用于检测对象的类Haar特征 - 腾讯云开发者社区

Papageorgiou Michael Oren Tomaso Poggio 三人发表的《A General Framework for Object Detection》中提出的一种用于杂乱场景静态图像目标检测的通用训练框架...Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心和对角线特征组合成特征模板。 ?...图3 扩展haar特征如图3所示，为haar特征定义为特征原型，特征原型在待检测图像中的位置和尺寸可以变化，经过变化产生的特征定义为矩形特征。所以一个监测窗口可产生大量的矩形特征。...视频演示haar特征在24x24窗口中遍历 4 积分图由于haar特征值数量庞大，所以引用积分图的计算方式提高人脸检测的速度。...积分图的使用将haar特征值计算的复杂度由原来的与矩形像素数量相关降低为仅与积分图中几个数值相关，达到了提高检测速度的目的。 ?

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特征金字塔特征用于目标检测

摘要：特征金字塔是多尺度目标检测系统中的一个基本组成部分。近年来深度学习目标检测特意回避金字塔特征表示，因为特征金字塔在计算量和内存上很昂贵。...（a）使用图像金字塔建立特征金字塔，每个独立的图像尺度上计算特征，这计算特别缓慢；（b）最近的检测系统已选择只使用单尺度特征，以便更快的检测；（c）另一种是利用金字塔特征层次计算的ConvNet当作一个特征化的图像金字塔...RPN中的特征金字塔网络 RPN是Faster R-CNN中用于区域选择的子网络，具体原理就不详细解释了，可阅读论文和参考博客：faster-rcnn 之 RPN网络的结构解析。...ROI Pooling层使用region proposal的结果和中间的某一特征图作为输入，得到的结果经过分解后分别用于分类结果和边框回归。...这个是FPN用于目标分割的架构图： ? 实验结果： ---- ? ---- ? ---- ? ---- ? ---- ? ----

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DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型

最近，DETR [10] 提出可学习的对象查询来消除手工设计的组件并建立端到端的检测管道，引起了人们对基于查询的检测范式的极大关注 [21、46、81、102]。图 1. 用于对象检测的扩散模型。...然后，这些噪声框用于从骨干编码器的输出特征图中裁剪感兴趣区域 (RoI) 的 [33、66] 特征，例如 ResNet [34]、Swin Transformer [54]。...然而，尽管对这个想法很感兴趣，但以前没有成功地将生成扩散模型用于对象检测的解决方案，其进展明显落后于分割。...特征金字塔网络 [49] 用于根据 [49、54、81] 为 ResNet 和 Swin 主干生成多尺度特征图。检测解码器。...在每个采样步骤之后，可以将预测框粗略地分为两类，期望预测和非期望预测。期望的预测包含正确位于相应对象的框，而不期望的预测是任意分布的。

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干货 | 基于特征的图像配准用于缺陷检测

ORB特征提取算法是基于FAST跟BRIEF算法改进的组合算法，其中FAST实现关键点/特征点的检测，在此基础上基于几何矩添加方向属性，BRIEF实现描述子生成，添加旋转不变性支持。...基于特征的匹配可以很好实现图像对齐或者配准，首先需要获取两张图像的特征关键点与特征描述子，然后通过暴力匹配或者FLANN匹配寻找匹配度高的相关特征点。...应用代码演示下面是一个简单的代码演示，基于特征对齐，实现基于分差的缺陷检测。 ? 用基于ORB特征的匹配结果，如下图所示，可以看到有一些错误的匹配点 ?...std::vector keypoints1, keypoints2; Mat descriptors1, descriptors2; // 检测ORB特征计算特征描述子...} } imwrite("res1.jpg", imReg); imshow("moving area1", imReg); waitKey(0); } 关于特征检测跟提取

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更丰富的卷积特征用于目标边缘检测

今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。 ? 引言 ? 如下图所示，构建了一个简单的网络，使用带有HED架构（S. Xie and Z....那么，我们为什么不充分利用现在的CNN特征呢？？？在此基础上，提出了一种充分利用CNN特征的新深层结构-更丰富的卷积特征(RCF)，以图像对图像的方式对边缘检测进行像素级预测。...RCF将所有卷积特征封装成更有区分性的表示，从而很好地利用了丰富的特征层次结构，并且可以通过反向传播进行训练。RCF充分利用对象的多尺度和多层次信息，全面地进行图像到图像的预测。...此外，提出的方法还有一个快速版本，其达到了ODS F-measure为为0.806与30 fps。通过将RCF边缘应用于经典图像分割，验证了该方法的通用性。 RCF ?...这个边缘数据集通常由几个注释者使用他们关于对象或对象部分的存在的知识来标记。虽然人类的认知能力不同，但对于同一幅图像，这些人标记的边缘具有很高的一致性。

