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旋转目标检测 | Oriented RepPoints，基于点集表示的旋转目标检测模型

on Computer Vision and Pattern Recognition}, pages={1829--1838}, year={2022} } Name Value 标签 #旋转目标检测...#标签分配 数据集 #DOTA #HRSC2016 #UCAS-AOD #DIOR-R 目的 设计面向航拍图像的旋转目标检测器 方法 基于RepPoint实现 2....问题背景 作者提到航拍图像中目标具有非水平，任意方向，密集分布，背景复杂等困难，主流的方法大多将其视为简单的旋转目标检测问题。...文章贡献点如下： 提出了一个高效的航拍目标检测器Oriented RepPoint 提出了一个质量评估和样本选择机制用于自适应学习点集 在四个具有挑战的数据集上实验并展现出不错的性能 3.1 模型结构...与传统直接回归方向的方法不同，Oriented RepPoint利用自适应点集来细致地表征目标，甚至能够表征目标的几何结构。

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    【目标检测】YOLOv5针对小目标检测的改进模型添加帧率检测

    问题背景 众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。...本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5 模型和代码修改——针对小目标识别所提到的一种改进方案。 我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。...检测头改进 模型方面的修改：作者在模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一个更小的检测头。...图像切割 作者在检测的时候(detect.py)增加了一个图像切分的步骤，即将大图切分成各个小块，分别进行检测，然后再进行融合。...效果检测 为了检测这样做是否有效，我使用改进前的YOLOv5l模型和改进后的YOLOv5l模型对VisDrone数据集训练100个epoch，并挑选了VisDrone测试集中的两张角度较高的图片进行检测

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    基于PaddlePaddle实现的目标检测模型SSD

    PaddlePaddle-SSD SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一，相比...SSD模型介绍 SSD全称Single Shot MultiBox Detector，是2016年提出的一种one-stage目标检测算法，相比two-stage目标检测算法的Faster R-CNN...将多个不同分辨率的feature map上的预测结果结合，解决了物体不同大小的问题。 模型结构简单，SSD模型把全部的计算都放在一个网络模型上，大体上可以分为两部分，图像特征提取网络和分类检测网络。...以下是SSD的结构图，在原论文中主干网络为VGG16，后面接着6个卷积层，用于提取出6个不同尺度的feature map，这样可以提取出不同大小的bbox，以检测到不同大小的目标对象。...生成的6个feature map都输入到分类检测网络中，分类检测网络分别对这6个feature map依次预测的，这个分类检测网络可以使用PaddlePaddle的fluid.layers.multi_box_head

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    基于PaddlePaddle实现的目标检测模型SSD

    实现的目标检测模型SSD PaddlePaddle-SSD SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法，截至目前是主要的检测框架之一...点击下载 点击下载 SSD模型介绍 SSD全称Single Shot MultiBox Detector，是2016年提出的一种one-stage目标检测算法，相比two-stage目标检测算法的Faster...将多个不同分辨率的feature map上的预测结果结合，解决了物体不同大小的问题。 模型结构简单，SSD模型把全部的计算都放在一个网络模型上，大体上可以分为两部分，图像特征提取网络和分类检测网络。...以下是SSD的结构图，在原论文中主干网络为VGG16，后面接着6个卷积层，用于提取出6个不同尺度的feature map，这样可以提取出不同大小的bbox，以检测到不同大小的目标对象。...生成的6个feature map都输入到分类检测网络中，分类检测网络分别对这6个feature map依次预测的，这个分类检测网络可以使用PaddlePaddle的fluid.layers.multi_box_head

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    ​三星新出检测神器 | 通过聊天+看图的形式轻松完成目标检测，性能 SOTA

