机器视觉

只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。from imageai.Detection import ObjectDetectionimport osexecution_path os.getcwd()det

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计算机视觉研究院专栏作者：Edison_GOne-shot目标检测旨在通过几个标注的样本来检测新的目标。之前的工作已经证明了元学习是一个很有前途的解决方案，它们中的大多数基本上是通过解决在区域上的元学习检测来进行分类

COCO的全称是Common Objects in Context，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集。MS COCO数据集中的图像分为训练、验证和测试集。 Download && Paper
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禁止转载！在做目标检测任务的时候，通常会制定规则来评估性能，就如下图所示，后面会慢慢道来其中的原理。 混淆矩阵中 TP、TN、FP、FN
在目标检测中，通常以IoU阈值作为

与通用目标检测的区别
相较与整张图片瑕疵区域的占比一般非常小，Faster R-CNN等检测模型对小物体检测不够好
深度学习从低层到高层不断去提炼高层语义信息，层数的增大细节的信息丢失得越多，对于缺

#1 makeTxt.py（将训练数据自动划分为训练集、验证集和测试集）... 2
#2 voc_label.py（将VOC格式数据集转换成yolo数据集）... 3
#3 tube.

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Fan_Camouflaged_Object_Detection_CVPR_2020_paper.pdf
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内容参考：Datawhale Task02: 练死劲儿-网络设计
一· 先验框
关于先验框，有的paper(如Faster RCNN)中称之为anchor(锚点)，有的paper(如SSD)

本专栏用于记录关于深度学习的笔记，不光方便自己复习与查阅，同时也希望能给您解决一些关于深度学习的相关问题，并提供一些微不足道的人工神经网络模型设计思路。专栏地址：「深度学习一遍过」必修篇