计算机视觉

V1损失函数： 1、标注图像某位置有目标，预测为有>计算not response loss 未响应损失以及box框的坐标等的信息对应蓝色框和红色框
其代码为： # # # # # # # # # #

Objects are Different: Flexible Monocular 3D Object Detection 【Paper】【Code】 简介    CVPR2021 一篇Image-based方法，解决3D目标检测

看目标检测网络方面的论文时，出现了一组对比词汇： bottom-up和top-down，查了一些资料，结合个人理解，得到的看法是： top-down: 顾名思义

吃粽子迎端午计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G最近总是有很多入门的朋友问我，我进入计算机视觉这个领域难不难？是不是要学习很多知识？到底哪个方向比较好？长按扫描二维码关

点击上方“AI公园”，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”导读对齐后的特征对于旋转目标的学习更有好处。后台发送“s2anet”获取论文和代码链接。1、介绍使用一阶段物体检测器来做旋转物体检测的一些问题：

IoU Loss
对于检测框B和groundtruth G，二者的IoU如下：
那么IoU Loss即为1-IoU。 显然IoU Loss具有非负性、尺度不变性、同一性、对称性、三角不等性等特点，

目标检测结构理解 通常来说，对于目标检测而言，我们经常听到别人讲，”更换一下这个网络的backbone试试？“、”换个检测头吧“等相关这方面的术语。本篇讲围绕目标检测结构中的几个概念进行介

显著性目标检测
一、Highly Efficient Salient Object Detection with 100K Parameters
本文旨在通过提高网络计算效率来缓解计算花费与模型性能之间的矛盾。本文提出了一种灵活的卷积模块&

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1. YOLOv5环

《Salient Object Detection: A Survey》 url:https://arxiv.org/abs/1411.5878 笔记思路： 1.显著性检测的用途：根据显著性特征（空间域