然而，更多的正样本并不一定会导致更好的检测结果，实际上，过多的正样本可能导致更多的假阳性。 在本文中，作者介绍了一种简单但有效的策略，名为相似度距离（SimD），用于评估边界框之间的相似度。...有许多方法可以提高小目标检测的准确性，如特征融合、数据增强和超分辨率。 由于足够数量且高质量的阳性样本对目标检测至关重要，标签分配策略是影响最终结果的核心因素。...在本文中，作者引入了一种名为相似性距离（SimD）的新指标，以更好地反映不同边界框之间的相似性。相似性距离定义如下： 其中 和 如下所示： SimD 包含两部分，位置相似性 和形状相似性 。...在本文中，作者遵循传统的MaxIoUAssigner策略，直接使用SimD替代IoU。正样本阈值、负样本阈值和最小正样本阈值分别设置为0.7、0.3和0.3。...SODA（小目标检测数据集）系列包括两个数据集：SODA-A和SODA-D。SODA-D是从MVD [30]收集的，包含从街道、高速公路和其他类似场景捕获的图像。
选自Google AI 机器之心编译 作者：Alina Kuznetsova等 参与：Geek AI、张倩 Open Images 是谷歌开源的一个大型数据集，包含大约 900 万张图像，这些图像用图像级别的标签和目标边界框进行了标注...这些边界框大部分由专业的标注人员手工绘制，以确保准确性和一致性。数据集中的图像非常多样化，通常包含存在多个目标的复杂场景（平均每张图像 8.4 个）。此外，数据集用逾数千个类别的图像级标签进行标注。...一小部分数据标注工作是通过图像标注程序（Image Labeler）进行众包完成的：如 Crowdsource app 和 g.co/ imagelabeler。...论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.00982 摘要：在本文中，我们发布了 Open Images V4，这是一个包含 920 万张图像的数据集，对于图像分类、目标检测和视觉关系检测等任务有统一的标注...图 15：包含大量标注过的边界框的示例：分别包含 348、386 和 743 个边界框的图像。在很多这样的情况下可以使用 GroupOf，但实际上它们还是对此很感兴趣。 ?
在本文中，我们将在一个很小的Pascal VOC数据集上训练一个实例分割模型，其中只有1349张图像用于训练，100张图像用于测试。这里的主要挑战是在不使用外部数据的情况下防止模型过拟合。...数据处理 标注采用COCO格式，因此我们可以使用pycocotools中的函数来检索类标签和掩码。在这个数据集中，共有20个类别。 ? 下面是一些训练图像和相关mask的可视化显示。...对于每一个图像，以0.5的概率水平翻转，以0.9到1倍的尺度进行随机剪裁，以0.5的概率进行高斯模糊，标准差为随机，对比度随机调整尺度为0.75和1.5之间，亮度随机调整尺度在0.8和1.2之间，以及一系列随机仿射变换如缩放...正样本anchors（左），中性anchors（中），负样本anchors（右） 建议层然后挑选最有可能包含目标的anchor，并优化anchor框以更接近目标。...在建议区域上运行分类网络，得到正样本的检测，生成类概率和边界框回归。 ? 在得到边界框并对其进行细化后，实例分割模型为每个检测到的目标生成mask。
如预期的那样，审稿人数和涉及的领域相应地增加了。 不出所料，大多数被收纳的论文都集中在与深度学习，识别，检测和理解有关的主题上。...而这就是开集分类的来源，并通过假定测试集包含已知和未知类来尝试解决此问题。 在本文中，作者使用基于流的模型来解决开集分类问题。...一种较为常用的学习该映射的方法是根据图像的三元组定义一个损失函数。其中，这个三元组包含一张锚图像，一张与锚图像同一类别的正样本图像和一张与锚图像不同类别的负样本图像。...但是，CNN仍然缺乏处理各种空间变化的能力（如尺寸，视点和类内变化）的能力。...这类算法预先定义好所有可能的数据变换集合，比如几何变换（如旋转）或是色彩增强变换（如负感化），旨在找到最优的数据增强参数，比如增强的幅度、数据增强的概率以及不同数据增强手段的组合数量，如下方左图所示。
