开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

允许具有预定义大小的重叠图像

重叠图像是指多个图像在特定区域上进行叠加或叠加操作，从而创建一个合成图像的过程。重叠图像通常由多个图层组成，每个图层包含不同的图像或图形元素。

重叠图像的分类：

图层叠加：将多个图层在相同区域进行叠加，形成一个合成的图像。例如，图像编辑软件中的图层叠加功能。
图像融合：将多个图像进行融合，形成一个具有更高质量或更多细节的图像。例如，医学图像处理中的图像融合用于提高图像的清晰度或对比度。
特效合成：通过将不同的特效图层叠加在一起，创造出独特的视觉效果。例如，电影后期制作中的特效合成用于创造虚拟场景或特殊效果。
图像拼接：将多张图像拼接在一起，形成一个更大或更完整的图像。例如，全景照片制作中的图像拼接用于创建一张覆盖更广阔视野的图像。

重叠图像的优势：

增加图像表现力：通过重叠不同的图层，可以创造出更具吸引力和独特性的图像效果，增强图像的表现力。
提高图像质量：通过图像融合或图像拼接等技术，可以提高图像的清晰度、对比度和细节，改善图像质量。
实现特殊效果：通过特效合成，可以创造出一些特殊的视觉效果，如透明效果、光影效果等，用于增强图像的艺术效果或创意表达。
拓展应用场景：重叠图像技术可以广泛应用于图像处理、电影制作、医学影像、虚拟现实、游戏开发等领域，拓展了图像处理的应用范围。

重叠图像的应用场景：

广告设计与制作：通过重叠不同元素的图层，实现独特的广告效果，吸引目标受众的注意力。
图像合成与修复：通过重叠图层，可以将多个图像元素合成一张图像，或修复受损图像的缺陷部分。
虚拟现实与增强现实：在虚拟现实和增强现实应用中，重叠图像可以与真实场景进行叠加，创造出与现实世界交互的虚拟体验。
医学影像处理：在医学领域，重叠图像技术可以用于将不同模态的影像数据进行叠加，获得更全面的医学信息。
视频后期制作：在电影、电视剧或动画制作中，通过重叠图像技术可以实现特殊效果、场景切换等后期处理。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/image-processing）腾讯云视频处理（https://cloud.tencent.com/product/vod）腾讯云虚拟现实（https://cloud.tencent.com/product/vr）腾讯云医疗影像（https://cloud.tencent.com/product/miip）腾讯云云直播（https://cloud.tencent.com/product/lvb）腾讯云视觉智能（https://cloud.tencent.com/product/vision）腾讯云视频编辑（https://cloud.tencent.com/product/tvs）

相关搜索:Bootstrap -如何停止图像重叠在较小的窗口大小？C++定义具有允许值的类型 css背景-具有不同图像大小的过渡上的图像拉伸 Keras CNN具有不同的图像大小 UIGraphicsImageRenderer创建的图像具有不同的大小 WinForms，picturebox的图像重叠自定义绘画与具有导航栏和徽标的背景图像重叠的图像使用pytorch预训练模型预测时所需的图像大小允许在具有绝对位置的重叠div上传播鼠标事件具有不同大小图像的对象高度

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

使用单一卷积网实时进行端到端3D检测，跟踪和运动预测

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/3013.pdf

02

形态学运算与仿真：图像处理中形态学操作的简单解释

形态学是图像处理领域的一个分支，主要用于描述和处理图像中的形状和结构。形态学可以用于提取图像中的特征、消除噪声、改变图像的形状等。其中形态学的核心操作是形态学运算。

