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基于yolov4的目标检测_yolov3目标检测
打开之后整个代码目录如下图： 现在来对代码的整体目录做一个介绍： ├── data：主要是存放一些超参数的配置文件（这些文件（yaml文件）是用来配置训练集和测试集还有验证集的路径的，其中还包括目标检测的种类数和种类的名称 ├── detect.py：利用训练好的权重参数进行目标检测，可以进行图像、视频和摄像头的检测。 ├── train.py：训练自己的数据集的函数。 ├── test.py：测试训练的结果的函数。 利用labelimg制作自己的深度学习目标检测数据集。 还有很完备的代码将labelimg标注好的voc格式或者yolo格式相互转换。 目标检测算法—将数据集为划分训练集和验证集。 数据最好放在最外一级目录中，然后数据集的目录格式如下图所示。大家一定要严格按我的格式来，否则非常容易出问题。 3训练自己的模型 3.1修改数据配置文件 预训练模型和数据集都准备好了，就可以开始训练自己的yolov5目标检测模型了，训练目标检测模型需要修改两个yaml文件中的参数。
56620编辑于 2022-11-03 - 来自专栏PaddlePaddle
【目标检测】SSD目标检测
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。 与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. 概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。 图3. SSD300x300 检测可视化示例 |5.
4.9K90发布于 2018-04-02 - 来自专栏全栈程序员必看
睿智的目标检测26——Pytorch搭建yolo3目标检测平台
睿智的目标检测26——Pytorch搭建yolo3目标检测平台 学习前言 源码下载 yolo3实现思路 一、预测部分 1、主题网络darknet53介绍 2、从特征获取预测结果 a、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取 a、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取 在特征利用部分，YoloV3提取多特征层进行目标检测，一共提取三个特征层。 如果YoloV3只检测两类物体，那么这个85就变为了4+1+2 = 7。 即85包含了4+1+80，分别代表x_offset、y_offset、h和w、置信度、分类结果。 这一部分基本上是所有目标检测通用的部分。其对于每一个类进行判别： 1、取出每一类得分大于self.obj_threshold的框和得分。 2、利用框的位置和得分进行非极大抑制。 classes_path指向检测类别所对应的txt。 完成修改后就可以运行predict.py进行检测了。运行后输入图片路径即可检测。
1.7K20编辑于 2022-10-02 - 来自专栏全栈程序员必看
cvpr目标检测_目标检测指标
特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。 SSD [22] 和 MS-CNN [3] 在特征层次结构的多个层次上预测目标，而无需组合特征或分数。 事实上，对于图 2 中的金字塔架构（顶部） ，仍然需要图像金字塔来识别跨多个尺度的目标[28]。 3. 在最初的 RPN 设计中，在单尺度卷积特征图之上，在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络，执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。 这是通过一个 3×3 卷积层和两个用于分类和回归的同级 1×1 卷积实现的，我们将其称为网络头。目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。
1.2K40编辑于 2022-11-15 - 来自专栏机器学习、深度学习
重温目标检测--YOLO v3
https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/82786058 YOLOv3: An Incremental Improvement 先上和其他检测算法的 COCO 对比结果 ? 2.1. Predictions Across Scales 多尺度特征图上进行检测，这里我们借鉴 FPN 在 3个不同尺寸特征图进行检测 我们仍然使用 k-means 聚类来选择 bounding box 总结一下主要改进的地方： 1）v3替换了v2的softmax loss 变成logistic loss，而且每个ground truth只匹配一个先验框。 2）v2作者用了5个anchor，v3用了9个anchor，提高了IOU 3）使用 多尺度特征图检测，这一步对小目标检测的提升最大 4）设计了 Darknet-53 虽然 Darknet-53 的计算量是
72820发布于 2019-05-27 - 来自专栏播放刘德华的歌
通用目标检测YOLO V3
