机器学习

环境ubuntu 18.04 64位YOLO数据集简介近年来，目标检测已经取得了长足的进步，不过，尽管如此，小目标与大目标之间，依然有着非常大的差距。论文 Augmentat

Author：Runsen FasterRCNN和yolov5训练飞机目标识别的项目 目标检测算法主要包括：两类two-stage和one-stage 一类是two-stage，two-stage

训练时计算相应的mAP值 ./darknet detector train cfg/coco.data yolov3.cfg yolov3.conv.137 -map 测试时计算相应的mAP值 To check accuracy mAPI

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G目前的anchor-free目标检测器非常简单和有效，但缺乏精确的标签分配方法，这限制了它们与经典的基于Anchor的模型竞争的潜力公众号ID｜C

一、IOU Loss上一篇文章提到L1,L2及其变种只将Bounding box的四个角点分别求loss然后相加，没有引入box四个顶点之间的相关性并且模型在训练过程中更偏向于尺寸更大的物体。在此基础上旷视在2016文章《Unit

暑假的时候对目标检测做了些研究，没有发什么博客，现在是整理了一下自己的笔记，主要是在吴恩达视频讲解的目标检测以及一些自己的理解，我之前在网上有找到一个目标检测过程的动图解析，

推荐一个可应用于无人车/无人机/监控识别相关的数据集 行人和人脸检测数据集（FEEMS）： GitHub - neverland7D/Face-and-Pedestrian-Detection-Da

在目标检测中，经常说起正负样本。本文仔细说一下，如何定义正负样本；定义正负样本之后，在loss计算中，正负样本分别参与到classification head和regress

R-CNN 两大贡献：1.引入CNN 2.引入fine-tune的方法 Two-stage方法：1.Region Proposal 2.对区域内物体进行分类 trick：1.根据Iou对RP进行过滤

1. 什么是 IoU 在深度学习的相关任务中，尤其当涉及到目标识别这一类的任务时，总能在论文或博客中看到或者听到 IoU，那么 IoU 指的是什么，它又是如何计算的呢？