而这就是开集分类的来源，并通过假定测试集包含已知和未知类来尝试解决此问题。 ? 在本文中，作者使用基于流的模型来解决开集分类问题。...一种较为常用的学习该映射的方法是根据图像的三元组定义一个损失函数。其中，这个三元组包含一张锚图像，一张与锚图像同一类别的正样本图像和一张与锚图像不同类别的负样本图像。...然后，当锚点映射到负图像的位置比正图像的位置更近时，对模型进行惩罚。接着，在优化的过程中，模型会在锚图像与负样本图像的距离小于锚图像与正样本图像的距离时给予惩罚。...但是，CNN仍然缺乏处理各种空间变化的能力（如尺寸，视点和类内变化）的能力。...这类算法预先定义好所有可能的数据变换集合，比如几何变换（如旋转）或是色彩增强变换（如负感化），旨在找到最优的数据增强参数，比如增强的幅度、数据增强的概率以及不同数据增强手段的组合数量，如下方左图所示。
即一个可以直接在图像的位置上预测出目标的边界框的端到端网络。论文的主要贡献为： 在FCN的基础上提出DenseBox直接检测目标，不依赖候选框。...框架总览 DenseBox的整体框架如Figure1所示。 Figure1 首先经过图像金字塔生成多个尺度的图片。 图片经过FCN得到最终的输出。 将输出特征图转化为边框，并用NMS后处理。...如下图所示： Figure2 在Ground Truth的第一个通道，使用0来初始化，如果包含在正样本区域就设置为1。剩下4个通道由该像素点和最相近边界框左上角及右下角的距离来确定。...网络结构 网络结构如Figure3所示，是基于VGG19进行改进，整个网络包含了16个卷积层，前面12层由VGG的预训练权重初始化，输出conv4_4后接了4个卷积，前面两个卷积产生通道数为的分数特征图...将特定尺度图片中心处包含目标中心的输入patch称为"postive patches"（因为目标中心是一个小圆，所以有包含这一说），这些patches在正样本的周围只包含负样本。
尽管这些调查研究的对象现在仅限于一般的图像，但我们的目标是将这些研究运用到医学图像中，帮助医疗保健的发展。在本文中，我将从图像处理和医学图像格式数据入手，并对一些医学数据进行可视化处理。...我们将使用一个开源的正脸检测器来进行人脸检测，这个检测器最初是由Rainer Lienhart创建的。下图这个帖子详细地介绍了级联检测的细节： ?...在这个部分，我们将会看到DICOM图像是如何在Jupyter笔记本上呈现的。 使用pip安装pydicom下载安装OpenCV Pydicom工具包安装完毕以后，回到Jupyter笔记本。...每个数值都代表了一种灰色阴影，在光谱两端有+1000白色和-1000黑色。 ? 胡斯菲尔德规模（图片来自《CT的介绍》） 有些扫描仪是有柱状扫描边界的，但是其输出的图像确实方形的。...在扫描边界之外的像素将被赋予-2000的定值。 ? CT扫描仪图像（图片来自《CT的介绍》） 第一步通常是将这些值设置为零。
当只有少数正样本时，学习的分类器可能不是健壮的。那么，如何在有限的正训练实例的情况下，在给定相似和不相似的实例的情况下，实现鲁棒的目标模型呢?...目标检测的目的是预测杂乱图像中目标实例的边界框，通常也需要大量的训练数据。本节介绍一种结合目标相似信息来训练基于部件的目标检测器的方法。我们采用最先进的检测系统[10]来编码目标相似性约束。...[10]的所有其他重要实现组件，如特征提取、数据挖掘示例和后处理，都可以在不做任何更改的情况下使用。对于每个类别，我们训练一个包含两个混合成分的混合模型。...PASCAL VOC 2007数据集有20个类别，但其中有8个类别我们无法在同一数据集中找到类似的类别(如“人”和“瓶”)。一种解决方案是从其他更大的数据集(如Labelme[30])获得类似的类别。...在测试过程中，我们选择了一个较低的阈值，以确保为每个测试图像保留足够的边界框(通常为100个)。使用20个正样本中，比较表5中每个类别的结果(AP分数)。使用相似度可以持续提高AP分数。
如本文所述，以下链接的数据集有三个层次进行分类，即manufacturer、family和variant 层次。细粒度分类是variant级别的。...对于图像中的每个区域，Navigator通过对损失排序来预测该区域的信息量(如下所述)，并利用这些预测来提出信息最丰富的区域。现在的问题是：如何在图像中得到有用的可变长度的“区域”？...图1：NTS模型结构 现在让我们回到上面讨论的问题，即如何在图像中得到有用的可变长度“区域”？...导航到可能的信息区域可以看作是在R-CNN论文中引入的区域建议网络(RPN)的问题，我将在这里讨论它的相关性。 第1节：区域建议 在讨论区域建议如何在NTS上实施之前，我应该先简单介绍一下它的起源。...iv) Faster R-CNN：使用区域建议网络，简称RPN，它需要锚(以不同的大小、尺度和长宽比分布在图像各处的边界框)和ground truth边界框来建议信息区域，而不是传统的分割算法。
