基于区域的CNN（R-CNN） Region-based CNNs (R-CNNs) 基于区域的卷积神经网络或具有CNN特征的区域（R-CNN）是一种将深度模型应用于目标检测的开创性方法。在本节中，将讨论R-CNN及其一系列改进：Fast R-CNN[Girshick，2015]、Faster R- ...
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2020-06-30 20:50:04
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Single Shot Multibox Detection (SSD)实战（上） 介绍了边界框、锚框、多尺度对象检测和数据集。现在，我们将利用这些背景知识构建一个目标检测模型：单次多盒检测（SSD）。这种快速简便的模式已经被广泛应用。该模型的一些设计思想和实现细节也适用于其他对象检测模型。 1. ...
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2020-06-30 14:24:33
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多尺度目标检测 Multiscale Object Detection 我们在输入图像的每个像素上生成多个锚框。这些定位框用于对输入图像的不同区域进行采样。但是，如果锚定框是以图像的每个像素为中心生成的，很快就会有太多的锚框供我们计算。例如，我们假设输入图像的高度和宽度分别为561和728像素。如果 ...
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2020-06-30 10:25:22
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语义分割与数据集 Semantic Segmentation and the Dataset 在目标检测问题中，我们只使用矩形边界框来标记和预测图像中的对象。在这一节中，我们将对不同的语义区域进行语义分割。这些语义区域在像素级标记和预测对象。图1显示了一个语义分割的图像，区域标记为“dog”、“ca ...
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2020-06-29 20:16:05
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介绍目标检测当中常见的几个数据集，及它们当前达到的精度。 1.COCO数据集 MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集，与ImageNet竞赛一样，被视为是计算机视觉领域最受关注和 ...
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2020-06-28 22:49:47
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CVPR2020：三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址： http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/p ...
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2020-06-28 20:29:34
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AI芯片体系结构目标图形处理 AI chip architecture targets graph processing 可编程图形流处理器（GSP）能够执行“直接图形处理、片上任务图管理和执行以及任务并行性”。设计GSP是为了满足人工智能处理的需求，而这些需求以前是GPU、CPU或DSP无法满足的 ...
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2020-06-26 10:45:50
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论文从理论的角度出发，对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究，基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN，从图片级和实例级两种角度进行域对齐，并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN。从实验来看，论文的方法十分有效，这是一个很符合实际需求的研究，能解决现实中场景多样 ...
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2020-06-22 11:08:43
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Yolo-V4算法中对网络进行了改进，使用CSPDarknet53。网络结构如下: Yolo-V4与Yolo-V3上相比较: （1）对主干网络进行了修改，将原先的Darknet53改为CSPDarknet53，其中是将激活函数改为Mish激活函数，并且在网络中加入了CSP结构。 （2）对特征提取过程 ...
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2020-06-21 14:04:31
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目标检测 缺陷检测 项目开发定制，详情咨询QQ: 3252314061 ...
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2020-06-20 16:57:18
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