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为扩充的Pascal Voc数据集向原始图像添加类标签

是指在Pascal Voc数据集的基础上，为原始图像添加相应的类别标签信息。Pascal Voc数据集是一个常用的计算机视觉数据集，包含了20个不同类别的物体，如人、车、飞机等。为了提高数据集的多样性和数量，可以通过向原始图像添加类标签来扩充数据集。

添加类标签的方法可以通过在图像上绘制边界框或者像素级的分割标签来实现。边界框标签是指在图像中框选出物体的位置，并用矩形框表示，同时标注物体的类别。像素级的分割标签是指对图像中的每个像素进行标注，将属于同一类别的像素标记为相同的标签值。

添加类标签的优势是可以增加数据集的多样性和数量，提高模型的泛化能力和鲁棒性。通过扩充数据集，可以更好地训练深度学习模型，提高物体检测、分割和识别等任务的准确性和效果。

应用场景包括但不限于物体检测、图像分割、目标识别等计算机视觉任务。在实际应用中，可以利用扩充的Pascal Voc数据集进行模型训练和评估，从而提升计算机视觉相关应用的性能和效果。

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图片语义分割深度学习算法要点回顾

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2019年的语义分割指南

原标题 | A 2019 Guide to Semantic Segmentation

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一文概览主要语义分割网络：FCN,SegNet,U-Net...

图像的语义分割是将输入图像中的每个像素分配一个语义类别，以得到像素化的密集分类。虽然自 2007 年以来，语义分割/场景解析一直是计算机视觉社区的一部分，但与计算机视觉中的其他领域很相似，自 2014 年 Long 等人首次使用全卷积神经网络对自然图像进行端到端分割，语义分割才有了重大突破。

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Autonomous Driving when Winter is Coming

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PSPNet ——语义分割及场景分析

通过使用金字塔池化模块(Pyramid Pooling Module)，在整合基于不同区域的上下文后，PSPNet在效果上超过了FCN、DeepLab和DilatedNet等时下最佳的方法。

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PSPNet | 语义分割及场景分析

本次，由香港中文大学(CUHK)和商汤科技(SenseTime)提出的金字塔场景解析网络(Pyramid Scene Parsing Network, PSPNet)已经过审阅。

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Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

在PASCAL VOC标准数据集上测量的目标检测性能在最近几年趋于稳定。性能最好的方法是复杂的集成系统，它通常将多个低层图像特性与高层上下文结合起来。在本文中，我们提出了一种简单、可扩展的检测算法，相对于之前VOC 2012的最佳检测结果，平均平均精度(mAP)提高了30%以上，达到了53.3%。我们的方法结合了两个关键的方法：(1)为了定位和分割目标，可以一次将高容量应用卷积神经网络(cnn)自下而上的区域建议(2)标记的训练数据稀缺时，监督为辅助训练的任务，其次是特定于域的微调,收益率显著的性能提升。由于我们将区域建议与CNNs相结合，我们将我们的方法称为R-CNN:具有CNN特性的区域。我们还将R-CNN与OverFeat进行了比较，OverFeat是最近提出的一种基于类似CNN架构的滑动窗口检测器。在200类ILSVRC2013检测数据集上，我们发现R-CNN比OverFeat有较大的优势。

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YOLO9000好棒好快好强壮阅读笔记

论文（YOLO9000：Better，Faster，Stronger）阅读笔记，由于论文较新，所以文中的很多词汇并没有对应的中文官方叫法，因此会保留一部分英文。这篇文章可以说写出来的难度比第一篇Densely Connected Convolutional Networks论文阅读的难度大很多，时间也耗费得多得多。因为里面涉及到很多预备知识，我都尽自己最大努力地通俗易懂地解释，希望能让对目标检测领域没那么熟悉的同学更容易地理解，因此文章写得很长，大家可以分成几部分阅读。可以说这只是一个简单的开始，因为我大

语义分割的基本构造_语义分割综述

语义分割（全像素语义分割）作为经典的计算机视觉问题（图像分类，物体识别检测，语义分割）。其涉及将一些原始数据（例如：平面图像）作为输入并将它们转换为具有突出显示的感兴趣区域的掩膜，其中图像中的每个像素根据其所属的对象被分配类别ID。早起的计算机视觉问题只发现边缘（线条和曲线）或渐变元素，但它们从完全按照人类感知的方式提供像素级别的图像理解。语义分割将属于同一目标的图像部分聚集在一起解决这个问题，从而扩展了其应用领域。值得注意的是，与其他的基于图像的任务相比，语义分割是完全不同且先进的。

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2019 年的目标检测指南

目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、目标/人跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。

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绝对不容错过：最完整的检测模型评估指标mAP计算指南(附代码)在这里！

作者: 叶虎编辑: 赵一帆前言本文翻译自Measuring Object Detection models - mAP - What is Mean Average Pr

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语义分割最新指南2019版「建议收藏」

相较于深度学习语义分割指南2017版（A 2017 Guide to Semantic Segmentation with Deep Learning ），作者总结了当年各个具有代表性的语义分割算法与相关贡献。今年Namespace Africa 数据科学家Derrick Mwiti 对该领域的再一次梳理（原文链接），希望对大家有帮助。

