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如何限制每个类别每个图像最多一个实例，以实现更快的RCNN或Yolo对象检测？

要限制每个类别每个图像最多一个实例，以实现更快的RCNN或Yolo对象检测，可以通过以下方法实现：

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）：NMS是一种常用的方法，用于在目标检测中去除重叠的边界框。它通过计算不同边界框之间的重叠程度（如IoU），并选择具有最高置信度的边界框作为最终检测结果。可以使用NMS算法来限制每个类别每个图像最多一个实例。
类别置信度阈值：可以设置一个类别置信度阈值，只保留类别置信度高于该阈值的边界框。这样可以确保每个类别只有一个实例被检测出来。
类别数量限制：可以设置一个类别数量限制，例如每个类别最多只能检测到一个实例。当某个类别的实例数量达到限制时，可以选择忽略该类别的其他检测结果。
后处理策略：可以设计一种后处理策略，例如根据目标的位置、大小、置信度等因素进行筛选和过滤。通过合理的后处理策略，可以限制每个类别每个图像最多一个实例。

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目标检测（Object Detection）

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rcnn fast rcnn faster rcnn_档案整理年终总结

我理解的目标检测是准确地找到给定图片中对象的位置，并标出对象的类别。目标检测所要解决的问题是目标在哪里以及其状态的问题。但是，这个问题并不是很容易解决。...接下来我将详细的介绍一下每一过程如何实现，及其里面的一些tricks。...然后基于就建议提取的目标图像将其标准化为CNN的标准输入。（2）CNN特征提取：标准卷积神经网络根据输入执行诸如卷积或池化的操作以获得固定维度输出。...之后以最高概率合并这两个区域。重复此步骤，直到所有图像合并为一个区域位置。...其不同之处如下：Fast RCNN在数据的输入上并不对其有什么限制，而实现这一没有限制的关键所在正是ROI Pooling层。

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华中科大提出YOLOOC | 源于 YOLO又高于YOLO，任何类别都不在话下，误检已是过往

先前的方法依赖于强监督或弱监督的新类别数据来进行新类别检测，这并不适用于实际应用。我们构建了一个新的基准，其中新类别仅在推理阶段遇到。...两阶段方法优先考虑检测精度，而单阶段方法优先考虑推断速度 [22, 23, 24, 1, 18, 16]。YOLO [22] 将对象检测视为一个回归问题，它预测网格单元的边界框和相关的类概率。...Han等人[10]提出了一种在潜在空间中区分高/低密度区域的方法，基于一个共识，即新颖对象通常分散在低密度潜在区域，以检测新颖类别。在开放类别环境中的性能下降是由于过度拟合已知类别特征。...首先，尽可能在每个任务中包含更多的训练图像。其次，每个任务的训练图像逐渐减少，以模拟现实世界中的长尾数据分布。第三，所有任务都具有平衡的类别数量。...YOLOv5s仅在每个任务上使用训练图像，而其他模型使用相同的训练和微调图像。为了模拟现实场景中的隐私约束、有限的计算和内存资源，我们将微调的每个已知类别保留最多100个实例。

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图像处理之目标检测入门总结

本文首先介绍目标检测的任务，然后介绍主流的目标检测算法或框架，重点为Faster R-CNN，SSD，YOLO三个检测框架。本文内容主要整理自网络博客，用于普及性了解。...而目标识别类似于图像分类，用于判决当前找到得图像块得目标具体是什么类别。 c)语义分割：按对象得内容进行图像得分割，分割的依据是内容，即对象类别。...d)实例分割：按对象个体进行分割，分割的依据是单个目标。 ? ?...Proposal问题，以实现Real-Time检测。...这个预测是通过全连接层来完成的，YOLO会预测每个矩形框的4个参数和其包含物体的信度，以及其属于每个物体类别的概率。YOLO的速度很快，在GPU上可以达到45fps。

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虽然每个格子可以预测B个bounding box，但是最终只选择只选择IOU最高的bounding box作为物体检测输出，即每个格子最多只预测出一个物体。...当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。这是YOLO方法的一个缺陷。...简而言之，YOLOv3 的先验检测（Prior detection）系统将分类器或定位器重新用于执行检测任务。他们将模型应用于图像的多个位置和尺度。而那些评分较高的区域就可以视为检测结果。...darknet-53 仿ResNet, 与ResNet-101或ResNet-152准确率接近,但速度更快.对比如下: ? 主干架构的性能对比检测结构如下： ? ?...YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于DPM和RCNN系列检测方法。但相比RCNN系列物体检测方法，YOLO具有以下缺点：识别物体位置精准性差。召回率低。

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