FPN 可以视为是一种扩展的通用特征提取网络（如 ResNet、DenseNet），你可以从深度学习模型库中选择你想要的预训练的 FPN 模型并直接使用它！ 通常，图像目标有多个不同尺度和尺寸大小。...RetinaNet 由两部分组成：主干网络（即卷积特征提取器，如 FPN）和两个特定任务的子网络（分类器和边界框回归器）。 采用不同的设计参数时，网络的性能不会发生太大的变化。...相比之下，目标识别及检测的数据集，如 OpenImages[8]就有将近 6000 个分类类别和 545 个检测类别。...值得注意的是，这个数据集仅有 3000 个目标检测（边界框）的标签类别，而没有包含任何目标分割的标注，即无法直接用于目标分割的研究。 下面来介绍我们要讲的这篇论文[4]。...PASCAL-VOC 数据集有 20 个目标类别，这些类别全部包含在 COCO 数据集中。
训练MTCNN复现论文结果 论文中作者主要使用了Wider_face 和CelebA数据库，其中Wider_face主要用于检测任务的训练，CelebA主要用于关键点的训练。...Wider_face包含人脸边框标注数据，大概人脸在20万,CelebA包含边框标注数据和5个点的关键点信息．对于三个网络，提取过程类似，但是图像尺寸不同。...训练包含三大任务，即是： 人脸分类任务：利用正样本和负样本进行训练 人脸边框回归任务：利用正样本和部分样本进行训练 关键点检测任务：利用关键点样本进行训练 正负样本，部分样本，关键点样本提取 １．从Wider_face...随机选出边框，然后和标注数据计算IOU，如果大于0.65，则为正样本，大于0.4小于0.65为部分样本，小于0.4为负样本。...困难样本选择 论文中作者对于人脸分类任务，采用了在线困难样本选择，实现过程如下：修改softmax_loss_layer.cpp，根据计算出的loss值，进行排序，只对于70%的值较低的数据。
这意味着人类查看图像并为它们创建各种标签，模型可以学习这些标签的模式。例如，人工注释者会为图像分配类标签或在图像中的对象周围绘制边界框。...它们从标准的对比负对数似然开始，其核心具有相似性函数，将锚图像（主要输入图像）与正例（图像的增强版本）和负例（同一图像中的其他图像）进行比较。...对于这个损失函数包含了alpha 和 beta 两个超参数，分别可以对两个损失项进行单独加权。 所有这些的方法的加入被证明是成功的，让我们仔细看看论文中提出的结果。...与不同数据集上的监督预训练模型相比，准确性有所提高。 在比较其他数据集上的迁移学习性能时，ReLICv2 与其他方法（如 NNCLR 和 BYOL）相比，继续表现出令人印象深刻的性能。...其他论文中不经常提到对其他数据集的评估。 ReLICv2 和 BYOL 学习簇的可视化。点越蓝，越接近对应的类簇。 这个图表显示 ReLICv2 学习的类比其他框架（如 BYOL）更接近。
这类方法首先检测物体的关键点(如角点、中心点和极点)，然后对它们进行分组得到整体物体的检测。第二类方法遵循自上而下的方法，直接预测每个物体上的类和边界框坐标并确定其在最终特征图中的位置。...在本文中提出了一种anchor-free目标检测方法，该方法放宽了正样本标签策略，使模型能够减少训练时非判别性特征的贡献。...由于这是一种anchor-free方法，因此每个特征（即最终特征图中的位置）都可以预测类别概率矢量和边界框坐标。来自GT框正区域的分类预测汇总在一起，并作为单个预测对损失做出了贡献。...然后，将在空间上落在GT盒的 "正区域 "内的所有位置（即特征）识别为 "正（前景）"特征，其余为 "负（背景）"特征，这样，每个正向特征都被分配到包含它的GT框中。...首先，将输入图像送入到产生初始检测集的主干神经网络模型。每次检测都与（i）边界框、（ii）目标类别（选择为具有最大概率的类）和（iii）置信度得分相关联。
