B、S、C 这几个值都由网络结构的设计者决定，YOLO v1 在 PASCAL VOC 数据集上评估时，S = 7,B = 2。...因为想提高目标识别的整体表现，所以 YOLO 在 ImageNet 预训练时，输入图片尺寸是 224x224，但在 PASCAL VOC 上做目标识别的专项训练时，输入图片尺寸变成了 448x448 除了最后一层采用线性激活函数外...实际情况是，YOLO 在每一张图片上会预测 772=98 个 bbox，但只有很少的 bbox 才包含目标，哪些不包含目标的 bbox 它们的 confidence 会在训练过程中很快变成 0，所以哪些包含了目标的网格它们预测的...为了，纠正和改善情况，YOLO 的作者调整了 bbox 的坐标误差和 没有包含目标时 confidence 的误差权重，也可以看做是添加了不同的惩罚系数，分别是 5 和 0.5。 为什么这样做呢？...可以这样理解，整个 YOLO 系统其实最有效的地方就是那些包含了目标中心点的网格它们所预测的 2 个 bbox，所以它们这 2 个 bbox 的位置信息就至关重要，所以它们的坐标就不允许它们变化剧烈，所以就需要添加一个系数放大它们的误差
一、背景 目标检测是一个过程，其中包含感兴趣对象的所有重要区域都被限制而忽略背景。通常，目标以一个框为边界，框用其左上角的空间坐标及其宽度和高度表示。...这些方法还可以推断实例分割，即边界框中的每个像素都被分类为对象/背景类。这些方法的局限性在于它们的计算速度，它们无法在非高层硬件上达到实时性能。...在第一阶段，提出感兴趣的区域（RoI），在随后的阶段，在这些候选的区域内进行边界框回归和分类。一级检测器一次预测边界框及其类别。两级检测器在定位和分类精度方面通常更精确，但在处理方面比一级检测器慢。...当输入分辨率越小，物体越密集，物体的wh大小非常接近时候，标签重写现象比较严重。如上图所示，红色表示被重写的bbox，可以看出27个物体有10个被重写了。...原始的yolov3，输入大小是输出特征图的8/16和32倍，通过上述数据可以发现标签重写比例蛮高的。而通过增加输出特征图大小后可以显著降低重写比例。
RPN包含5个子模块： Anchor生成：RPN对feature map上的每一个点都对应了9个 Anchors，这9个Anchors大小宽高不同，对应到原图基本可以覆盖所有可能出现的物体。...由于RCNN模块使用了全连接网络，要求特征的维度固定，而每一个RoI对应的特征大小各不相同，无法送入到全连接网络，因此RoI Pooling将RoI的特征池化到固定的维度，方便送到全连接网络中。...在回归分支中，利用1×1卷积输出36×37×50的特征，第一维的36包含9个Anchors的预测，每一个Anchor有4个数据，分别代表了每一个Anchor的中心点横纵坐标及宽高这4个量相对于真值的偏移量...image.png 从式（4-6）中可以看到，smoothL1函数结合了1阶与2阶损失函数， 原因在于，当预测偏移量与真值差距较大时，使用2阶函数时导数太大，模型容易发散而不容易收敛，因此在大于1时采用了导数较小的...对于阈值的问题，通过实验可以发现两个现象： 一个检测器如果采用某个阈值界定正负样本时，那么当输入Proposal的IoU在这个阈值附近时，检测效果要比基于其他阈值时好，也就是，很难让一个在指定阈值界定正
损失函数 复合函数形式为: 第一项是对象中心坐标的损失，第二项是bbox的维度，第三项是对象的类别，第四项是对象不存在时的类别，第五项是在bbox中找到某个物体的概率损失。...YOLOv2 比以前的方法更快、更准确。它还可以在不同的分辨率下运行，可以在速度和准确性之间轻松权衡。每个 YOLOv2 实际上是具有相同权重的相同训练模型，只是以不同的大小进行评估。...直接位置预测， 最初使用anchors 时，与确定中心坐标 (x, y) 相关的网络训练存在不稳定性——这是由于网络权重是随机初始化的，并且坐标预测是线性的，系数不受限制。...通过将数据集中的类映射到树中的同义词集来合并数据集。上图这是一个用于演示的简化WordTree视图。...数据首先输入到CSPDarknet进行特征提取，然后输入到PANet进行特征融合。最后Yolo层输出检测结果(类别、分数、位置、大小)。
