笔记

前言兜兜转转试了好多框架与算法，从软件再到代码，中途有许多问题，从 ArcGIS Pro 再到 Tensorflow 的 Mask-RCNN，再到 Detectron2 。 目标检测与目标

1 检测框可视化 代码： import cv2 from pycocotools.coco import COCO def displayInfo(dataset_dir, json_file):coco = COCO(json_file)

yolov3_to_onnx.py from __future__ import print_function from collections import OrderedDict import hashlib import os.path

目标检测目前遇到的问题: 1、图像识别的数据集标注只能人工来进行。人工智能检测到图片中物体种类名称，然而它检测的对错与否最终只能人来判断。为什么不能机器来做呢？ 2、图片中一种物体可能会有多种动作、表情、穿着等等

问题 在Pascal voc和coco上训练Faster RCNN都正常在训练自己的数据集时（Pascal voc格式）训练Faster R-CNN pytorch1.0时出现Warning: NaN or Inf

IoU：交并比 缺陷： 1:如果两个框没有相交，根据定义,IoU0，因此如果两个box相距很远，IoU不能反映两者的距离大小（就算相距的特别远，

摘要 多视角行人检测旨在从多个摄像机视角预测鸟瞰图（BEV）占用地图。 这项任务面临两个挑战：如何建立从视图到BEV地图的3D对应关系，以及如何跨视图收集占用信息。 在本文中&#xff0

一、下载DBNet.pytorch代码 1、直接到Github下载https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch 2、利用git环境下载 cd /path # 进入自己想要下载到本地的目标路径 git

注意：本例子为我个人对YOLOv5的源码进行在VS上的实现，大家可按自己的模型根据源码进行修改 我这为单个物体的检测，如果检测多个物体需对结果处理函数(non_max_suppression2)进行修改

基于空间注意力机制的多域网络的物联网设备视觉对象检测与跟踪 Visual Object Detection and Tracking for Internet of Things Devices Based on Spatial 来源&#xf