卷积神经网络算法_基于卷积神经网络的多尺度Logo检测算法
基于卷积神经网络的多尺度Logo检测算法江玉朝, 吉立新, 高超, 李邵梅国家数字交换系统工程技术研究中心,河南 郑州 450002摘要:针对自然场景图像中多尺度Logo的检测需求,提出了一种基于卷积神
基于卷积神经网络的多尺度Logo检测算法江玉朝, 吉立新, 高超, 李邵梅国家数字交换系统工程技术研究中心,河南 郑州 450002摘要:针对自然场景图像中多尺度Logo的检测需求,提出了一种基于卷积神
数据准备工作
原始数据分两个文件夹,images(彩色图片)、mask(掩膜照片,一定要转换成灰度图images的名字若为“ABC.jpg”,mask里的掩膜
本文禁止转载!
1. YOLOv5环
论文:《Squeeze-and-Excitation Networks》 论文链接:https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址:https://github.com/hu
《Salient Object Detection: A Survey》 url:https://arxiv.org/abs/1411.5878 笔记思路: 1.显著性检测的用途:根据显著性特征(空间域
# 注:sift必须在3.4.2下运行,后面的有专利import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltMIN_MATCH_COUNT
Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection
介绍一篇自己AAAI2021的目标检测工作:Dynamic Anchor Learning for
python 版本
import os
import cv2
import time
import argparseimport torch
import model.detector
import utils.utils
import ut
我的示例代码的dataloader中打包传入的是一个target字典,里面包括boxes和label,如果你们传入的是boxes和label,直接修改参数就行了,然后因为我传入的image
YOLOv5代码注释版更新啦,注释的是最近的2021.07.14的版本,且注释更全 github: https://github.com/Laughing-q/yolov5_annotations Backbone
基于卷积神经网络的多尺度Logo检测算法江玉朝, 吉立新, 高超, 李邵梅国家数字交换系统工程技术研究中心,河南 郑州 450002摘要:针对自然场景图像中多尺度Logo的检测需求,提出了一种基于卷积神
数据准备工作
原始数据分两个文件夹,images(彩色图片)、mask(掩膜照片,一定要转换成灰度图images的名字若为“ABC.jpg”,mask里的掩膜
本文禁止转载!
1. YOLOv5环
论文:《Squeeze-and-Excitation Networks》 论文链接:https://arxiv.org/abs/1709.01507 代码地址:https://github.com/hu
《Salient Object Detection: A Survey》 url:https://arxiv.org/abs/1411.5878 笔记思路: 1.显著性检测的用途:根据显著性特征(空间域
# 注:sift必须在3.4.2下运行,后面的有专利import numpy as np
import cv2
from matplotlib import pyplot as pltMIN_MATCH_COUNT
Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection
介绍一篇自己AAAI2021的目标检测工作:Dynamic Anchor Learning for
python 版本
import os
import cv2
import time
import argparseimport torch
import model.detector
import utils.utils
import ut
我的示例代码的dataloader中打包传入的是一个target字典,里面包括boxes和label,如果你们传入的是boxes和label,直接修改参数就行了,然后因为我传入的image
YOLOv5代码注释版更新啦,注释的是最近的2021.07.14的版本,且注释更全 github: https://github.com/Laughing-q/yolov5_annotations Backbone