希望在结束本文的阅读之后，你可以了解到以下两点： 1、深度学习是如何在目标检测中得到应用的。 2、这些目标检测模型的设计是如何在相互之间获得灵感的同时也有各自的特点。...在它的启发下，出现了很多目标检测与分割模型，比如本文中我们将会看到的另外两个模型。然而，要真正开始了解 Faster R-CNN 我们需要理解其之前的 R-CNN 和 Fast R-CNN。...所以，问题出现了，如果想在网络中 100% 共享卷积计算的话，我们应该如何在位置不变性（location invariance）和位置可变性（location variance）之间做出权衡呢？...然而，SSD 可以在单个步骤中完成上述两个步骤，并且在处理图像的同时预测边界框和类。...被最佳预测的边界框将被标签为「正」，并且其它边界框的 IoU 大于 0.5。 SSD 的工作方式听上去很直接，但是训练它却会面临一个不一般的挑战。
我们挑选了一系列公开可用的数据集供各位详细阅读。 在本文中，我们列出了一系列高质量的数据集，每个深度学习爱好者都可以应用和改进他们的技能。...这是一个对于在实际数据中尝试学习技术和深度识别模式的很好的数据库，同时尝试学习如何在数据预处理中花费最少的时间和精力。...VQA是一个包含有关图像的开放式问题的数据集。这些问题需要理解是视觉和语言。...为了选择这个数据集，从20个不同的新闻组中挑选了1000篇新闻文章。这些文章具有一定特征，如主题行，签名和引用。...下面是数据集的csv文件列表以及它们包含的内容： tracks.csv：每首曲目元数据，如ID，标题，艺术家，流派，标签和播放次数，共106,574首曲目 genres.csv：所有163种风格的ID
尺度不变性是通过两种方法对图像进行预处理来实现的，如本文所述。在对 FC 网络进行微调时，也应用了 R-CNN 的许多技术。...这篇论文的贡献真的很惊人，因为它减少了几个数量级的训练和推理时间，同时由于不必调整图像大小和扭曲图像甚至提高了性能。然而，我怀疑在图像分类上训练的特征图是否真的包含裁剪图像的空间信息。...该论文还结合了 R-CNN 和 SPP-Net 的技术。论文中提供了详细的解释。 Fast R-CNN 能够达到 S.O.T.A 精度，同时在训练和测试中都快了几个数量级。...当使用松散的 IoU 阈值（如 u=0.5）对数据集进行训练时，边界框预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题，因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。...它还将显着减少正样本的数量，引入不平衡数据的问题，这在右图中红色图表的低性能中得到了说明。区分“接近但不正确”的边界框很重要，但在以前的工作中没有研究过。
著名的 MNIST 数据集是一个很好的例子，它包含多张从 0 到 9 的手写数字图片。...如果我们想要构建一个分类器来判断数值是否为 6，构建一个算法将所有的输入分类为非 6，然后你将在 MNIST 数据集中获得 90% 的准确率，因为数据集中只有大约 10% 的图像是 6。...第一行是实际上「非 6」（负类）的图像个数。其中，53459 张图片被正确分类为「非 6」（被称为「真正类」）。其余的 623 张图片则被错误地分类为「6」（假正类）。 第二行表示真正为「6」的图像。...说白了，它就是预测为正的样本的准确率（accuracy），并且它经常是和召回率（recall，即正确检测到的正实例在所有正实例中的比例）一起看的。...为了更好地理解这种折衷，我们来看看随机梯度下降（SGD）的分类器如何在 MNIST 数据集上做出分类决策。
（如：角点），再将边界点组合成目标的检测框，典型的此类算法包括CornerNet, RepPoints等。...2.4 offset回归 Offset回归和ROIAlign的出发点是相似的，图像下采样的时候，ground truth会因数据的取整而产生偏差，因此，需要对每个中心点预测偏移量，所有类别共享这个偏移预测分支...3.1 目标表示 如下左图表示一般目标检测算法使用边界框来表示目标位置信息，如SSD，FCOS等等，而右图则表示了RepPoints使用representative points的方法来表示目标位置。...但无论是anchor还是anchor free，检测任务无非就是这样的思路： （1）表示：如何表示图像上的物体，如bbox，conner，center，reppoints等； （2）分配：如何分配正负样本...这篇文章先到这里，如果要评价anchor和anchor-free到底孰优孰劣，真的很不容易，数据和算法也往往都是成对的。
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