大规模的目标检测数据集(例如MS-COCO)在进行Ground Truth框标注时仍然存在歧义。...1.研究背景 在大规模目标检测数据集中，一些场景下目标框的标注是存在歧义的，这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失，也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定，学习的损失函数大的问题。...3.1边界框参数化 基于双阶段的目标检测网络如Faster-RCNN，MaskR-CNN。...3.2 基于KL损失的边界框回归 论文目标定位的目标是通过在N个样本最小化 和 之间的KL散度来评估 ，如公式(4)所示: 使用KL散度作为边界框回归的损失函数Lreg。分类损失Lcls保持不变。...意义 综上，大规模目标检测数据集中的不确定性会阻碍最先进的目标检测算法的性能。分类置信度并不总是与定位置信度密切相关。本文提出了一种新的具有不确定性的边界盒回归损失方法，用于学习更精确的目标定位。
边界框使用方便，但它只提供目标的粗略定位，导致对目标特征的提取也相当粗略。...抛弃边界框，更细粒度的目标表示RepPoints 在目标检测过程中，边界框是处理的基本元素。边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。...这种自适应、可微的表示可以在现代目标检测器的不同阶段连贯地使用，并且不需要使用 anchors 来对边界框空间进行采样。...由于其使用简单方便，现代目标检测器严重依赖于边界框来表示检测 pipeline 中各个阶段的对象。 性能最优的目标检测器通常遵循一个 multi-stage 的识别范式，其中目标定位是逐步细化的。...RPDet: 无需 Anchor 的目标检测器 我们设计了一种不使用 anchor 的对象检测器，它利用 RepPoints 代替边界框作为基本表示。
在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...最后，作者使用现有的高级检测器和回归方法进行了不同检测任务的比较实验，并使用本文提出的办法进一步提高了检测性能。...在基于IoU的评估标准下，大多数目标检测任务的检测精度得到了进一步提高，但是IoU损失本身也存在一些缺陷，例如，当GT框和 Anchor 框之间没有重叠时，它们的梯度将消失，无法准确描述两个边界框之间的位置关系...基于现有的边界框回归方法，提出了Focaler-IoU，通过线性区间映射关注不同的回归样本。 使用先进的单阶段检测器进行了实验，以验证作者的方法可以有效提高检测性能并弥补现有方法的不足。...实验结果如下表1 所示： AI-TOD on YOLOv5 AI-TOD 是一个遥感图像数据集，与一般的图像数据集不同，因为它包含大量微小的目标，且平均目标大小为 12.8 像素。
======== 以下是原回答 ======== 数据增强在机器学习中的作用不言而喻。和图片分类的数据增强不同，训练目标检测模型的数据增强在对图像做处理时，还需要对图片中每个目标的坐标做相应的处理。...为此TensorLayer 1.7.0发布中，提供了大量关于目标检测任务的数据集下载、目标坐标处理、数据增强的API。...tl.prepro工具箱中关于目标检测的API往往有thresh_wh和thresh_wh2两个阀值，thresh_wh表示在处理图像之后，若一个目标的宽或高和图片本身宽高的比例小于这个值，则去除该目标...裁剪 Crop 多线程处理 实际训练模型时，我们可能会使用多线程方法来对一个batch的图片做随机的数据增强。这时，tl.prepro工具箱的API中is_random全部设为True。...随机处理后 更新 新版本的TensorFlow发布了dataset API，自带threading功能，大家可以到下面链接获取代码。
具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。 今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight-fit边界框预测。...研究者还提出了一种有效的离线复制粘贴数据增强来进行目标检测。新提出的方法显着优于一些当前最先进的目标检测器，并有望获得更好的性能。...二、背景 目标检测网络旨在使用紧密匹配的矩形边界框在图像上定位对象并正确标记它。如今，有两种不同的方法可以实现这一目的。...除了多网格冗余注释，研究者还引入了一种新的基于离线复制粘贴的数据增强技术，用于准确的目标检测。 三、MULTI-GRID ASSIGNMENT 上图包含三个目标，即狗、自行车和汽车。...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
