CVPapers 网址: http://www.cvpapers.com/   ICCV2013 Papers about Object Detection: 1. Regionlets for Generic Object Detection. Xiaoyu Wang, Ming Yang, Shenghuo Zhu, Yuanqing Lin .(暂无源码提供) Website: http://www.xiaoyumu.com/project/detection 这篇文章提出了一种新的特征描

1.评价指标 mean Average Precision(mAP) https://blog.csdn.net/zl3090/article/details/82740727 https://www.cnblogs.com/eilearn/p/9071440.html https://blog.csdn.net/yangzzguang/article/details/80540375 https://blog.csdn.net/wangdongwei0/article/details/8303

Deep Learning for End-to-End Automatic Target Recognition from Synthetic Aperture Radar Imagery 从合成孔径雷达图像进行端到端自动目标识别的深度学习 合成孔径雷达(SAR)自动目标识别(ATR)的标准体系结构包括三个阶段:检测,辨别和分类.近年来,已经提出了用于SAR ATR的卷积神经网络(CNN),但是它们中的大多数将从SAR图像提取的目标芯片中的目标类别进行分类,作为SAR ATR的第三阶段的分类.

交并比IoU衡量的是两个区域的重叠程度,是两个区域重叠部分面积占二者总面积(重叠部分只计算一次)的比例.如下图,两个矩形框的IoU是交叉面积(中间图片红色部分)与合并面积(右图红色部分)面积之比. Iou的定义 在目标检测任务中,如果我们模型输出的矩形框与我们人工标注的矩形框的IoU值大于某个阈值时(通常为0.5)即认为我们的模型输出了正确的 精准率与召回率(Precision & Recall) 大雁与飞机 假设现在有这样一个测试集,测试集中的图片只由大雁和飞机两种图片组成,如下图所示:  假

这个PPT是最近做的一次卷积神经网络和目标检测识别的调研报告,包括读的几篇顶级会议期刊的论文,分为以下内容: (1)卷积神经网络的基本概念和发展脉络: (2)卷积神经网络的改进: (3)卷积神经网络的GPU并行化: (4)目标检测相关数据库和研究进展. PPT做的优点粗糙,见谅...整个PPT最后的参考文献是最重要的^_^. 因为页数太多,就不往上贴了,有需要的话,资源连接在这里: 卷积网PPT: http://download.csdn.net/detail/wds555/8379061

计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶.视频监控.机器人视觉等,而被研究学者广泛关注. 上周四,arXiv新出一篇目标检测文献<Object Detection in 20 Years: A Survey>,其对该领域20年来出现的技术进行了综述,这是一篇投向PAMI的论文,作者们review了400+篇论文,总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art,并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明,还深入到目标检测的特定领域,如人脸检

一.创建项目 (1)进入到https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectoverview/public (2)创建项目 点击添加数据集:找到这两个 然后创建即可. 会生成以下项目: 二.启动环境,选择GPU版本 然后会进入到以下界面 选择的两个压缩包在/home/aistudio/data/下,先进行解压: !unzip /home/aistudio/data/data15067/fruit.zip !unzip /home/aistudio/data/d

深度学习 目标检测算法 SSD 论文简介 一.论文简介: ECCV-2016 Paper:https://arxiv.org/pdf/1512.02325v5.pdf  Slides:http://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/ssd_eccv2016_slide.pdf 二.代码训练测试: https://github.com/weiliu89/caffe/tree/ssd  一.论文算法大致流程: 1.类似"anchor"机制: 如上所示:在 featur

背景 之前热门的目标检测方法都是two stage的,即分为region proposal和classification两个阶段,本文是对one stage方法的初次探索. 方法 首先看一下模型的网络结构,输入的原图片,经过24个卷积层提取特征,全连接层输出一个7*7*30的tensor,这个tensor里面就包含我们预测的结果了. 那么这个7*7*30的tensor包含哪些信息呢? 首先,7*7可以映射到448*448的原图片中,得到7*7个64*64的grid cell,对于原图中的每一个目