cascade rcnn:delving into high quality object detection
轻松掌握 MMDetection 中常用算法(五)：Cascade R-CNN - 知乎文 0000070 摘要本篇主要介绍目前主流常用的高性能目标检测算法中最广为人知的算法之一 Cascade R-CNN。Cascade R-C
YOLOv4论文(中文版)
摘要 据说有大量的特征可以提高卷积神经网络(CNN)的准确性。需要在大数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论验证。有些特征专门针对某些模型和某些问题，或者只针对小规模数据集;而一些特性，
【目标检测】再学yolo
正文
理解yolo这句话，如下，是对训练阶段 标注数据label说的， 来源于参考资料1 另外论文中经常提到responsible。比如：Our system divides the i
FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection论文笔记
介绍：
anchor based检测器有一些缺点：
1.有很多超参数，例如size，长宽比，anchor的数量，这些超参数都需要仔细设计与调整。
2.因为
【目标检测】|数据增强 Copy-Paste
Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation
谷歌、UC伯克利与康奈尔大学的研究人员使用简单粗暴的“复制-粘贴”术࿰
使用opencv部署yolact实例分割
本文原创首发于极市平台公众号，如需转载请私信作者
YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。Y
图像增强库Albumentations（一）
1.大体的认识、有用没用的bb
官网：https://albumentations.ai/
github：https://github.com/albumentations-team/albumentations
YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 论文阅读笔记
YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 论文阅读笔记
这是一篇由旷视科技提出的2021超越YOLO系列的论文:YOLOX
出处：CVPR 2021 摘要
文章介绍了 YOLO 系列的一些经验
Labelme标注数据，使用Mask RCNN训练自己的数据集
代码：https://github.com/matterport/Mask_RCNN 训练环境：Ubuntu系统
一、数据准备
准备好数据图像，使用labelme进行多边形标注
1. 安装labe
多检测模型边界框集成方法：Weighted boxes fusion: Ensembling boxes from different object detection models
论文地址：链接 代码地址：链接 一、相关介绍
NMS在单个模型的的边界框过滤中表现还是不错的，但是对于多个模型的，NMS只是进行边界框的选择，去除部分预测，无
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