分建议框进行IoU计算，若IoU>阈值，则剔除得分较小的建议框，否则认为
交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。一般大于0.5就算成功了。 #include <iostream>#include <cmath>//fabs,用于double
1.MMdetection上的实验 1.1 cascade_rcnn_x101 CUDA_VISIBLE_DEVICES=3 python ./tools/test.py ./configs/cascade_rcnn_x101_64x4d_fpn_1x.py ./checkpoints/cascade_rcnn_x101_64x4d_fpn_2x_20181218-5add321e.pth --out RESULT_cascade_101_fpn_2.pkl --json_out RESUL
1 旋转IOU """ 2019.7.4 计算旋转的iou """ #coding=utf-8 from __future__ import absolute_import from __future__ import division from __future__ import print_function import os import numpy as np import cv2 import tensorflow as tf im
UnitBox: An Advanced Object Detection Network （ACM 2016） 论文UnitBox是旷世科技的一篇人脸检测文章，代码没有开源。
MAP 为什么要用MAP来评价目标检测模型 因为目标检测图片中可能含有多个类别的物体。需要评估模型的物体分类性能和物体定位两个性能。所以用于图像分类的指标precision就不再适用。 Ground Truth 对于任何算法都需要知道ground truth（真实标签）数据。 对于目标检测，需要知道
原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_34474705/article/details/80045294 参考博客 物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解 目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现 一、NMS（非极大抑制）概念 NMS即non maximum suppress
写在前面 这两周由于实习公司事情较多，来不及写博客。【计算机视觉——RCNN目标检测系列】的第三篇文章【非极大抑制和IoU】的文字材料已经准备好了，但是相关代码放在某服务器上，但是服务器配置出了点问题，需要时间解决。因此先暂时放弃第三篇文章的上传，最近几天把服务器问题解
图像语义分割准确率度量方法总结 衡量图像语义分割准确率主要有三种方法： 像素准确率（pixel accuracy, PA） 平均像素准确率（mean pixel accuracy, MPA） 平均IOU（Mean Intersection over Union, MIOU ） 在介绍三种方法之前，需要先说明一些符号表示的意义。 ：类别总数，如果包括
这是一篇在arxiv7月2号新上的一篇论文，做视频目标分割的。论文本身没有什么太多的创意，使用现有的一些模块组合，提出了一种串联结构，把VOS任务分成三步骤，每一步骤对应一个模块，最后的结果达到了state of the art 的效果。 论文地址 开源地址 overview 作者将VOS分层三个步骤 obj
感受野 IoU NMS bounding box regression 感受野 在卷积神经网络中，感受野的定义是 卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上的像素点在原始图像上映射的区域大小。 有两种理解方式： 关于感受野大小的计算采用top to down的方式， 即先计算最深层在前一层上的感受野，然
参考知乎： https://zhuanlan.zhihu.com/p/41046620 置信度阈值： 假如还检测出了3号框，而我们的最终目标是检测出1号和2号框，并且剔除3号框，原始的nms只会检测出一个1号框并剔除2号框和3号框，而softnms算法可以对1、2、3号检测狂进行置信度排序，可以知道这三个框的置信度从大到小的顺序
使用软件及版本 地址：https://www.gns3.com/ gns3: 2.1.18 ASA:asa842-initrd asa842-vmlinuz 一、gns3 vm安装 1.安装 注意：启动前把CPU虚拟化启用