01

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS)，以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN，都依赖于预定义的锚盒。相比之下，我们提出的探测器FCOS是Anchor Free，以及proposal自由。通过消除预定义的锚盒集合，FCOS完全避免了与锚盒相关的复杂计算，例如在训练过程中计算IoU。更重要的是，我们还避免了所有与锚盒相关的超参数，这些超参数通常对最终检测性能非常敏感。通过唯一的后处理非最大抑制(NMS)，使用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在单模型和单尺度测试下，AP达到44.7%，超越了以往单阶段检测器。我们首次演示了一个更简单、更灵活的检测框架，从而提高了检测精度。我们希望所提出的FCOS框架可以作为许多其他实例级任务的简单而强大的替代方案。

02

Anchor Free的目标检测方法--FCOS

全卷积的 one-stage目标检测器（FCOS)，对每个像素进行预测的方式来解决目标检测问题，类似于语义分割。FCOS 不需要 anchor box，同时也不需要 proposals，由于消除了对预定义 anchor 的依赖，因此避免了与 anchor box相关的复杂计算，同时还避免了与 anchor相关的所有超参数，例如：尺寸、宽高比、数量等，通常这些参数对最终检测性能非常敏感。FCOS 优于之前的 anchor-based one-stage detectors。

03

亚毫秒级手机人脸识别！谷歌BlazeFace算法重大突破，面向移动GPU

近年来，深度神经网络的各种架构改进使得实时目标检测成为可能。实验室可以不计一切地开发各种算法追求逼近极限的精度，而实际应用中，响应速度、能耗和精度都重要。这就要求算法的复杂度要低、适合硬件加速。

02

谷歌公布亚毫秒级人脸检测算法 BlazeFace，人脸检测又一突破！

AI 开发者按：谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行，并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中，例如：2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果，AI 开发者将其编译如下。

02

谷歌公布亚毫秒级人脸检测算法 BlazeFace，人脸检测又一突破！

谷歌近日发布了一款专为移动 GPU 推理量身定制的轻量级人脸检测器——亚毫秒级的人脸检测算法 Blaze Face。它能够在旗舰设备上以 200~1000+ FPS 的速度运行，并且可以应用在诸多需要快速准确的识别出人脸区域的任务中，例如：2D/3D 面部关键点识别与几何评估、面部特征和表情分类以及面部区域分割等。谷歌发表了相关论文介绍了该研究成果。

04

[译] End-to-end people detection in crowded scenes

检测效果图题目：拥挤场景中的端到端人物检测 (推荐阅读英文原文) 文章地址：《End-to-end people detection in crowded scenes》 arXiv.1506.04878 Github：https://github.com/Russell91/ReInspect (未经允许禁止转载，授权转载请注明出处，谢谢！) ---- Abstract 目前的人物检测操作要么是以滑动窗口的方式扫描图像，或者通过分类一组离散的决策。我们提出了基于将图像解码成一组人物检测的模型。我

06

FCOSv2.0强势归来！在COCO上达到50.4mAP(目前已开源)

FCOS+DeformConv2+ResNeXt101+BiFPN 在COCO上能刷到50.4 AP！

02

50.4 AP！FCOS再升级！简单而强大的anchor-free目标检测器

FCOS+DeformConv2+ResNeXt101+BiFPN 在COCO上能刷到50.4 AP！

01

QUBIQ2021——医学分割结果的不确定性挑战

今天将分享医学量化挑战中不确定性的完整实现过程，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

02

Soft-NMS – Improving Object Detection With One Line of Code

非最大抑制是目标检测流程的重要组成部分。首先，它根据所有检测框的得分对它们进行排序。选择得分最大的检测框M，抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。这个过程递归地应用于其余的框。按照算法的设计,如果一个目标重叠在预定义的阈值,就丢弃它。为此,我们提出Soft-NMS,衰变的算法检测的所有其他目标作为一个连续函数的重叠与m。因此，没有目标在这一过程中消除。Soft-NMS获得一致的改善coco-stylemAP指标，在标准数据集PASCAL VOC 2007 (RFCN 和Faster-RCNN上为) MS-COCO (R-FCN上1.3% 和Faster-RCNN上为 .1%) 没有过改变任何额外的hyper-parameters。NMS算法使用Deformable R-FCN，Sost-NMS在单一模型下将目标检测的最新水平从39.8%提高到40.9%。此外，Soft-NMS和传统的NMS计算复杂度很接近，因此能够有效实现。由于Soft-NMS不需要任何额外的训练，而且易于实现，因此可以轻松地集成到任何目标检流程中。