该变换依赖于特定的输入，生成单一输出特征图。在多通道输入的情况下，每个通道都应用相同的变换。STN模块由三个组成部分构成，如图1所示。...STN是一个自包含的模块，具有很强的适应性，可以无缝地集成到人工神经网络架构的任何部分。在CNN开始处加入STN，使网络能够学习如何动态变换输入图像以考虑空间变化。...目标函数包括两个部分：分类损失（CLS），它对预测目标类别时的错误进行惩罚；边界框（BBOX）损失，它对预测围绕目标边界框坐标时的错误进行惩罚。...该模型旨在提升植物图像检测的质量，并可用于下游应用，如表型特征提取。 结果显示，STN提高了模型的鲁棒性，并在数据集中减少了误报数量，这一点从更高的精确度得分中可以看出。...未来的工作包括将STN整合到其他目标检测模型中（例如，YOLO的未来版本[31]），开发新的目标函数以改进模型与STN的学习，扩展作者的PGP数据集，包含更多跨多种作物和不同图像条件（如照明）的图像，并融入近红外通道
摄像头可提供结构良好、包含丰富的上下文信息的二维图像数据，但这种数据空间尺寸和分辨率形式有限。LiDAR通过构建3D空间的点云，可以提供一种精确、高空间维度、高分辨率的数据。...检测器网络接收来自特征提取模块的高维特征作为输入，并输出关于目标的类别、位置和大小的 3D BBox候选框。...其中对于遵循 FPN 架构的 2DBN，输入和输出特征图的数量并不总是相同的。...用于提取与输入空间维度相同的高维FV特征图像，RangeRCNN检测器采用的这类2DBN。...3D BBox候选框中的点被转换为规范坐标，并使用从特征提取模块和前景分数（如果存在）中学习到的高维特征进行编码。
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。 损失函数 YOLO全部使用了均方和误差作为loss函数.由三部分组成:坐标误差、IOU误差和分类误差。...若采用相同的权值，那么不包含物体的格子的confidence值近似为0，变相放大了包含物体的格子的confidence误差在计算网络参数梯度时的影响。...训练时B个bbox的ground truth设置成相同的....Anchor Boxes：v1中直接在卷积层之后使用全连接层预测bbox的坐标。...使用有标记的检测数据集精确定位，使用分类数据增加类别和鲁棒性。
这项工作的主要目标是在生产系统中设计一个快速运行的目标探测器，并对并行计算进行优化，而不是设计一个低计算量的理论指示器(BFLOP)。我们希望设计的检测器可以很容易地训练和使用。...在处理语义分布偏差问题时，一个非常重要的问题是存在着不同类之间的数据不平衡问题，这一问题通常通过两阶段对象检测器中的hard example mining[72]或online hard example...但是，直接估计BBox中每个点的坐标值，就是把这些点当作自变量，而实际上并不考虑对象本身的完整性。...尽管SE模块可以改善ResNet50 ImageNet图像分类任务中1%精度，代价只会增加2%的计算工作。但是在GPU通常会增加推理时间约10%,所以它更适合用于移动设备。...与分类不同，检测器需要以下特性： 更大的网络输入，用于检测小目标 更多的层-以获得更大的感受野来覆盖增大的输入图像 更多的参数-为了增强从单张图像中检测出不同大小的多个对象的能力 假设我们可以选择一个接受域较大的模型
▲本文提出的模型 图像数据增强 图像数据增强没什么新奇的，就是为了扩充数据集，可圈可点的是后面几个部分。 序列构造 目标检测的目标一般是通过 Bbox 框和相应的目标类别组成。...Bbox 用四个点的坐标组成 , 类别用一个指标变量 来表示。我们希望把这个目标输出转换为像语言一样的离散序列。...其中， 和 分别是输入序列和目标序列（在一般的语言模型中，二者是相同的）， 是目标序列长度， 是预先指定的第 个 token 的权重（本文都设置成了 1，当然也可以使用其他方式进行设置...在 inference 阶段，我们根据条件概率对下一时刻的 token 进行采样，可以选择似然最大的 token, 但更好的方式是使用 Nucleus 采样，以提高召回率。...▲序列数据增强 我们在输入序列 的后面加一些人为制造的噪声 token，可以是已检测出的真实目标的随机缩放平移，也可以是完全随机的 box 和类别。
