https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/79444217 论文题目：SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文链接：论文链接 论文代码：Caffe代码点击此处 This results in a sig ...
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2019-02-28 22:50:46
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摘要 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 ...
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2019-02-28 22:46:29
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一、基于候选区域的目标检测器 滑动窗口检测器 一种用于目标检测的暴力方法就是从左到右，从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，我们可以使用不同大小和宽高比的窗口 得到窗口内的图片送入分类器，但是很多分类器只取固定大小的图像，所以这些图像需要经过一定的变形转换。但是 ...
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2019-02-28 18:20:27
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这篇博客将介绍自深度学习以来目标检测的常见方法（YOLO，RCNN，SSD，RetinaNet），重点讲YOLO算法。 ...
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2019-02-28 01:00:01
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此示例演示如何使用名为“更快r-cnn（具有卷积神经网络的区域）”的深度学习技术来训练对象探测器。 概述 此示例演示如何训练用于检测车辆的更快r-cnn对象探测器。更快的r-nnn [1]是r-cnn [2]和快速r-nnn [3]对象检测技术的引伸。所有这三种技术都使用卷积神经网络（cnn）。它们 ...
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2019-02-24 21:34:47
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计算机视觉基本问题: 分类问题-classification： 解决是什么的问题，给定一张图片或者一段视频判断里面包含什么类别的目标 定位-Localization: 给定包含一个主体内容的图像，要解决主体内容在哪里的问题，定位出目标的位置。 物体（目标）检测（object detection）： ...
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2019-02-23 13:39:35
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前言：最近学习了一些OCR相关的基础知识，包含目标检测和自然语言处理。 正好，在数字中国有相关的比赛： https://www.datafountain.cn/competitions/334/details/rule 所以想动手实践一下，实际中发现，对于数据标签的处理和整个检测和识别的流程并不熟悉 ...
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2019-02-22 21:36:58
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前面介绍的R CNN系的目标检测采用的思路是：首先在图像上提取一系列的候选区域，然后将候选区域输入到网络中修正候选区域的边框以定位目标，对候选区域进行分类以识别。虽然，在Faster R CNN中利用RPN网络将候选区域的提取以放到了CNN中，实现了end to end的训练，但是其本质上仍然是提取 ...
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2019-02-20 14:38:57
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相关链接 论文地址：https://arxiv.org/abs/1901.08043 论文代码：https://github.com/xingyizhou/ExtremeNet 概述 ExtremeNet是今年（2019）1月23号挂在arxiv上的目标检测论文，是至今为止检测效果最好的单阶段目标检 ...
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2019-02-19 11:39:47
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为什么会叫YOLO呢？ YOLO：you only look once。只需要看一眼，就可以检测识别出目标，主要是突出这个算法 快 的特点。（原文：Yolo系列之前的文章：主要是rcnn系列的，他们的基本思想都是通过产生大量的 region proposal，然后再用分类器去判断分类和对boundi ...
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2019-02-08 15:56:37
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