02

PPDet：减少Anchor-free目标检测中的标签噪声，小目标检测提升明显

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2008.01167.pdf

03

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的输入图像(如224×224)。这一要求是“人为的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化策略，“空间金字塔池”，以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net，可以生成固定长度的表示，而不受图像大小/比例的影响。金字塔池对物体变形也有很强的鲁棒性。基于这些优点，SPP-net一般应改进所有基于cnn的图像分类方法。在ImageNet 2012数据集中，我们证明了SPP-net提高了各种CNN架构的准确性，尽管它们的设计不同。在Pascal VOC 2007和Caltech101数据集中，SPP-net实现了最先进的分类结果使用单一的全图像表示和没有微调。在目标检测中，spp网络的能力也很重要。利用SPP-net算法，只对整个图像进行一次特征映射计算，然后将特征集合到任意区域(子图像)，生成固定长度的表示形式，用于训练检测器。该方法避免了卷积特征的重复计算。在处理测试图像时，我们的方法比R-CNN方法快24-102×，而在Pascal VOC 2007上达到了更好或相近的精度。在2014年的ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)中，我们的方法在所有38个团队中目标检测排名第二，图像分类排名第三。本文还介绍了本次比赛的改进情况。

02

使用 YOLO 进行目标检测

自从世界了解人工智能以来，有一个特别的用例已经被讨论了很多。它们是自动驾驶汽车。我们经常在科幻电影中听到、读到甚至看到这些。有人说，我们将在2010年拥有自动驾驶汽车，有人说到2020年，但我们在2021年就实现了，我们刚刚能够解决自动驾驶汽车给世界带来的变化的一角。自动驾驶汽车的一个基本特性，对象检测。

03

遮挡重叠场景下|基于卷积神经网络与RoI方式的机器人抓取检测

抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测算法，以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。我们提出的算法使用感兴趣区域（RoIs）来检测目标的分类和位置回归。为了训练网络，我们提供了比Cornell Grasp Dataset更大的多对象抓取数据集，该数据集基于Visual Manipulation Relationship Dataset。实验结果表明，我们的算法在1FPPI时达到24.9％的失误率，在抓取我们的数据集时达到68.2％的mAP。机器人实验表明，我们提出的算法可以帮助机器人以84％的成功率掌握多物体场景中的特定目标。

01

「目标检测算法」连连看：从 Faster R-CNN 、 R-FCN 到 FPN

在这个系列中，我们将对目标检测算法进行全面探讨。第1部分，我们介绍常见的基于区域的目标检测器，包括Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN和FPN。第2部分，我们介绍单步检测器（single shoot dectors, SSD)。第3部分，我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法，我们研究哪些部分在其作用，哪些部分是重要的，可以在哪些部分进一步改进。希望通过对算法如何发展到今天的研究，会给我们未来的研究提供方向。

03

基于深度学习的自然图像和医学图像分割：损失函数设计(1)

作者：李慕清 https://zhuanlan.zhihu.com/p/106005484 本文已由原作者授权，不得擅自二次转载

02

CSS笔记(6)

3.参数是混合单位:如果两个值是精确单位和方位名词混合使用,则第一个是x坐标,第二个是y坐标.