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。 损失函数 YOLO全部使用了均方和误差作为loss函数.由三部分组成:坐标误差、IOU误差和分类误差。...若采用相同的权值，那么不包含物体的格子的confidence值近似为0，变相放大了包含物体的格子的confidence误差在计算网络参数梯度时的影响。...训练时B个bbox的ground truth设置成相同的....Anchor Boxes：v1中直接在卷积层之后使用全连接层预测bbox的坐标。...YOLO9000 提出了一种联合训练方法，能够容许同时使用目标检测数据集和分类数据集。使用有标记的检测数据集精确定位，使用分类数据增加类别和鲁棒性。
第一个和最后一个位置是相同的，它们必须包含相同的值; 它们的表示也应该相同。线性环是曲面的边界或曲面上孔的边界。线性环必须遵循右手法则，也就是说，外环为逆时针方向，孔为顺时针方向。...3.1.9 180 度经线切割在表示跨越 180 度经线的特征时，通过修改它们的几何形状可以提高互操作性。...一般来说，GeoJSON 处理软件不需要访问坐标参考系统数据库或网络访问坐标参考系统转换参数。 然而，如果所有参与方事先都有安排而不会有数据被误解的风险，可以使用其他的坐标参考系统。...bbox 成员的值必须是一个长度为 2 * n 的数组，其中 n 是所包含的几何图形中表示的维数，最西南点的坐标轴后跟最东北点的坐标轴。bbox 的坐标轴顺序遵循几何图形的坐标轴顺序。...9 映射到‘geo’URIs“ geo” URIs RFC5870)定义的地理位置和精确位置，可以映射到GeoJSON 几何对象。
图 7 soft伪代码 论文中对比实验中数据集采用VOC 2007，COCO，基础模型包括R-FCN，Faster-RCNN可以看到性能的变化。...作者应该做过对比试验，在训练过程中采用soft-NMS没有显著提高。 3、NMS是Soft-NMS特殊形式，当得分重置函数采用二值化函数时，Soft-NMS和NMS是相同的。...除了以上这两种分数重置函数，我们也可以考虑开发其他包含更多参数的分数重置函数，比如Gompertz函数等。但是它们在完成分数重置的过程中增加了额外的参数。...作者测试了在MS-COCO数据库上的推断延迟，发现Softer-NMS只是轻微增加了一点时间，可以忽略不计。 如图 12所示，论文对预测的坐标4个坐标点具有平均化的效果，使得各个box几乎完全重合。...，实现对物体之间relation的建模，提高检测效果，并且将关系模块运用在duplicate remove中，进行可学习的NMS（提出了一种特别的代替NMS的去重模块，可以避免NMS需要手动设置参数的问题
(png_image, bbox, selected_bboxes): # 创建一个与图片大小相同的灰度图像 mask = Image.new('L', png_image.size,...result = [] # 从输入列表中提取所有元组的第一个元素，即标题 titles = [l[0] for l in lst] # 遍历输入列表中的元素...，用于将边界框的调试数据转储到文件中 def dump_bbox_debug_data(doc, blocks: List[Page]): # 如果未设置调试数据文件夹或调试级别小于2，则直接返回...import ThreadPoolExecutor # 设置环境变量 TESSDATA_PREFIX 为设置模块中的 TESSDATA_PREFIX os.environ["TESSDATA_PREFIX...# 创建包含 OCR 处理的页面对象，包含文本块、页面编号、边界框和旋转信息 page_obj = Page(blocks=blocks, pnum=pnum, bbox=page_bbox
（3）分类与边界回归：实际上有两个子步骤，一个是对前一步的输出向量进行分类（分类器需要根据特征进行训练）; 第二种是通过边界回归框回归（缩写为bbox）获得精确的区域信息。...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。...因此先用Selective Search等proposal提取算法得到了候选框坐标， 然后输入到卷积神经网络中。其目的是预测每个候选框中包含的对象。...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。...Faster RCNN可以说是由两个模块组成的：区域生成网络RPN候选框提取模块+Fast RCNN检测模块.