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关于目标检测鼻祖R-CNN论文

R-CNN系列论文是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。R-CNN全称region with CNN features，其实它的名字就是一个很好的解释。用CNN提取出Region Proposals中的featues，然后进行SVM分类与bbox的回归

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图像分割是计算机视觉和机器学习领域发展最快的领域之一，包括分类、分类与定位、目标检测、语义分割、实例分割和Panoptic分割。

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Faster RCNN：RPN，anchor，sliding windows

paper链接：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Github源码pyth

【教程】使用TensorFlow对象检测接口标注数据集

当为机器学习对象检测和识别模型构建数据集时，为数据集中的所有图像生成标注非常耗时。而这些标注是训练和测试模型所必需的，并且标注必须是准确的。因此，数据集中的所有图像都需要人为监督。不过，这并不意味着机

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9102年了，语义分割的入坑指南和最新进展都是什么样的

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入门 | 一文了解什么是语义分割及常用的语义分割方法有哪些

选自The Gradient 作者：Andy Chen、Chaitanya Asawa 机器之心编译参与：李诗萌、思源语义分割是计算机视觉中的基础任务，我们通常会使用基于 CNN 加 CRF 的方法或直接使用对抗性的训练实现端到端的分割。本文简要介绍了这两种方法及它们的特点。人类是如何描述场景的？我们可能会说「窗户下有一张桌子」，或者「沙发右边有一盏灯」。图像理解的关键在于将一个整体场景分解成几个单独的实体，这也有助于我们推理目标的不同行为。当然，目标检测方法可以帮助我们绘制某些确定实体的边框，但人

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YOLO再战大雾天气 | IA-YOLO数据增强+感知损失，做到大雾天气无痛即可完成YOLO检测器的场景升级

基于图像增强的技术试图生成无雾图像。然而，从有雾图像中恢复无雾图像比在雾天图像中检测物体要困难得多。另一方面，基于领域适应的方法并不使用目标领域中的标记数据集。这两类方法都在尝试解决一个更难的问题版本。 FogGuard特别设计用来补偿场景中存在的雾天条件，确保即使在雾天也能保持稳健的性能。作者采用YOLOv3作为基准目标检测算法，并引入了一种新颖的“教师-学生”感知损失，以提高雾天图像中的目标检测准确度。在如PASCAL VOC和RTTS等常见数据集上的广泛评估中，作者展示了作者网络性能的提升。作者证明，FogGuard在RTTS数据集上达到了69.43%的mAP，而YOLOv3为57.78%。此外，作者表明，尽管作者的训练方法增加了时间复杂度，但在推理过程中与常规的YOLO网络相比，它并没有引入任何额外的开销。

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Pytorch深度学习实战教程（一）：开启炼丹模式，语义分割基础与环境搭建

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本文介绍了如何基于PyTorch实现自定义数据集，并使用该数据集进行Faster R-CNN目标检测。主要包括四个步骤：数据集制作、模型训练、模型验证和测试。在模型训练阶段，使用自定义数据集和预训练的VGG16模型进行训练，并采用随机数据增强和叠加训练方法。在模型验证和测试阶段，使用自定义数据集对Faster R-CNN模型进行微调，并使用测试集对模型进行测试。实验结果表明，该方法能够有效提高目标检测的准确率。

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CMU最新视觉特征自监督学习模型——TextTopicNet

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Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

最先进的目标检测网络依赖于区域建议算法来假设目标位置。SPPnet和Faster R-CNN等技术的进步，降低了检测网络的运行时间，但是暴露了区域提案计算的瓶颈。在这项工作中，我们引入了一个与检测网络共享全图像卷积特性的区域建议网络(RPN)，从而实现了几乎免费的区域建议。RPN是一个完全卷积的网络，它同时预测每个位置的目标边界和目标得分。对RPN进行端到端训练，生成高质量的区域建议，Faster R-CNN对其进行检测。通过共享卷积特性，我们进一步将RPN和Faster R-CNN合并成一个单独的网络——使用最近流行的具有“Attention”机制的神经网络术语，RPN组件告诉统一的网络去哪里看。对于非常深的VGG-16型号，我们的检测系统在GPU上帧率为5帧(包括所有步骤)，同时在PASCAL VOC 2007、2012和MS COCO数据集上实现了最先进的目标检测精度，每张图像只有300个proposal。在ILSVRC和COCO 2015年的比赛中，Faster R-CNN和RPN是在多个赛道上获得第一名的基础。

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深度学习500问——Chapter08：目标检测（10）

VOC数据集是目标检测经常用的一个数据集，自2005年起每年举办一次比赛，最开始只有4类，到2007年扩充为20个类，共有两个常用的版本：2007和2012。学术界常用的5k的train/val 2007和 16k 的train/val 2012作为训练集，test 2007 作为测试集，用10k 的train/val 2007+test 2007和 16k的train/val 2012作为训练集，test2012作为测试集，分别汇报结果。

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ECCV18 | 如何正确使用样本扩充改进目标检测性能（附Github地址）

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