、目标自动跟踪和关键帧标注，由 TensorFlow OD API 提供支持。...该平台由汉堡大学信息学系的 Niklas Fiedler 专门针对机器人世界杯的需求而开发，旨在使标注数据的过程尽可能直观和快速。它支持使用包围框、多边形、线和关键点来标注图像集。...Make Sense 支持包围框、关键点、线和多边形标注，也支持使用 AI 模型进行预识别标注，例如在 COCO 数据集上预训练的 SSD 模型和 PoseNet 模型，可用于预测人的姿态和图像或视频中的关键主体...COCO ANNOTATORCOCO Annotator由 Justin Brooks 使用Vue.js开发，它是一个基于 Web 的图像分割工具，旨在帮助开发和训练目标检测、定位和关键点检测模型。...它也支持目标追踪标注，可以在视频中的关键帧标注包围框，并且该工具将自动在这些关键帧之间进行补间。Dataturks 可以以 VOC、Tensorflow 和 Keras 格式导出标注结果。
此外，目标检测所用图像的注释会造成大量的成本，所以数据增强对此计算机视觉任务的影响可能会更大。在此研究中，作者们研究了数据增强在目标检测上的影响。...研究人员使用的变换策略包括一些可以在整张图像中使用，但是不会影响边界框位置的方法（例如，从图像分类中借鉴的色彩变换策略）、也有通过改变边界框位置从而影响整个图像的策略（例如，翻转或裁剪图像），以及一些只对边界框内的目标产生影响的变换策略...一张样本图像使用 5 个学习子策略，每列是对应不同子策略的随机样本。每个增强子策略都由三元组构成，包括操作、应用概率以及大小度量。为了确保边界框与增强策略保持一致，可以调整边界框位置。...在一些基本实验中，研究人员发现了在搜索空间中发现了 22 种对目标检测有收益的操作。这些操作可以简要总结为： 颜色操作：扭曲颜色通道，不改变边界框位置（例如，均衡化、对比化、改变亮度）。...实验结果 研究者将自动增强方法应用到 COCO 数据集上，他们希望能找到一种可以泛化到其它目标检测数据集上的增强策略，且模型只需要使用普通的 ResNet-50 和 RetinaNet 就行。
用户只需要将水平框模型中相关函数用统一的 API 替换，就能让重构后的模型同时支持水平框检测、旋转框检测、四边形框检测任务。...大刀阔斧，砍掉冗余 head 通过重构 MMDetection 中的数据增强模块，MMRotate 1.x 的用户目前已经能够直接使用绝大部分 MMDetection 3.x 中的数据增强策略了。...在 MMRotate 1.0 版本中，用户能够直接使用的旋转框数据增强总数已经达到了 24 个。真正做到了“一套代码，多框复用”。丰富数据增强也为用户训练强大和鲁棒的旋转框模型提供了坚实的后盾。...Mask2BoxType 数据增强模块会将 mask 格式的标注转换成旋转框或者多边形框标注。在评测指标方面，我们不仅新增了对四边形框的支持，还支持了更为详尽的 COCO 格式的旋转框指标。...作为 OpenMMLab 2.0 的旋转框目标检测算法库，MMRotate 已在开源社区被广泛使用。
前言 由于自己的数据比较少，因此想采用数据增强的方式来扩充自己的数据集，对于目标检测任务而言，除了需要改变原始图像外，还需要对目标框进行相应的变化。...复刻YOLO官方的数据增强实现 在YOLOv5的datasets.py中，封装了一系列数据增强的方法。于是我想把它提取出来，单独在外面进行数据增强。...旋转增强弊端 在思考采用旋转数据增强时，我想到了一个问题，就是旋转之后的目标框实际上是要比原先要大的。采用这位博主所画的图可以进行解释。...橙色框是原本目标的边界框，旋转后，黑色框为理想的目标框，但是在YOLO中只能处理方正的边界框，因此会用蓝色框进行替代，这样就导致了目标框松垮的问题。因此，旋转增强应当采用小角度，尽量避免接45°。...数据增强提升经验 我尚未使用数据增强进行对比测试，看到这位博主已经进行了测试，各方法提升结果如下： 结论是使用旋转(Rotate)、随机去除像素点(Dropout)、仿射变换(Affine)对结果的提升比较显著
论文主要是介绍了构建的大规模街拍服装图像数据集. 可用于语义分割，实例分割和目标检测等任务. ModaNet 基于多边形标注的大规模街拍服装数据集 - AIUAI 1....服饰目标检测 服饰目标检测，其可以定位服饰单品的位置bbox，并给出 bbox 的服饰类别. 还可进一步应用于搜索与商品推荐. 2.1.1....服饰 Groundtruth bbox 生成 在对图像进行了像素级和多边形标注后，可以很方便地推断出训练图片的边界框. 这里，采用从多边形标注数据生成的边界框作为边界信息....，训练目标检测器....服饰 Groundtruth segmentation 基于图片的多边形标注，可以生成图像的像素级标注. 对于覆盖了单个目标的多边形标注，可以直接转换为对应的像素级标注.