在众多目标检测算法中，SSD（Single Shot MultiBox Detector）以其高效和精确的性能，受到了广泛关注。本文将带你走进SSD目标检测算法，一起探索它的工作原理和实践应用。...在PASCAL VOC、COCO和ILSVRC数据集上的实验结果证实，SSD的精确度与使用额外对象建议步骤的方法相比具有竞争力，而且速度更快，同时还为训练和推理提供了统一的框架。...它完全消除了提议生成和后续的像素或特征重采样阶段，将所有计算封装在单个网络中。这使得SSD易于训练，并且可以直接集成到需要对象检测组件的系统中。...可以看出中心点xy预测是gt bbox中心点减掉anchor中心点，然后利用anchor的wh进行归一化，而wh预测是基于gt bbox的wh除以anchor的wh，最后利用log来压缩大小gt bbox...PASCAL VOC2012使用与VOC2007相同的设置，但在更大的数据集上进行训练和测试。SSD300和SSD512在VOC2012测试集上的表现与VOC2007测试集上观察到的性能趋势一致。
目标跟踪通常可以分为两步： 目标定位检测模块： 该模块负责使用一些对象检测器（如 YOLOv4、CenterNet 等）检测和定位画面中的对象。...需要目标跟踪的原因很多，例如： 对象检测失败时的跟踪： 在许多情况下，对象检测器可能会失败。但是如果我们有一个对象跟踪器，它仍然能够预测帧中的对象。...如果一个人在一个带有 id 的摄像机中被跟踪，并且该人走出画面并在另一台摄像机中返回。然后该人将保留他们以前的相同身份。此应用程序可以帮助重新识别重新出现在不同相机中的对象，并可用于入侵检测。...多目标跟踪： 这些类型的跟踪器可以跟踪帧中存在的多个对象。与传统跟踪器不同，多个对象跟踪器或 MOT 是在大量数据上训练的。...MOT15，以及过去几年提交的众多最先进的结果 MOT16，其中包含新的具有挑战性的视频 MOT17，用更精确的标签扩展了 MOT16 序列 MOT20，其中包含自上而下视图的视频 对于我们的评估
，剩下可能包含人脸的区域交给后面更复杂的网络，利用更多信息进一步筛选，这种由粗到细的方式在保证召回率的情况下可以大大提高筛选效率。...工作流程是怎样的？ 首先，对原图通过双线性插值构建图像金字塔，可以参看前面的博文《人脸检测中，如何构建输入图像金字塔》。构建好金字塔后，将金字塔中的图像逐个输入给P-Net。...O-Net：是单纯的卷积神经网络（CNN），先将P-Net认为可能包含人脸的Bounding Box 双线性插值到24×24，输入给O-Net，判断是否包含人脸，如果包含人脸，也回归出Bounding...box的坐标，归一化是相对坐标除以Bounding box的宽高，这里先建立起初步的印象，具体可以参看后面准备训练数据部分和预测部分的代码细节。...，对于P-Net，其为FCN，预测阶段输入图像可以为任意大小，但在训练阶段，使用的训练数据均被resize到12×12，以便于控制正负样本的比例（避免数据不平衡）。
而小目标(AI-TOD数据集中小于 像素)往往表现出极其有限的外观信息，增加了识别特征的学习难度，导致小目标检测失败的案例非常多。 小目标检测(TOD)的研究进展主要集中在改进特征识别方面。...在相似工作中，Yang等人也提出了Gaussian Wasserstein Distance (GWD)损失用于Oriented目标检测，通过测量Oriented BBox的位置关系。...为了更好地描述BBox中不同像素的权重，可以将BBox建模为二维高斯分布，其中BBox中心像素的权重最高，像素的重要性从中心到边界递减。...提出的基于NWD的分配策略大大提高了分配质量。 还可以看到，本文提出的方法在6个模块中的5个模块中提高了性能，这显著验证了基于NWD的方法的有效性。...当训练12个Epoch时，在RPN、R-CNN或所有模块中使用NWD时，检测性能均有显著提高。当将NWD应用于RPN的3个模块时，获得了最佳的17.8%的性能。
接下来看imdb.py，这是数据集类imdb的定义脚本，非常重要。从它的初始化函数_init_可以看出，类成员变量包括数据集的名字self._name，检测的类别名字self....另外如果设置了变量flipped，还可以存储该图像的翻转版本，这就是一个镜像操作，是最常用的数据增强操作。...如果没有gt_roidb的输入，那么就是下面的逻辑，可见就是将boxes存入数据库中，并初始化gt_overlaps，gt_classes等变量。...还有一个变量gt_classes，在从该函数创建的时候并未赋值，即等于0，因为这个函数是用于将从rpn框架中返回的框添加到数据库中，并非是真实的标注。...Roidatalayer是一个数据层，也是训练时的输入层，其中最重要的函数是setup函数，用于设置各类输出数据的尺度信息。
01 深度学习在点云领域的背景 ---- MASK RCNN在2D图像分割领域算是一个非常有突破性的工作，在图片或者视频的每一帧上，车、人等物体，都被精确的分割出来。...我们希望有更理想的计算机或者说机器人，能够更像人一样去和所见的东西，进行理解和交互，比如机器人的抓取，自动驾驶的感知，实时地图构建，以及室内机器人导航，而这些工作，3D信息将成为十分重要的输入数据。...点云处理可以分为传统方法和深度学习的方法，深度学习方法中又分为非点云输入和直接点云输入。前者将点云先处理成如多角度图片集或者体素网格等，后者则直接把点云以原始的点集直接输入处理。...点云的实例分割在深度学习中的发展最早的一篇工作是CVPR18的SPGN，目前一般可以分为两类方法：Proposal-based methods和Proposal-free methods。...先说预测BBox部分，点云输入，提取一个特征，然后过几个FC即可得到一系列的BBox，而且这种方法是预设一个K值，表示预测的BBox的个数。在实际场景中，让K大于输入点云最大的实例数即可。
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