01

「目标检测算法」连连看：从 Faster R-CNN 、 R-FCN 到 FPN

在这个系列中，我们将对目标检测算法进行全面探讨。第1部分，我们介绍常见的基于区域的目标检测器，包括Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN和FPN。第2部分，我们介绍单步检测器（single shoot dectors, SSD)。第3部分，我们探讨算法性能和一些具体的例子。通过在相同的环境研究这些算法，我们研究哪些部分在其作用，哪些部分是重要的，可以在哪些部分进一步改进。希望通过对算法如何发展到今天的研究，会给我们未来的研究提供方向。

03

【Transformer】新型ViTGAN性能比肩基于CNN的GAN

卷积神经网络（CNN）在卷积（权重共享和局部连接）和池化（平移等变）方面的强大能力，让其已经成为了现今计算机视觉领域的主导技术。但最近，Transformer 架构已经开始在图像和视频识别任务上与 CNN 比肩。其中尤其值得一提的是视觉 Transformer（ViT）。这种技术会将图像作为 token 序列（类似于自然语言中的词）来解读。Dosovitskiy et al. 的研究表明，ViT 在 ImageNet 基准上能以更低的计算成本取得相当的分类准确度。不同于 CNN 中的局部连接性，ViT 依赖于在全局背景中考虑的表征，其中每个 patch 都必须与同一图像的所有 patch 都关联处理。

02

使用Mask-RCNN在实例分割应用中克服过拟合

代码：https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation

02

收藏 | 使用Mask-RCNN在实例分割应用中克服过拟合

代码：https://github.com/kayoyin/tiny-inst-segmentation

03

ECCV2020 | Ocean：目标感知的Anchor-free实时跟踪器，速度70+FPS！刚开源

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.10721.pdf

01

目标检测2: 目标检测20年综述之(二)

本文是目标检测方向的第二篇，也是综述的第二部分，第一篇见目标检测1: 目标检测20年综述之(一)。这两篇的目的主要是让读者对目标检测任务有直观的认识，后续介绍细节时有一定的概念储备，无需关注细节。

04

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

---- 新智元报道来源：AI人工智能初学者作者：ChaucerG 【新智元导读】本文提出了一种优于NMS的非IoU替代方案，其在边界框保留和抑制方面不依赖IoU或最大置信度得分。在YOLOv3、RetinaNet和Mask R-CNN等检测器上实验证明，Confluence比NMS性能更强，更可靠！简介本文提出了一种在目标检测中的边界框选择和抑制任务中替代贪婪非极大值抑制（NMS）的新颖方法。它提出了Confluence，该方法不仅不依赖于置信度得分来选择最佳边界框，也不依赖于IoU

02

ICCV 2019：航拍图像中行人像素小、目标稀疏不均匀怎么破？

作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司算法工程师(CV) 编辑 | 唐里

05

Transformer也能生成图像，新型ViTGAN性能比肩基于CNN的GAN

选自arXiv 作者：Zhuowen Tu、Ce Liu等机器之心编译编辑：Panda Transformer 已经为多种自然语言任务带来了突飞猛进的进步，并且最近也已经开始向计算机视觉领域渗透，开始在一些之前由 CNN 主导的任务上暂露头角。近日，加州大学圣迭戈分校与 Google Research 的一项研究提出了使用视觉 Transformer 来训练 GAN。为了有效应用该方法，研究者还提出了多项改进技巧，使新方法在一些指标上可比肩前沿 CNN 模型。卷积神经网络（CNN）在卷积（权重共

01

卷积神经网络（CNN）中感受野的计算问题

在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map）上每个像素点在原始图像上映射的区域大小，这里的原始图像是指网络的输入图像，是经过预处理（如resize，warp，crop）后的图像。