前言 这篇文章是对前面《目标检测算法之SSD代码解析》，推文地址如下：点这里的补充。主要介绍SSD的数据增强策略，把这篇文章和代码解析的文章放在一起学最好不过啦。...self.rand_light_noise = RandomLightingNoise() def __call__(self, image, boxes, labels): # 使用图像的副本来做数据增强操作...，整个数据增强部分的工作也就结束了，有点快哈哈。...希望和大家一起讨论这个问题，这个版本的ssd我仍存在疑问，阅读代码大家可以用，要真正训练自己的数据我还是建议使用weiliu89大神的caffe-ssd。...后记 本篇文章介绍了SSD的数据增强策略，结合上次的目标检测算法之SSD代码解析(万字长文超详细)推文，你是不是完全理解了SSD算法了呢？
今年早些时候，谷歌发布了 MediaPipe Objectron，一套为移动设备设计的实时 3D 目标检测模型，这个模型是基于一个已标注的、真实世界的 3D 数据集，可以预测物体的 3D 边界。...数据还包含每个对象的手动注释的 3D 边界框，用于描述对象的位置，方向和尺寸。 该数据集包括15K 注释视频剪辑与超过4M 注释图像收集的地理多样性样本(涵盖10个国家横跨五大洲)。...第一级使用 TensorFlow 目标检测模型来寻找物体的 2D 裁剪，第二级使用图像裁剪来估计三维bounding box，同时计算下一帧对象的二维裁剪，使得目标检测器不需要运行每一帧。...3D 目标检测的评估指标 有了真实的注释，我们就可以使用 3D IoU（intersection over union）相似性统计来评估 3D 目标检测模型的性能，这是计算机视觉任务常用的指标，衡量bounding...这些数据集中的物体包括自行车、书籍、瓶子、相机、麦片盒、椅子、杯子、笔记本电脑和鞋子等，和数据集一起发布的具有以下内容: 1.视频序列 2.带注释的标签(目标的3D 边界框) 3.AR 元数据 (如照相机姿态
，只利用一幅图像中的信息很难识别出该帧中被遮挡的目标。...在本文中认为，识别视频中的目标有两个关键内容：全局语义信息和局部定位信息。近几年来，很多方法都采用自注意机制来增强具有全局语义信息或局部定位信息的关键帧的特征。...本文引入了记忆增强型全局-局部聚合(MEGA)网络，这是最先充分考虑全局和局部信息的网络之一。...此外，基于一个新颖而精心设计的LRM (Long Range Memory)模块，本文提出的MEGA可以使关键帧获得比以前任何方法都要多的内容。...在这两个信息源的增强下，本文的方法在ImageNet VID数据集上达到了最先进的性能。 下面是论文具体框架结构以及实验结果： ? ? ? ? ? ? ? ?
