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2D目标检测
Large-Scale Object Detection in the Wild From Imbalanced Multi-Labels
作者 | Junran Peng, Xingyuan Bu, Ming S
PAMI19 - 强大的级联RCNN架构《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》
原文
https://arxiv.org/pdf/1906.09756
初识 回顾只是：在RCNN这类两阶段检测器中，第二阶段的训练需要指定候选框是正类还是负类【背景类】，一般的方法是衡量候选框与g
【动手学】41、物体检测和数据集
1、目标检测和分类任务比分类任务稍微复杂
可以检测多个目标不仅对每个目标进行分类和定位 2、目标框的常用表示方式
目标框的左上和右下点的坐标框的左上坐标，框的高和宽yolo中 框中心坐标➕框的高宽
数据集
每行表示
目标检测 YOLOv5 边框预测（bounding box prediction）
目标检测 YOLOv5 边框预测（bounding box prediction）
flyfish
代码在yolo.py
主要是这段代码
y x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] (y[.
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