    开放词汇目标检测（OVD）已经通过视觉-语言模型（VLMs）来研究，以检测超出预训练类别的新颖物体。...目标检测任务是指在一个场景中检测一个目标并对检测到的目标进行分类的任务。一个代表性的研究，Fast R-CNN [8]，使用CNN架构展示了出色的目标检测性能。...然而，对于需要大量人工标注的目标检测任务存在局限性。提出了一种零样本目标检测方法，以确定检测器是否可以检测在学习期间未见过的类别。 近来，开放词汇目标检测（OVD）引起了关注。...作者的方法由两个模块组成： 检索增强损失（RAL）用于训练目标检测器 使用大型语言模型生成的概念检索增强视觉特征（RAF） 这两个模块分别在第3.3节和第3.4节中介绍。...如图2所示，RALF包括两个模块： RAL（图1(a)），通过语义相似性从词汇库中检索负词汇，并增强用于训练目标检测器的损失函数； RAF（图1(b)），利用大型语言模型给定检索到的词汇，通过文字化的概念增强视觉特征

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    【运筹学】线性规划数学模型标准形式 ( 标准形式 | 目标函数转化 | 决策变量转化 | 约束方程转化 | 固定转化顺序 | 标准形式转化实例 ) ★★

    文章目录 一、线性规划标准形式 二、线性规划 普通形式 -> 标准形式 目标函数 转化 三、线性规划 普通形式 -> 标准形式 无约束的决策变量转化 四、线性规划 普通形式 -> 标准形式 约束方程 转化...m 行 n 列的矩阵 ; 二、线性规划 普通形式 -> 标准形式 目标函数 转化 ---- 目标函数 转换 : 求极小值 转为 求极大值 ; 如果目标函数是 \rm min W = \sum...-1 ; ④ 先将之前 替换 或 新增的变量加入到目标函数中 , 在处理最大值最小值的问题 , 如果目标函数求最大值 , 什么都不用做 , 如果目标函数求最小值 , 需要将 求最小值的目标函数转为求最大值的目标函数..., 约束方程右侧大于 0 , 目标函数必须求最大值 ; 七、线性规划 普通形式 -> 标准形式 转化实例 ---- 下面是线性规划问题模型 , 将其转化为标准形式 : \begin{array}{...目标函数转化 转化顺序说明 : 在处理上述转化时 , 需要加入新的变量 , 如 无约束的变量需要增加两个变量 , 约束方程的 松弛变量 和 剩余变量 , 因此目标函数最后转化 ; ( 1 ) 将新增的变量加入

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    最高最快最小目标检测模型 | 可收缩且高效的目标检测（附源码下载）

    作者研究了神经网络结构在目标检测中的设计选择，并提出了提高检测效率的几个关键优化方案。...2.背景 近年来，在更精确的目标检测方面取得了巨大的进展；同时，最先进的物体探测器也变得越来越昂贵（消耗）。...大型的模型尺寸和昂贵的计算成本阻止了他们在许多现实世界的应用，如机器人和自动驾驶，其中模型大小和延迟受到高度限制。鉴于这些现实世界的资源约束，模型效率对于目标检测变得越来越重要。...ICML, 2019]的启发下，作者提出了一种目标检测器的复合缩放方法，它联合缩放所有主干网络、特征网络、框/类预测网络的分辨率/深度/宽度。 ?...将有效的网络骨架与作者提出的BiFPN和复合缩放相结合，开发了一个新的目标检测器集合，称为EfficientDet，它始终以比以前的目标检测器更少的参数和FLOPs来获得更好的精度。

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    ThunderNet | Two-stage形式的目标检测也可很快而且精度很高

    在主干部分，分析了以往轻量级主干网的不足，提出了一种面向目标检测的轻量级主干网络。在检测部分，开发了一种非常有效的RPN和detection head设计。...没有bells和whistles，新模型在基于ARM设备上运行为24.1 fps。这是第一个在ARM平台上报告的实时检测器。...移动端的检测效果 从网络结构的角度来看，基于CNN的检测器可以被分成用于图像的前区域特征的主干部分和检测图像中的目标实例的检测部分。...近年来，轻量级图像分类网络在GPU上实现了实时目标检测。然而，在图像分类和目标检测之间存在若干差异。...然而，与大型模型相比，由于ThunderNet使用了轻量级的主干和较小的输入图像，因此网络本身很难学习到合适的特征分布。

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    首个基于Transformer的目标检测模型上线，大目标检测超越Faster R-CNN

