目标检测

Openmv神经网络 前言
openmv4plus可以进行神经网络学习，实现目标检测，之前学习过了K210的目标检测，以及机器学习进行目标检测。今天就用openmv4plus进行目标检测。
在学习之

在众多经典的目标检测模型中，均有先验框的说法，有的paper(如Faster RCNN)中称之为anchor(锚点)，有的paper(如SSD)称之为prior bounding box(先验框)&#x

随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测方法因其优异的性能已经得到广泛的使用。目前经典的目标检测方法主要包括单阶段(YOLO、SSD、RetinaNet，还有基于关键点的检测方法等)和多阶段方法(Fast RCNN

文件目录
数据集下载：https://www.cityscapes-dataset.com/downloads/ 下载 leftImg8bit_trainvaltest.zip 和 gtFine_trainvaltest.zi

昨天运行yolo系列模型时，先用kmeans聚类得到了anchor，然后训练模型。训练结束后想用kmeans或者其他改进版，重新聚类后得到anchor再训练模型，做一个结果对比。
于是在

图像分割评估代码
参考博客：【语义分割】评价指标：PA、CPA、MPA、IoU、MIoU详细总结和代码实现（零基础从入门到精通系列！）
引言:
语义分割是像素级别的分类

在本文中提出了一种简单的注意力机制Box-Attention。它支持网格特征之间的空间交互(从感兴趣的Box中采样)，并提高了Transformer针对多个视觉任务的学习能力。
具体来说，介绍的BoxeR&#xff

前期工作
[ 1] 需要配置Clion https://blog.csdn.net/weixin_38593194/article/details/85122716 [ 2] 创建ros工作空间和功能包 https://blog.csdn.n

论文名称：Dynamic Refinement Network for Oriented and Densely Packed Object Detection  论文下载：https://arxiv.org/pdf

问题 本文提出了一种单阶段的三维目标检测算法，并在文中分析了二阶段三维目标检测算法的不必要性。其所提算法在waymo实时目标检测竞赛中取得了第一的成绩。其性能超过了所有单阶段和多阶段的目标检测算法。
作者首先分析了二阶段目标检测