IoU-aware的目标检测，显著提高定位精度 / 开普饭

Py之keras-retinanet:keras-retinanet的简介.安装.使用方法之详细攻略 keras-retinanet的简介 Keras实现的RetinaNet目标检测中描述的焦损失密集 ...

编者按: 深度学习算法已被证明是图像与视频处理的强大工具,广泛应用于国防安全之中.在海洋环境中,光电传感器数据与人类智能技术的融合对于应对安全问题具有重要作用.例如,态势感知可以通过一个自动系统来增强 ...

目录 1. 目标检测概述 2. IoU 3.precision(精度)和recall(召回率) 4. AP和mAP 5.实际计算方法 1. 目标检测概述目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物 ...

重磅干货,第一时间送达计算机视觉界已经集中在度量 mAP 上,来比较目标检测系统的性能.在这篇文章中,我们将深入了解平均精度均值 (mAP) 是如何计算的,以及为什么 mAP 已成为目标检测的首选指 ...

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作者:宋志龙,浙江工业大学,Datawhale成员在目标检测中训练模型时,样本间往往有差异性,不能被简单地同等对待.这次介绍的论文提出了一种重要样本的关注机制,在训练过程中帮助模型分辨哪些是重要的样 ...

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FreeAnchor:Learning to Match Anchors for Visual Object Detection 论文地址: https://static.aminer.cn/misc ...

DL之RetinaNet:基于RetinaNet算法(keras框架)利用resnet50_coco数据集(.h5文件)实现目标检测相关文章 DL之RetinaNet:RetinaNet算法的简介( ...

编者按: 在许多军事应用中,自动检测和跟踪作战人员以及车辆目标可以极大地提高态势感知能力.目前为止,行业研究人员已经提出了各种检测和跟踪算法,随着深度学习的出现,该方法通常优于基于规则的方法.在MS- ...

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作者丨happy 审稿丨邓富城编辑丨极市平台导读旷视科技&中科院对单阶段目标检测中的FPN进行了重思考,采用一级特征进行检测替换复杂的特征金字塔来解决优化问题,提出了YOLOF.该 ...

IoU-aware的目标检测，显著提高定位精度