Yolov3演示地址 演示视频：https://youtu.be/MPU2HistivI 演示视频： 视频内容 YOLOv3非常快速和准确。 YOLOv3使用一些技巧来改进训练并提高性能，包括：多尺度预测，更好的主干分类器等等。 完整的细节在我们的 版本3有什么新功能？ 这些中的最后一个预测3D张量编码边界框，客观性和类预测。 在我们用COCO [10]进行的实验中，我们预测每个尺度上有3个盒子，因此对于4个边界框偏移，1个客观性预测和80个类预测，张量为N×N×[3 *（4 + 1 + 80）]。 我们的网络使用了连续的3×3和1×1卷积层，但现在也具有一些快捷连接，并且明显更大。 它有53个卷积层，所以我们称它为....等待它... Darknet-53！
89183发布于 2020-07-18 - 来自专栏AI算法札记
目标检测3: Detection基础之IoU
前面目标检测1: 目标检测20年综述之(一)和目标检测2: 目标检测20年综述之(二)让大家对目标检测有个大概的认识，接下来我们通过系列博客总结一下目标检测基础。本文总结目标检测中的重要概念IoU。 为什么使用IoU来评估目标检测器 与分类任务不同，我们预测的bounding box的坐标需要去匹配ground-truth的坐标，而坐标完全匹配基本是不现实的。 我们并不关心（x，y）坐标的精确匹配，但我们希望确保我们预测的边界框尽可能匹配，因此IoU是目标检测一个很好的评价指标。 3. IoU的实现 现在我们已经了解了IoU是什么以及为什么用它来评估目标检测模型，接下来就用Python实现它，如果你简历中有目标检测的经历，这会是面试经常需要手写的，虽然很简单，但是快速bugfree的写出也是基础较好的一种体现 IoU的实际使用 商汤mmdet是目标检测方向的一个非常优秀的开源库，下面实现是商汤mmdet中IoU的实现，基本是一样的，只是是batch的矩阵运算。
1.3K21编辑于 2022-08-02 - 来自专栏简书专栏
目标检测第3步-模型训练
/p/3d9436b4cb66 现在桌面的目标检测文件夹中需要有object_detection工程文件夹和training数据文件夹，如下图所示： ? image.png 3.解决第3个报错 进行完第2章后，需要在桌面的目标检测文件夹中重新打开cmd。 image.png 解决此报错，需要阅读本文作者的文章《目标检测第1步-运行tensorflow官方示例》中的第3章《proto文件转py文件》，文章链接：https://www.jianshu.com image.png 6.查看模型训练状况 模型训练稳定地进行后，在桌面的目标检测文件夹中重新打开cmd。 3.在测试集的图片中，有的图片目标检测效果不错，下面给出了2张演示图。 ? 预测结果1 ? 预测结果2
2.2K20发布于 2018-12-21 - 来自专栏CSDN社区搬运
【DETR3D】3D目标检测
概述 DETR3D介绍了一种多摄像头的三维目标检测的框架。与现有的直接从单目图像中估计3D边界框或者使用深度预测网络从2D信息中生成3D目标检测的输入相比，DETR3D直接在3D空间中进行预测。 最后对每个目标单独进行边界框预测，使用集合到集合的损失来衡量真值和预测之间的差异。 这些特征可以选择性的由特征金字塔网络增强 一个检测头，以集合感知的方式将计算出的2D特征连接到一组3D边界框预测中。检测头的每一层都是从一组稀疏的对象查询开始，这些查询是从数据中学习的。 检测头 在相机输入中检测物体的现有方法通常采用自下而上的方法，该方法预测每张图像的密集边界框，过滤图像之间的冗余框，并在后处理步骤中汇总相机之间的预测。 DETR3D采用下面描述的自顶向下的目标检测头来解决这些问题。
54810编辑于 2024-12-13 - 来自专栏Czy‘s Blog
YOLOV3目标检测模型训练实例
YOLOV3目标检测 从零开始学习使用keras-yolov3进行图片的目标检测，比较详细地记录了准备以及训练过程，提供一个信号灯的目标检测模型训练实例，并提供相关代码与训练集。 将yolo3的版本库clone到本地，本次测试的commit id为e6598d1 git clone git@github.com:qqwweee/keras-yolo3.git 安装各种依赖，缺啥就安啥 python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 使用python yolo_video.py -h获取help内容 usage arguments --input [INPUT] Video input path --output [OUTPUT] [Optional] Video output path 本次测试是进行图片的目标检测 ，注意当参数为--image时会忽略所有位置参数，也就是说当进行图片检测时每次都需要手动输入位置，当然这可以以后通过自行构建代码修改 python yolo_video.py --image 之后会出现
1.4K10发布于 2020-08-27 - 来自专栏林欣哲
目标检测
我们以路上的目标检测为例，它把一个大图像划分成比如3x3的区域，整个图形输入神经网络，做卷积，每个区域都会对应一个8维向量（是否有物体，x轴位置，y轴位置，长，宽，是否是行人，是否是车，是否是摩托），最终是一个完整的 3x3x8维向量，而看某个区域的8维向量结果可以知道，其中有某个物体，且它的边框是多少。 这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来 ，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。 不同类别的目标检测，如车和人，抑制分别跑，一共跑两次。 ?