有着以下几种不同类型的标注方式，具体使用那种标注方式还需要根据您的具体任务目标而定。...） 边界框是最常见的图像标注类型。...正如其字面意思一样，标注者需要根据具体要求在目标物体周围画一个方框。可以使用边界框来训练目标检测模型。 ?...多边形标注（Polygonal Annotation） 多边形掩膜（mask）主要用于标注具有不规则形状的目标。标注者必须以高精度标注出图像中目标的边界，从而清楚地了解目标的形状和大小。...与用于检测特定目标对象（或感兴趣区域）的多边形分割不同，语义分割提供了对图像中场景每个像素的完整理解。
YOLOv3是当前计算机视觉中最为流行的实时目标检测算法之一。 ?...昨天LearnOpenCV网站博主又发福利，post了一个清晰明了的教程，一步一步示例，如何使用快速实时的YOLOv3算法，训练某种特定类别目标的检测器。...幅图像也能训练出mAP达到0.9的检测器。...作者提供了这些图像的包围框标签，存放于labels文件夹下。 下载结束后要检查一下文件，保证把那些没有成功下载的错误文件删除。...下载预训练模型 为了使训练过程网络能更快收敛，使用ImageNet数据集上的预训练模型。
3D对象检测模型，这些模型在经过完全注释（annotated）的真实3D数据集上进行了训练，可以预测对象的3D边界框。...在移动设备上运行的3D对象检测解决方案的示例结果 与以前发布的单阶段Objectron模型相反，这些最新版本使用两级架构。第一阶段采用TensorFlow对象检测模型来查找实体的2D裁剪。...相交的体积由所有修剪的多边形的凸包计算。最后，根据两个框的交点的体积和并集的体积计算IoU。我们将在发表数据集的同时发布评估指标的源代码。 ?...使用多边形裁剪算法计算并集的三维交点(左):通过对方框裁剪多边形计算每个面的交点。右:通过计算所有交点的凸包计算交点的体积(绿色)。...我们还要感谢Jonathan Huang和Vivek Rathod对TensorFlow对象检测API的指导。
△ 来自YOLOv3原作者 YOLOv3，快如闪电，可称目标检测之光。 PyTorch实现教程去年4月就出现了，TensorFlow实现一直零零星星。...现在，有位热心公益的程序猿 (Yunyang1994) ，为它做了纯TensorFlow代码实现。 这份实现，支持用自己的数据训练模型。...△ 来自YOLOv3原作者 拿自己的数据集训练 快速训练 这个Demo就是给大家一个粗略的感受，感受YOLOv3的训练过程到底是怎样的。...，比如边界框，拿这些信息生成你自己的.txt文件。...还有一些人呢…… YOLOv3 TensorFlow实现传送门： https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3 (早就出了的) YOLO v3 PyTorch
我一直在使用Tensorflow目标检测API，并对这些模型的强大程度感到惊讶。我想要分享一些API实际使用案例的性能。...Tensorflow目标检测API地址： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 第一个使用案例是更智能的零售结账体验...目标检测API，我已经写了一个非常详细的教程——用Tensorflow检测检测API构建一个玩具检测器。...用Tensorflow目标检测API构建一个玩具检测器地址： https://towardsdatascience.com/building-a-toy-detector-with-tensorflow-object-detection-api...如果你想了解更多关于目标检测和Tensorflow目标检测API，请查看文章——谷歌Tensorflow目标检测API是实现图像识别的最简单的方法吗?
8.6 目标检测的常用数据集 8.6.1 PASCAL VOC 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：...这些边界框大部分都是由专业注释人员手动绘制的，确保了它们的准确性和一致性。另外，这些图像是非常多样化的，并且通常包含有多个对象的复杂场景（平均每个图像8个）。...，其中包含一款部分免费的数据标签工具，包含图像分类和分割，文本，音频和视频注释的接口，其中图像视频标注具有的功能如下： 可用于标注的组件有：矩形框，多边形，线，点，画笔，超像素等（bounding box...具有的功能或特点： 可用的组件：矩形框，多边形，三次贝塞尔曲线，直线和点，画笔，超像素 可只标记整张图像而不绘制 可使用画笔和超像素 导出为 YOLO，KITTI，COCO JSON 和 CSV格式 以...具有的功能： 关键帧之间的边界框插值 自动标注（使用TensorFlow OD API 和 Intel OpenVINO IR格式的深度学习模型） 8.7.6 VIA VGG Image Annotator
计算机视觉中标记的基础知识 在计算机视觉中，主要有三种类型的数据用于训练算法： 训练分类器的图片+标记（ResNets） 探测器的边界框+标记（YOLOv3，更快的R-CNN ...）...这里我们说的所谓“高质量数据”的意思是： 每张图片/注释都有一个合适的标记 每个边界框或多边形准确地围绕实体进行训练 适用于标记公司的最佳开源注释工具 计算机视觉注释工具（CVAT） 在推出OpenCV...优势： 易于安装和扩展，因为它是在Docker中运行的Web应用程序 提出了许多自动化仪器（例如使用TensorFlow *对象检测API进行自动注释，视频插值......）...暗黑主题和鼠标后面的虚线网格，所以很容易知道从哪里开始一个边界框 建议使用深度学习算法来自动检测对象（随附在COCO类上训练的SSD） 是一个网络应用程序和电子应用程序。...npm安装它） 没有提供内置的API（调整代码很容易让你的私有API与它进行通信） 无法标记图片：你只能使用关联的标记绘制边界框（或多边形）。
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