(五)比赛中的CV算法(上3)目标检测初步:CNN卷积神经网络
-NeoZng[neozng1hnu.edu.cn] 5.2.2.卷积神经网络 在5.2.1中我们提到,可以把图像resize成一个1xn的特征向量当作输入投入一个网络当中进行训练和预测,但是这样做会出现很多的问题
-NeoZng[neozng1hnu.edu.cn] 5.2.2.卷积神经网络 在5.2.1中我们提到,可以把图像resize成一个1xn的特征向量当作输入投入一个网络当中进行训练和预测,但是这样做会出现很多的问题
1.论文简介 CenterFusion: Center-based Radar and Camera Fusion for 3D Object Detection. Ramin Nabati, Hairong Qi 论文链接:
近年来,目标检测的工程应用研究中,YOLO系列以快速响应、高精度、结构简单以及容易部署的特点备受工程研究人员的青睐。同时,YOLO系列存在需要手工设定样本正负导致模型泛化能力较差的问题。为了解决此类问题
1.selayer的由来 这里我们介绍一篇CVPR2017的文章SENet,感兴趣的同学可以直接看下他这篇文章,它赢得了最后一届ImageNet 2017竞赛分类任务的冠军。重要的一点是SENet思路很简单
关于AP和mAP的定义可以参考以下链接: 参考:https://blog.csdn.net/qq_35916487/article/details/89076570 参考:https://zhuanl
YOLOX官方支持训练VOC和COCO数据集,但习惯了Yolov3~v5的txt加载数据集,尤其是训练自己的数据集时,标签写入txt文本更方便些,但是YOLOX官方要你自己写,
介绍 这次介绍的是Facebook AI的一篇文章“End-to-End Object Detection with Transformers” 恰好最近Transformer也比较热门,这里就介绍一下如何利用Transfor
欢迎大家来到我们的项目实战课,本期内容是《MMdetection框架解读与案例实战》。所谓项目实战课,就是以简单的原理回顾详细的项目实战的模式,针对具体的某一个主题,进行代码级的实战讲解&
YOLOv4-pytorch介绍 Github地址:argusswift/YOLOv4-pytorch:https://github.com/argusswift/YOLOv4-pytorch 这是基于darkne
前言 之前写了几篇关于目标检测的博客,目标检测综述,目标检测Yolo系列和目标检测YOLO算法代码实现。里面都详细介绍了Yolo系列的算法以及代码实现。在《目标检测综述》博客中简单提到了一些anchor free的