随笔分类 - 目标检测
摘要:基于COCO数据集验证的目标检测算法天梯排行榜 AP50 Rank Model box AP AP50 Paper Code Result Year Tags 1 SwinV2-G (HTC++) 63.1 Swin Transformer V2: Scaling Up Capacity and R
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摘要:目标检测算法综述学习总结 摘要 近年来,CNN的飞速发展促进了计算机视觉算法的成熟。本文简要介绍了几种具有代表性的目标检测算法,并根据其优缺点,系统地分析了算法存在的问题、改进方法和未来的发展方向。 它一般分为单级检测模型和双级检测模型,基于目标检测过程中是否需要提取候选区域的检测模型进一步任务的检
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摘要:目标检测任务理解与总结 从字面意义理解,所谓目标检测任务,就是定位并检测目标,也就是说计算机在处理图像的时候需要解决两个问题: 1.What? —— 图像中是什么东西?我们的目标是要检测什么东西?—— 识别 Recognition 2.Where? —— 在图像的什么位置?目标的定位坐标大致范围是多
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摘要:目标检测之常用数据集 我们在利用模型检测实际应用问题的时候,通常需要使用自己标注和收集数据集来进行训练。 但对于不同算法性能的比较,我们常常需要一些基本的数据集来进行横向对比。 下列是一些常用的目标检测数据集: PASCAL VOC ImageNet COCO 1.PASCAL VOC challa
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摘要:一、目标检测之性能指标 对于目标检测,我们从两个方向来进行评估,一方面是:检测精度,也就是检测的准确程度,另一方面是检测速度,也就是返回检测结果的快慢。 1.1检测精度: Precision(准确率,精度), Recall(召回率), F1 score(精确率和召回率的调和平均数,最大为1,最小为0
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