目标检测

原文
https://arxiv.org/pdf/1906.09756
初识 回顾只是：在RCNN这类两阶段检测器中，第二阶段的训练需要指定候选框是正类还是负类【背景类】，一般的方法是衡量候选框与g

1、目标检测和分类任务比分类任务稍微复杂
可以检测多个目标不仅对每个目标进行分类和定位      2、目标框的常用表示方式
目标框的左上和右下点的坐标框的左上坐标，框的高和宽yolo中 框中心坐标➕框的高宽
数据集
每行表示

目标检测 YOLOv5 边框预测（bounding box prediction）
flyfish
代码在yolo.py
主要是这段代码
y x[i].sigmoid()
y[..., 0:2] (y[.

介绍
官网: http://cocodataset.org https://cocodataset.org/#download MSCOCO 是具有80个类别的大规模数据集，其数据分为三部分：训练、验证和测试&#x

目标检测可以分为两大类，分别是什么，他们的优缺点是什么呢？
答案：目标检测算法分为单阶段和双阶段两大类。单阶段目标验测算法（one-stage）&#xff0c

KITTI官网Vision meets Robotics: The KITTI Dataset 1. KITTI数据集概述
1.1 传感器配置 由于彩色相机成像过程中的拜耳阵列(Bayer Pattern)插值处理过程，彩色图像

引言 现有的深度学习的目标检测方法，可以大致分为两类：一、基于候选区域的目标检测方法；二、基于回归的目标检测方法。依据方法的提出时间，可以构建出如下时间线：
2014 CV

参考文章
瑕疵检测（深度学习） 缺陷检测算法汇总（传统深度学习方式）|综述、源码 汇总 | 深度学习实现缺陷检测方法 基于机器视觉的表面缺陷检测存在哪些问题与难点 缺陷检测机器视觉在制造

什么是mAP呢？这里的m是mean，平均值，所以搞懂AP是什么就行了。
AP即平均精确度。那么目标检测任务中，如何衡量一个模型的平均精确度？
通常来讲有两个指标。
P&

前言
YOLO是一种目标检测方法，它的输入是整张图片，当检测到目标物体时用边界框圈起来，同时给该目标物体一个类别；边界框由中心位置、宽、高等来表示的；它的输出是n个物体的检测信息，每个物体的信息包括：中心位置(x,y)、高(h)、宽(w)、类