    研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建，并减少了对手工组件的需求。...研究员声称这种方法简化了目标检测模型的创建，并减少了对手工组件的需求。 该模型被命名为 Detection Transformer（DETR），可以一次性识别图像中的全部物体。...重构目标检测任务 DETR将目标检测任务视为一个图像到集的问题。给定一个图像，模型必须预测出一个无序的集合（或列表），每个对象都由其类别表示，并在每个对象的周围有一个紧密的边界框。...相比之下，其他检测模型则是孤立地预测每个物体。 向NLP和计算机视觉任务的统一方法推进 FAIR称，DETR是第一个成功地将Transformer架构，作为检测管道中的核心构件集成的目标检测框架。...Faster R-CNN主要由微软研究公司创建的目标检测模型，自2015年推出以来，该模型已经获得了近1万次引用。

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    目标检测的模型集成方法及实验

    导读 模型集成是一种提升模型能力的常用方法，但也会带来推理时间的增加，在物体检测上效果如何，可以看看。 ?...介绍 集成机器学习模型是一种常见的提升模型能力的方式，并已在多个场景中使用，因为它们结合了多个模型的决策，以提高整体性能，但当涉及到基于DNN(深度神经网络)的目标检测模型时，它并不仅仅是合并结果那么简单...更难调试或理解预测，因为预测框是根据多个模型绘制的。 推理时间根据模型和使用的模型数量而增加。 尝试不同的模型以获得合适的模型集合是一件耗时的事情。...使用的模型 为了理解集成是如何起作用的，我们提供了用于实验的独立模型的结果。...检测框加权融合 在NMS方法中，如果框的IoU大于某个阈值，则认为框属于单个物体。因此，框的过滤过程取决于这个单一IoU阈值的选择，这影响了模型的性能。

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    【目标识别】YOLOv5针对小目标检测的改进模型添加帧率检测

    问题背景 众所周知，YOLOv5会对输入的图片进行放缩，并进行32倍下采样。对于一些分辨率很高的遥感/无人机图片，小目标难以被训练识别。...本篇博文就来尝试这篇博文YOLOV5 模型和代码修改——针对小目标识别所提到的一种改进方案。 我所使用的是YOLOv5-5.0版本，数据集采用VisDrone数据集。...检测头改进 模型方面的修改：作者再模型上增加了一个更小的Anchor并添加了一些检测层。...图像切割 作者在检测的时候(detect.py)增加了一个图像切分的步骤，即将大图切分成各个小块，分别进行检测，然后再进行融合。...效果检测 为了检测这样做是否有效，我使用改进前的YOLOv5l模型和改进后的YOLOv5l模型对VisDrone数据集训练100个epoch，并挑选了VisDrone测试集中的两张角度较高的图片进行检测

    2.1K10

    Transformer在目标检测领域的开山之作DETR模型

    同时，将带领大家使用飞桨2.1版本在COCO数据集上实现基于DETR模型的目标检测，以及使用训练好的模型进行评估和预测。...DETR检测效果如图1所示： 图1 DETR检测效果 看可以看出DETR将上图中的目标(人、包、椅子等)基本都可以正确检测出来，效果还是不错的~ 是不是已经有小伙伴按耐不住想直接上手试试了？...的视觉版本，可以用于目标检测，也可以用于全景分割。...这是第一个将 Transformer成功整合为检测pipeline中心构建块的目标检测框架。...因此，上述公式表示在每个词语的词向量的偶数位置添加sin变量，奇数位置添加cos变量，从而来填满整个PE矩阵，然后concatenate送到编码器中。

    2K30

    目标检测模型的评价标准-AP与mAP

    在目标检测中，mAP（mean Average Precision）作为一个统一的指标将这两种错误兼顾考虑。...AP 的计算公式比较复杂（所以单独作一章节内容），详细内容参考下文。 mAP 这个术语有不同的定义。此度量指标通常用于信息检索、图像分类和目标检测领域。然而这两个领域计算 mAP 的方式却不相同。...这里我们只谈论目标检测中的 mAP 计算方法。...mAP 常作为目标检测算法的评价指标，具体来说就是，对于每张图片检测模型会输出多个预测框（远超真实框的个数），我们使用 IoU (Intersection Over Union，交并比)来标记预测框是否预测准确...） FP IoU的检测框，或者是检测到同一个 GT 的多余检测框的数量 FN 没有检测到的 GT 的数量 四，参考资料 目标检测评价标准-AP mAP 目标检测的性能评价指标 Soft-NMS