1.1K80发布于 2018-04-10 - 来自专栏计算机视觉life
目标检测
本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 3. 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 3. 3.
1.8K30发布于 2019-07-10 - 来自专栏我爱计算机视觉
3D目标检测仍是研究热点，改造传统、聚焦难题！目标检测论文推荐
推荐三篇今天（2023.1.9）新出目标检测方向论文，其均为3D目标检测，其中两篇论文来自图森未来，方法上一篇多视图+两篇点云方向。 ://arxiv.org/abs/2301.02364 改造 “任意2D目标检测+多视图”，实现3D目标检测。 arxiv.org/abs/2301.02562 超稀疏特征，实现远距离3D目标检测。 3D目标检测。 Transformers 作为多功能的网络架构，近期在3D 点云目标检测方面取得了巨大的成功。
1.3K30编辑于 2023-03-06 - 来自专栏机器学习、深度学习
目标检测
Network for Fast Object Detection ECCV2016 https://github.com/zhaoweicai/mscnn 本文首先指出 Faster RCNN 在小目标检测存在的问题 导致小目标的检测效果尤其的差 This creates an inconsistency between the sizes of objects, which are variable, and 我们针对目标检测提出了一个 unified multi-scale deep CNN, denoted the multi-scale CNN (MS-CNN)， 主要包括两个部分： an object proposal network and an accurate detection network 3 Multi-scale Object Proposal Network 3.1 Multi-scale 这么做的目的就是靠前的特征图可以检测小目标，靠后的特征图可以检测大目标 4 Object Detection Network 检测网络，这里用了一个反卷积的特征图放大 To the best of
83730发布于 2019-05-26 - 来自专栏浪浪山下那个村
目标检测
的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决“是什么？在哪里？” 目标检测算法分类 Two stage目标检测算法 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。 常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 arXiv:http://arxiv.org/abs/1311.2524 github(caffe):https://github.com/rbgirshick/rcnn 2.One stage目标检测算法 常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。
74020编辑于 2022-06-17 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】DETR3D：3D目标检测
概述 DETR3D介绍了一种多摄像头的三维目标检测的框架。与现有的直接从单目图像中估计3D边界框或者使用深度预测网络从2D信息中生成3D目标检测的输入相比，DETR3D直接在3D空间中进行预测。 最后对每个目标单独进行边界框预测，使用集合到集合的损失来衡量真值和预测之间的差异。 这些特征可以选择性的由特征金字塔网络增强 一个检测头，以集合感知的方式将计算出的2D特征连接到一组3D边界框预测中。检测头的每一层都是从一组稀疏的对象查询开始，这些查询是从数据中学习的。 DETR3D采用了一个集合到集合的损失来训练网络 特征学习 检测头 在相机输入中检测物体的现有方法通常采用自下而上的方法，该方法预测每张图像的密集边界框，过滤图像之间的冗余框，并在后处理步骤中汇总相机之间的预测 DETR3D采用下面描述的自顶向下的目标检测头来解决这些问题。
