目标检测:mAP (Mean Average Precision)
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&
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。
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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
要求mmcv-full版本是1.1.5,经检测发现torch版本是1.10.0,cuda版本是11.3,通过mmcv官网https://github.com/open-mmlab/mmcv
pip
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向大家介绍一篇CVPR 2020 Workshop的文章:SMOKE: Single-Stage Monocular 3D Object Detection via Keypoint Estimation。0. 动机3D目标检测用
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frustum:截锥体----去掉头部的锥体。
本
计算机视觉研究院专栏作者:Edison_GOne-shot目标检测旨在通过几个标注的样本来检测新的目标。之前的工作已经证明了元学习是一个很有前途的解决方案,它们中的大多数基本上是通过解决在区域上的元学习检测来进行分类