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    目标检测入门（二）：模型的评测与训练技巧

    文章结构 检测模型的评测指标 目标检测模型本源上可以用统计推断的框架描述，我们关注其犯第一类错误和第二类错误的概率，通常用准确率和召回率来描述。...在实践中，我们不仅关注检测模型的精度，还关注其运行的速度，常常用FPS（Frame Per Second，每秒帧率）来表示检测模型能够在指定硬件上每秒处理图片的张数。...iconic与non-iconic图片对比 相比ImageNet，COCO更加偏好目标与其场景共同出现的图片，即non-iconic images。...检测模型中的Bells and wisthles 本节介绍常见的提升检测模型性能的技巧，它们常作为trick在比赛中应用。...其实，这样的名称有失公允，部分工作反映了作者对检测模型有启发意义的观察，有些具有成为检测模型标准组件的潜力（如果在早期的工作中即被应用则可能成为通用做法）。

    2.2K60

    如何系统得对目标检测模型的误差分析？

    大家好，我是阿潘 分享一种系统的、数据驱动的方法，用来了解阻碍模型性能的因素 图1 现实中得目标检测是具有挑战性，具体原因如下： 缺乏数据通常是限制因素。...平均精度 (mAP) - 用于评估目标检测器性能的首选指标 - 不直观，并且与分类问题的准确度、精度或召回率不同，可能难以准确了解模型的执行情况.事实上，这对于检测模型表现不佳的区域没有帮助，更不用说帮助设计改善情况的策略了...损失旨在衡量预测的好坏。因此，最高损失说明模型最难预测的图像。我们可以将它们可视化以尝试了解正在发生的事情。事实上，这种方法并不是目标检测所独有的。任何输出每个样本损失的模型都可以用于此。...重复检测错误 (DUP)：IoU >= Tf 表示正确类别的目标，但另一个得分较高的检测已经与目标匹配（即，如果不是得分较高的检测，那将是正确的）。...然后，我们可以一次修复（即纠正）一种类型的错误，并重新计算指标，看看如果模型没有犯这种错误会是什么样子。最后，我们将每种误差的影响定义为修正后的度量值与原始值之间的差异。

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    PyTorch专栏（八）：微调基于torchvision 0.3的目标检测模型

    作者 | News 编辑 | 安可 出品 | 磐创AI团队出品 【磐创AI 导读】：本篇文章讲解了PyTorch专栏的第四章中的微调基于torchvision 0.3的目标检测模型。...模型部署 保存和加载模型 第四章：PyTorch之图像篇 微调基于torchvision 0.3的目标检测模型 微调TorchVision模型 空间变换器网络 使用PyTorch进行神经传递 生成对抗示例...1.定义数据集 对于训练对象检测的引用脚本，实例分割和人员关键点检测要求能够轻松支持添加新的自定义数据。...另一种是当我们想要用不同的模型替换模型的主干时（例如，用于更快的预测）。 下面是对这两种情况的处理。...4.整合 在references/detection/中，我们有许多辅助函数来简化训练和评估检测模型。

    2.9K20

    理解目标检测模型中的性能评估

    通过阅读本文，你将掌握机器学习模型，特别是目标检测领域的各种度量指标，这有助于在科研和项目中衡量你的模型。专知内容组编辑整理。 ? What is mAP ?...目标检测模型通常是在一组固定的类上进行训练的，所以模型只能定位和分类图像中的那些类。 此外，目标的位置通常是边界矩形的形式。所以，目标检测涉及图像中目标的位置信息和对目标进行分类。 ?...因此，从图1中，我们可以看出它对于评估模型定位性能，目标检测模型性能和分割模型性能是有用的。 ▌评估目标检测模型 ---- ---- 为什么选择mAP？...---- 目标检测问题中的每个图像都可能具有不同类别的不同目标。 如前所述，模型的分类和定位都需要进行评估。 因此，在图像分类问题中使用的精度的标准度量不能直接应用于此。...我们通过我们的模型运行原始图像，在置信阈值确定之后，下图是目标检测算法返回的带有边框的图像区域（bounding boxes）。 ?

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