1.3K10编辑于 2024-12-18 - 来自专栏数据分析与挖掘
paddlepaddle目标检测之水果检测（yolov3_mobilenet_v1）
其实是类似pascal voc目标检测数据集的格式 （1） Annotations ? 行人检测和车辆检测？暂时不用管 （3）dataset： 各文件夹下有py文件，用于下载数据集的 ? （4）demo：用于检测结果的示例图片。 （5）docs： ? （7） ppdet：paddlepaddle检测相关文件 ? 检测出来的是orange，准确率：94%。 知道了检测训练的整个流程，那么去手动标注poscal voc格式的数据，那么就可以实现检测自己想要的东西了。 然后也可以去看下相关目标检测的论文，明白其中的原理，看看源码之类的。
1K30发布于 2020-08-26 - 来自专栏计算机视觉战队
基于DIou改进的YOLOv3目标检测
v用来衡量anchor框和目标框之间的长宽比的相似性。 DIoU-NMS倾向于中心点距离较远的box存在不同的对象，而且仅需改几行代码，DIoU-NMS就能够很简单地集成到目标检测算法中。 实验结果 在YOLOv3上进行实验对比，DIoU loss和CIoU的效果都很显著，mAP分别提升3.29%和5.67%，而AP75则分别提升6.40%和8.43%，而使用DIoU-NMS则能进一步提升 上图对GIoU和CIoU的结果进行了可视化，可以看到，在中大型物体检测上，CIoU的结果比GIoU要准确。 Discussion on DIoU-NMS DIoU-NMS能够更好地引导bbox的消除 最后作者进行了比较实验，原NMS和DIoU-NMS分别移植到了yolov3和ssd模型，同时使用CIou loss
65510发布于 2021-01-12 - 来自专栏全栈程序员必看
目标检测算法YOLO3论文解读
3、结合不同卷积层的特征，提取更细粒度的信息，做多尺度预测 YOLO3用3个不同的尺度预测boxes，网络采用类似特征金字塔的概念，从不同的尺度提取特征。 如图所示： 5、预测更多目标 YOLO3仍然使用k-均值聚类来确定模板框，为每个网格预测9个bounding boxes（YOLO2只有5个、YOLO1只有2个），这样可以提高recall。 feature map的block，这样来提高对小物体的检测率 4、构造yolo3模型结构，输出三种尺度的卷积层（conv2d_59, conv2d_67, conv2d_75） 5、目标检测模块 ，输出预测结果x,y,w,h,confidence,class_prob 根据不同大小的feature map做多尺度的检测（三种feature map大小分别为13x13x255, 26x26x255 的坐标进行修正 7、损失函数（共4部分：框位置xy,wh,置信度confidence,类别class） 8、k-mean聚类算法（用于生成模版框） 9、对三个不同尺度的输出做非极大值抑制，得到最后物体检测框和预测类别
77320编辑于 2022-09-08 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
3D点云分割、目标检测、分类
这些数据集进一步推动了对三维点云的深度学习研究，提出了越来越多的方法来解决与点云处理相关的各种问题，包括三维形状分类、三维目标检测与跟踪、三维点云分割等。 第3节概述了现有的三维目标检测和跟踪方法。第4节介绍了点云分割的方法，包括语义分割、实例分割和部件分割。最后，第5节总结了论文。 图6：按时间顺序概述的最相关的基于深度学习的三维目标检测方法。 图7：三类三维目标检测方法的典型网络。从上到下:(a)基于多视图，(b)基于分割，(c)基于视锥的方法。 表2：在KITTI测试三维检测基准上的三维目标检测结果对比。 表3：在KITTI test BEV检测基准上三维目标检测结果对比。 结论 本文介绍了最先进的三维理解方法，包括三维形状分类，三维目标检测和跟踪，以及三维场景和目标分割。对这些方法进行了全面的分类和性能比较。介绍了各种方法的优缺点，并提出了今后的研究方向。
1.5K20编辑于 2023-04-29
腾讯云开发者
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