00

Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection

提出了一种简单有效的单阶段目标检测模块——特征选择无锚定(FSAF)模块。它可以插入到具有特征金字塔结构的单阶段检测器中。FSAF模块解决了传统基于锚点检测的两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。FSAF模块的总体思想是将在线特征选择应用于多水平无锚分支的训练。具体来说，一个无锚的分支被附加到特征金字塔的每一层，允许在任意一层以无锚的方式进行盒编码和解码。在训练过程中，我们动态地将每个实例分配到最合适的特性级别。在推理时，FSAF模块可以通过并行输出预测与基于锚的分支联合工作。我们用无锚分支的简单实现和在线特性选择策略来实例化这个概念。在COCO检测轨道上的实验结果表明，我们的FSAF模块性能优于基于锚固的同类模块，而且速度更快。当与基于锚点的分支联合工作时，FSAF模块在各种设置下显著地改进了基线视网膜网，同时引入了几乎自由的推理开销。由此产生的最佳模型可以实现最先进的44.6%的映射，超过现有的COCO单单阶段检测器。

02

Scalable Object Detection using Deep Neural Networks

深度卷积神经网络最近在一系列图像识别基准测试中取得了最先进的性能，包括ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2012)。在定位子任务中获胜的模型是一个网络，它预测一个边界框和图像中每个目标类别的置信度得分。这样的模型捕获目标周围的整个图像上下文，但是如果不天真地复制每个实例的输出数量，就不能处理图像中相同目标的多个实例。在这项工作中，我们提出了一个显著性激发的神经网络模型用于检测，它预测了一组与类无关的边界框，以及每个框的一个得分，对应于它包含任何感兴趣的目标的可能性。模型自然地为每个类处理可变数量的实例，并允许在网络的最高级别进行跨类泛化。我们能够在VOC2007和ILSVRC2012上获得具有竞争力的识别性能，同时只使用每张图像中预测的前几个位置和少量的神经网络评估。

02

入门必备 | 一文读懂神经架构搜索

近期谷歌大脑团队发布了一项新研究：只靠神经网络架构搜索出的网络，不训练，不调参，就能直接执行任务。

01

LNQ2023——CT纵隔淋巴结定量（LNQ）分割

今天将分享CT纵隔淋巴结定量分割完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

02

小目标Trick | Detectron2、MMDetection、YOLOv5都通用的小目标检测解决方案

近年来，目标检测在人脸检测、视频目标检测、视频监控、自动驾驶汽车等不同应用领域得到了广泛的研究。在这一领域，深度学习架构的采用导致产生了高度精确的方法，如Faster R-CNN、RetinaNet，进一步发展为Cascade R-CNN、VarifocalNet和变体。

02

目标检测——SPPNet【含全网最全翻译】「建议收藏」

论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 空间金字塔池化，大神何恺明于2014年写的paper: 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf RCNN在2013年发表后，大佬在2014年提出了空间金字塔池化，性能和准确率都大幅提高，且在后面很多网络中都延续了这一思想。这篇文章比较长，我们也基于论文将其大体翻译了一下，伙伴们要耐心看呀！那么让我们一起开始学习吧！先放上大佬的照片来镇楼：

01

Receptive field(感受野)

终于在知乎上中找到深度神经网络中的感受野(Receptive Field) - 蓝荣祎的文章 - 知乎 ) 算是弄清了基本原理，记录以备忘

02

【一图看懂】计算机视觉识别简史：从 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN

原文：medium 来源：新智元作者：Đặng Hà Thế Hiển 编译：新智元编辑部本文长度为5000字，建议阅读8分钟本文通过一张信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史，总结CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念。［导读］Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexNet 赢

07

计算机视觉识别简史：从 AlexNet、ResNet 到 Mask RCNN

【新智元导读】 Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexNet 赢得了 ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）说起，总结了至今关键的 13 大模型及其概念，比如 VGGNet、ResNet、Inception 到最近的 Mask RCNN。作者特别强调，所有参考文献都精挑细选，以便读者能够

09

最强Vision Trabsformer | 87.7%准确率！CvT:将卷积引入视觉Transformer(文末附论文下载)

在本文中介绍了一种称为卷积视觉Transformer（CvT）的新体系结构，该体系结构通过将卷积引入ViT中来产生两种设计结合的最佳效果，从而提高了视觉Transformer（ViT）的性能和效率。

