目标检测之困难目标检测任务综述

2.单阶段检测器(如YOLO、SSD):直接在全图上进行检测,省略了候选区域生成的过程,从而提高了检测速度。通过上述步骤,目标检测算法能够在给定的图像或视频帧中找到并标注出特定对象的位置,这对于自动驾驶、安防监控、医学影像分析等多个领域都有着重要的应用价值。目标检测算法框架随着深度学习的发展而不断进化,从早期...

目标识别框架:YOLO(You Only Look Once)上新!清华接手,让效率性能...

部署步骤condacreate-nyolov10python=3.9condaactivateyolov10pipinstall-rrequirements.txtpipinstall-e.跑一下例子看看效果(需要从网站下载模型,总共分为四种,n最小)yolopredictmodel=yolov10s.pt执行完毕后,会有提示处理结果在某个文件夹,打开查看:总的来说,YOLOv10是目标检测领域的一大突破,...

万得ai算法工程师一面面试题6道|含解析

1)对于每个批次的输入数据,计算其均值和方差。2)对输入数据进行标准化,即减去均值并除以标准差。3)使用学习参数(拉伸因子和偏移量)进行线性变换,使得数据重新具有适当的比例和偏移。BatchNorm可以在训练过程中通过批次数据的统计信息来进行标准化,也可以在推理过程中使用移动平均来估计整个数据集的统计信息,以实现...

智能座舱算法基础之机器视觉篇

1)经典目标检测算法流程主要步骤:候选框:通常采用滑动窗口的方法提取。特征提取:基于颜色、纹理、形状的方法,以及一些中层次或高层次语义特征的方法来提取。目标判别:对候选区域提取出的特征进行分类判定,如单类别(区别背景、目标)、多类别(区分当前窗口中对象的类别)。非极大值抑制(NonMaximumSuppression,NMS)...

目标检测:Nms-Free时代

nms是目标检测任务中去除多余anchor的重要手段,但nms在使用过程中也带来了大量的计算量,为了克服这一难点,nms-free应声而出,本文回顾了nms-free的发展历程,并分析了nms-free的现状与未来,希望能对读者们有所帮助。本文脉络什么是nms,为什么需要nms什么是nms-free,有啥好处?

即插即用 | 或许你的NMS该换了,Confluence更准、更稳的目标检测结果

2致敬NMS-们2.1、NMS诞生的必要性大多数基于深度卷积神经网络(DCNN)的目标检测方法,包括RetinaNet、Faster-RCNN和MaskR-CNN,都生成不同大小和尺度的独立类别的RegionProposals(www.e993.com)2024年11月9日。一个分类网络分配每个类具体的置信度分数。通过建议的回归来改具体坐标位置。这些经常汇聚到相同的感兴趣区域(RoI),特别是当对象...

史上最全综述:3D目标检测算法汇总!(1)

3、与2D目标检测的比较旨在在图像上生成2D边界框的2D目标检测是计算机视觉中的一个基本问题。3D目标检测方法借鉴了2D目标检测方法的许多设计范式:proposalgenerationandrefinement、anchors、NMS等。然而,从多方面来看,3D目标检测方法并不是2D目标检测方法对3D空间的简单适配。

最小代价分配移除NMS后处理,港大&字节跳动提出E2E单阶段目标检测器

OneNet目标检测器OneNet是一种基础的全卷积one-stage检测器,没有任何后处理(如NMS)。其流程图如下所示:图3:OneNet的流程。主干OneNet的主干是一个先自下而上,然后自上而下的结构。自下而上的部分是ResNet架构[13],用于生成多尺度特征图。具有横向连接(FPN)的自上而下架构的作用是生成用于...

YOLO界再起波澜,mAP 51.4,149FPS,目标检测,一个就够了

(1)PP-PicoDet[9]:0.7M,250FPS超轻量目标检测算法,是业界首个1M内,且实现精度mAP(0.5:0.95)超越30+的算法,且部署友好,被广泛应用在端侧场景。图5PP-PicoDet实际效果展示(2)PP-TinyPose:122FPS、51.8mAP超轻量关键点算法,精准实现人机交互任务,如手势控制、智能健身、体感游戏等。

香港科技大学在读博士李峰:Transformer目标检测模型DERT的训练...

DETR是将目标检测任务视为一种集合预测(setprediction)的问题,用CNN提取基础特征,送入Transformer做关系建模,得到的输出通过匈牙利匹配算法与图片上的Ground-truth做匹配。但由于匈牙利匹配算法的离散性和模型训练的随机性,导致了Ground-truth的匹配变成一个动态的、不稳定的过程。