摘要：
非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）是一种在计算机视觉任务中，尤其是在目标检测领域扮演着重要角色的低层次处理技术。它通过筛选出局部极大值得到最优解，广泛应用于边缘检测、目标检测等领域。NMS算法在目标检测中，通过消除冗余的边界框来完善物体检测模型的输出，并确保每 阅读全文
posted @ 2025-03-17 23:55
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摘要：
目标检测中处理边界框的时机不是在特征提取阶段，而是在模型预测之后。 目标检测的流程通常包括数据准备、模型构建、训练、推理与评估等，以下是详细介绍：数据准备数据收集：收集包含目标物体的图像或视频数据。这些数据应具有多样性，涵盖不同的场景、光照条件、目标姿态等，以确保模型具有良好的泛化能力。数据标注：对 阅读全文
posted @ 2025-03-17 00:04
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摘要：
损失函数（Loss Function）是机器学习和深度学习中用于衡量模型预测结果与真实标签之间差异的函数。它的作用是量化模型预测的误差，以便通过优化算法来调整模型的参数，使模型的预测结果尽可能接近真实标签。 Faster R-CNN 模型的损失函数包括分类损失和回归损失。 常见的损失函数均方误差（M 阅读全文
posted @ 2025-03-16 23:43
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区域建议网络（Region Proposal Network，RPN）是目标检测中用于生成候选区域（Region Proposals）的重要组件，它确实可以进行卷积操作。RPN的核心功能是通过卷积网络在特征图上滑动窗口，预测每个位置的目标边界框和目标得分。 RPN中的卷积操作 特征图输入：RPN的输 阅读全文
posted @ 2025-03-16 23:37
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YOLO（You Only Look Once）是一种目标检测算法，它在单个神经网络中同时完成对象检测和分类的任务。相比传统的目标检测算法，YOLO的主要特点是它采用了单次前向传递的方式进行目标检测。这意味着它能够在一次推理中同时预测图像中所有的目标类别和边界框。这种实时性使得YOLO在许多需要高效 阅读全文
posted @ 2025-03-16 23:15
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广义交并比（Generalized Intersection over Union，GIOU）损失函数是一种改进的目标检测损失函数，它考虑了预测框和目标框的外接矩形，并引入了相对于外接矩形的误差度量。GIOU损失函数旨在解决传统交并比（IoU）损失函数在目标框和预测框不重叠时梯度消失的问题，从而提高 阅读全文
posted @ 2025-03-16 23:09
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特征融合（Feature Fusion）是计算机视觉和深度学习中的一种技术，它涉及将来自不同源的特征信息结合起来，以提高模型的性能。特征融合可以发生在多个层次和多个尺度，通常用于增强模型对输入数据的理解能力，提升任务执行的准确性和鲁棒性。 特征融合的类型 早期融合（Early Fusion）： 在特 阅读全文
posted @ 2025-03-16 23:01
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下采样（Downsampling）是一种在信号处理和图像处理中常用的技术，用于减少数据的采样率或分辨率。在深度学习和计算机视觉中，下采样通常用于减少特征图的空间维度，从而减少计算量和参数数量，同时提高模型对输入变化的鲁棒性。 下采样的常见方法 池化（Pooling）： 最大池化（Max Poolin 阅读全文
posted @ 2025-03-16 22:55
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路径增强技术是一种用于优化信息传播和提升模型性能的方法，它通过特定的机制或算法，增强信息在神经网络中的传播，提高模型对特征的捕捉和利用效率。在路径规划中，它通过数据增强等方法，提升路径规划模型的性能和泛化能力。 路径增强技术通过融合低维和高维特征，有效解决了在下采样和特征融合过程中信息丢失的问题，极 阅读全文
posted @ 2025-03-16 22:51
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摘要：
可变形卷积（Deformable Convolution）和 Faster R-CNN 是计算机视觉领域的两种重要技术。可变形卷积是一种改进的卷积操作，而 Faster R-CNN 是一种目标检测框架。下面将分别介绍它们的原理、优势以及它们之间的关系。 可变形卷积（Deformable Convol 阅读全文
posted @ 2025-03-16 22:34
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