我收集的一些目标检测、跟踪、识别标准测试视频集和图像数据库

其实在深度学习分类中我们已经介绍了目标检测和目标识别的概念.为了照顾一些没有学过深度学习的童鞋,这里我重新说明一次:目标检测是用来确定图像上某个区域是否有我们要识别的对象,目标识别是用来判断图片上这个对象是什么.识别通常只处理已经检测到对象的区域,例如,人们总是会使在已有的人脸图像的区域去识别人脸. 传统的目标检测方法与识别不同于深度学习方法,后者主要利用神经网络来实现分类和回归问题.在这里我们主要介绍如何利用OpecnCv来实现传统目标检测和识别,在计算机视觉中有很多目标检测和识别的技术,这里

目录 metrics 评价方法 TP , FP , TN , FN 概念 计算流程 Accuracy , Precision ,Recall Average Precision PR曲线 AP计算 Average Precision mAP 参考资料 metrics 评价方法 注意,在多分类问题中,评价方法是逐个类计算的,不是所有类一起算,是只针对一个类算,每个类别有自己的指标值! TP , FP , TN , FN 概念 TP = 预测为positive 且ground-truth和预测一致

[1] Redmon J, Divvala S, Girshick R, et al. You only look once: Unified, real-time object detection. In CVPR 2016 [2] Najibi M, Rastegari M, Davis L S. G-CNN: an Iterative Grid Based Object Detector. In CVPR 2016 [3] Gidaris S, Komodakis N. LocNet: I

参考文献 [1] He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep residual learning for image recognition. In CVPR 2016 [2] Bell S, Zitnick C L, Bala K, et al. Inside-outside net: Detecting objects in context with skip pooling and recurrent neural networks. In CVPR 2016 [3

1.环境安装配置 1.1 安装tensorflow 安装tensorflow不再仔细说明,但是版本一定要是1.9 1.2 下载Tensorflow object detection API  下载地址:https://github.com/tensorflow/models 1.3 Protobuf 的安装与配置 (1)下载地址:https://github.com/google/protobuf/releases (2)选择python3.4.0版本,解压后将bin文件夹中的[protoc.e

SSD论文阅读(Wei Liu--[ECCV2016]SSD Single Shot MultiBox Detector) 目录 作者 文章的选择原因 方法概括 方法细节 相关背景补充 实验结果 与相关文章的对比 总结 作者 文章的选择原因 性能好,single stage 方法概括 文章的方法介绍 SSD主要用来解决目标检测的问题(定位+分类),即输入一张待测图像,输出多个box的位置信息和类别信息 测试时,输入一张图像到SSD中,网络输出一个下图最右边的tensor(多维矩阵),对该矩阵进行

第1章 课程介绍本章节主要介绍课程的主要内容.核心知识点.课程涉及到的应用案例.深度学习算法设计通用流程.适应人群.学习本门课程的前置条件.学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络. 第2章 目标检测算法基础介绍本章节主要介绍目标检测算法的基本概念.传统的目标检测算法.目前深度学习目标检测主流方法(one-stage.two-stage.多任务网络).相关算法的基本流程.算法性能的评价指标.不同算法的优缺点和性能比较等,并结合实际的应用场景和案例来介绍目标检测算法的重要性和实用

深度学习之目标检测常用算法原理+实践精讲 YOLO / Faster RCNN / SSD / 文本检测 / 多任务网络 资源获取链接:点击这里 第1章 课程介绍 本章节主要介绍课程的主要内容.核心知识点.课程涉及到的应用案例.深度学习算法设计通用流程.适应人群.学习本门课程的前置条件.学习后达到的效果等,帮助大家从整体上了解本门课程的整体脉络. 1-1 课程导学 第2章 目标检测算法基础介绍 本章节主要介绍目标检测算法的基本概念.传统的目标检测算法.目前深度学习目标检测主流方法(one-sta

目标检测与跟踪的研究热点以及发展趋势: 1) 场景信息与目标状态的融合 场景信息包含了丰富的环境上下文信息, 对场景信息进行分析及充分利用, 能够有效地获取场景的先验知识, 降低复杂的背景环境以及场景中与目标相似的物体的干扰; 同样地, 对目标的准确描述有助于提升检测与跟踪算法的准确性与鲁棒性. 总之,尝试研究结合背景信息和前景目标信息的分析方法,融合场景信息与目标状态, 将有助于提高算法的实用性能. 2) 多维度. 多层级信息融合 为了提高对运动目标表观描述的准确度与可信性, 现有的检测与跟踪