03

使用Google AI Open Images进行对象检测

作者：Atindra Bandi, Alyson Brown, Sagar Chadha, Amy Dang, Jason Su，翻译：云水木石

04

HNAS2015——头颈高危器官分割

目标结构（例如，肿瘤）和高危器官 (OAR) 的描绘是治疗计划过程中的一个关键步骤。由于手动分割这些结构具有挑战性且耗时，因此开发准确的自动分割方法对于帮助治疗前放疗计划和 IGART 至关重要。近年来，已经引入了多种自动分割方法。然而，对于哪种分割方法最好，目前还没有达成共识。这可能是由于解剖结构的数量和种类繁多，每一个都针对特定的分割挑战。事实上，一些自动分割方法是为特定区域或模态设计的，并且可能在一个领域更准确而在其他领域不太准确。

02

详述Deep Learning中的各种卷积（二）

对于很多生成模型（如GAN中的生成器、自动编码器（Autoencoder）、语义分割等模型）。我们通常希望进行与正常卷积相反的装换，即我们希望执行上采样，比如自动编码器或者语义分割。（对于语义分割，首先用编码器提取特征图，然后用解码器回复原始图像大小，这样来分类原始图像的每个像素。）

02

目标检测 | ATSS：自适应选择正负样本，消除Anchor-based和Anchor-free算法之间的性能差异

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1912.02424.pdf

01

【深度学习】基于深度学习的超分辨率图像技术一览

SR取得了显著进步。一般可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR，无监督SR和特定领域SR（人脸）。

01

黄浴：基于深度学习的超分辨率图像技术发展轨迹一览

我们一般可以将现有的 SR 技术研究大致分为三大类：监督 SR ，无监督 SR 和特定领域 SR （人脸）。

02

基于image-based的空间转录组的细胞分割技术

一旦样品中细胞核的位置被模型识别，一个启发式的细胞边界扩展步骤被执行。细胞核边界扩大5µm或直到它们在X-Y方向遇到另一个细胞边界。如果在扩展过程中细胞边界重叠，则使用概念上类似于Voronoi镶嵌的算法来解决。

01

目标检测系列之三（SSD）

论文题目是《Single Shot MultiBox Detector》论文地址：ttps://arxiv.org/abs/1512.02325 SSD是一阶段One Stage方法，SSD算法提取了不同尺度的特征图，既可以检测大目标也可以检测小目标，采用不同大小和长宽比的检测框anchors。算法步骤： 1）将图像输入预训练好的分类网络（基于VGG16-Atrous）得到不同大小的特征映射 2）分别提取Conv4_3、Conv7、Conv8_2、Conv9_2、Conv10_2、Conv11_2层的特征映射feature map，在每个特征映射的每个点构造6个不同大小尺度的bounding box，进行检测和分类来生成一些列bounding box 3）采用NMS处理不同特征映射的bounding box，删掉部分重叠或者不正确的bounding box，得到最终的检测框。

02

目标检测算法综述 | 基于候选区域的目标检测器 | CV | 机器视觉

自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后，用 CNN 进行分类成为主流。一种用于目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，我们使用不同大小和宽高比的窗口。

01

Nat. Rev. Drug Discov. | 基于图像的药物发现

今天给大家介绍一篇发表在Nature reviews. Drug discovery的综述，该综述中阐述了基于图像的画像分析在药物发现上的应用。基于图像的画像分析（Image- based profiling）是一种将生物图像中的丰富信息减少为多维画像的分析策略。通过为相关模式挖掘画像分析，可以揭示出未知的生物学活性，这对于药物发现过程中的识别与疾病相关的可筛选表型、了解疾病机制并预测药物活性、毒性或相互左右等许多步骤都是有用的。机器学习的方法可以更好地利用基于图像的信息，从而加速药物发现。

01

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