吃粽子迎端午计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G最近总是有很多入门的朋友问我，我进入计算机视觉这个领域难不难？是不是要学习很多知识？到底哪个方向比较好？长按扫描二维码关

地址:http://rgbd.cs.princeton.edu/ 简介： 虽然RGB-D传感器已经在一些视觉任务上实现了重大突破，比如3D重建，但我们还没有在高级场景理解上实现类似的性能飞跃。造成这种情

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读对齐后的特征对于旋转目标的学习更有好处。后台发送“s2anet”获取论文和代码链接。1、介绍使用一阶段物体检测器来做旋转物体检测的一些问题：

Author：Runsen
之前的检测系统重新利用分类器或定位器来执行检测，将模型应用于多个位置和比例的图像。
Yolo 使用了一种完全不同的方法。它将单个神经网络应用于完整图像。该网络将图像划分为多个区域并预测

（Yolov4测试）将Yolov4模型输出的检测框映射到原图
逻辑：
读取原图。根据配置文件、.data文件和权重文件导入模型。将图片、训练好的网络模型、标签等一起送入detection函数进行检测

IoU Loss
对于检测框B和groundtruth G，二者的IoU如下：
那么IoU Loss即为1-IoU。 显然IoU Loss具有非负性、尺度不变性、同一性、对称性、三角不等性等特点，

目录
一、环境配置
二、Kitti数据集准备
三、仓库中需要修改的文件
3.1 mmdet/datasets中添加kitti.py，内容如下
3.2 修改mmdet/datasets/__init__.py&#xff0c

[TOC](cv2.error: OpenCV(3.4.5) ~opencv-3.4.5/modules/dnn/src/darknet/darknet_importer.cpp:214: error: (-212:Parsing error)

个人体验yolov5最大的感觉就是惬意舒适。 比起object_detection 一个训练花费我10小时，一个只有1.1个小时（都是迁移训练） 一个检测速度等待了十几秒，一个只需0.01

目标检测结构理解 通常来说，对于目标检测而言，我们经常听到别人讲，”更换一下这个网络的backbone试试？“、”换个检测头吧“等相关这方面的术语。本篇讲围绕目标检测结构中的几个概念进行介