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用于吸烟行为检测的可解释特征学习框架

有研究者开发了一个用于吸烟行为检测的可解释特征学习框架，它利用深度学习VGG-16预训练网络对输入图像进行预测和分类，在最相关的学习特征/像素或神经元上，使用逐层相关性传播 ( Layer-wise Relevance...有趣的是，网络根据图像区域区分重要特征和不重要特征。该技术还可以检测其他可吸烟药物，如杂草、水烟、大麻等。...这个可解释的神经网络根据其性能进行评估，并使用LRP、遮挡分析和Integrated Gradient (SmoothGrad) 解释其检测决策，比较学习特征的可解释性以评估烟雾行为检测的可信度，基于在训练中学到的最相关的吸烟特征...对于一定程度的类间混淆（对于更好的模型训练），考虑两个类别中的通用图像；吸烟类别包括多个角度的吸烟者图像和各种手势不吸烟类别包含不吸烟者的图片，诸如人们喝水、拿着手机、咬指甲等类似吸烟图像的手势...然后，执行通用数据可视化以识别和学习任何指示吸烟的特征。在这个实现中，我们只关注两个类（吸烟/不吸烟）并保存各自的图像标签。

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目标检测 | 丰富特征导向Refinement Network用于目标检测（附github源码）

一、简要研究者提出了一个单阶段检测框架，该框架解决了多尺度目标检测和类不平衡的问题。没有设计更深层的网络，而是引入了一种简单而有效的特征丰富化方案来生成多尺度的上下文特征。...尽管这样的特征金字塔表示有助于解决大尺度变化的问题，但性能仍然远远不能令人满意。第二个关键问题是在训练SSD检测器期间遇到的前景类-背景类不平衡问题。...它使用多尺度表示来检测金字塔层次结构中的对象。在这样的层次结构中，浅层有助于预测较小的对象，而较深的层则有助于检测较大的对象。新方法基于标准SSD，因为它具有卓越的准确性和高速度。...然后，这些变换后的特征通过级联运算进行聚合，然后传递给1×1卷积进行运算。MSCF的输出用于我们的级联优化方案的对象性模块（OM）中。...对象性模块通过多尺度上下文信息增强了SSD的特征，并标识了可能的物体位置（客观性）。使用多尺度上下文信息增强特征可以提高对于小目标的性能，而FGRM使用对象性预测来解决类不平衡问题。

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python中检测类和对象

一、issubclass函数用来检测一个类是否是另一个类的子类。应用说明：一旦检测到一个类是另一个类的子类后，实际上就可以调用父类中所有的方法和属性。...二、使用魔法属性检测父类通过类名的魔法属性__bases__ 使用魔法属性输出后的格式是这样的：(,) 三、检测对象使用isinstance函数...结果返回第一个参数的对象是否是第二个参数的类名实例化而来的。如果确实是实例化的对象就返回true，否则返回false。...2.掌握__base__魔法属性来查看所继承的父类 3.掌握isinstance函数检测一个对象是否是另一个类实例化而来的对象。...__bases__) #检测类的对象是否是某个类实例化而来的 teach=Teacher() stu=Student() print(isinstance(teach,Person)) 相关文章： python

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【C++】类的封装 ① ( 类和对象 | 面向对象三大特征 - 封装继承多态 | 类的封装引入 )

一、类和对象 1、类和对象概念 " 面向对象编程 " 是一种 " 编程范式 " , 可以适用于所有的高级语言 , C++ 也包括在内 ; 面向对象编程基于 " 对象 " 的概念 , 在对象中可以...; " 类 " 描述了对象的数据 ( 成员变量 ) 和操作 ( 成员函数 ) , 是定义对象的蓝图 ; " 对象 " 是根据类创建的实例 , 是类的具体表示 , 每个对象都有其自己的...: 定义了上述 MyClass 类的实例对象 myObject ; MyClass myObject; // 创建一个 MyClass 类型的对象二、类的封装 1、面向对象三大特征面向对象三大特征...，可以构建一个分层的类层次结构 , 从而促进代码的重用和扩展 ; 多态 Polymorphism : 一个接口或父类引用可以指向多种实际类型 ; 面向对象的三大特征封装 Encapsulation...客观事物封装成抽象的类 , 类中包含了数据和操作 , 只有可信的类或对象才能访问隐藏起来的信息 ; 大部分类默认只能访问类公开的接口 ; C++ 类中 , 通过 "

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Unified-IoU：用于高质量对象检测

损失可以计算为：其中，表示预测框的四维向量，表示真实框的四维向量。损失对多个特征进行了归一化，结果都在0和1之间。然而，四维向量中的四个变量是相互独立的，忽略了边界之间的相关性。...然而，它仅适用于二分类任务，且超参数和的选择困难且效果不稳定。SSD[Liu et al., 2015]通过筛选负样本来防止网络的预测值接近负样本，即用于训练网络的负样本是提取出的负样本的子集。...然而，这种方式只能实现更快的收敛效果，在需要更高框回归精度的情况下，仅关注低质量预测框是不明智的。特别是在密集场景下，待检测对象之间存在大量重叠或遮挡。...Focal Loss的思想不再适用于密集数据集。相反，密集数据集应关注更容易检测的对象，因为置信度与IoU损失之间存在相关性。我们改进的Focal-inv展示了更优越的高质量检测结果。...在训练过程中，我们使用超参数“比例”来调整模型对不同质量预测框的关注程度，从而在训练速度和高质量对象检测之间达到平衡。

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DeepCluster：用于表示视觉特征的无监督学习聚类算法

DeepCluster 将神经网络的参数和结果特征的聚类分配一起进行联合学习。...(NMI)，用于评估：其中 I 表示互信息，H 表示熵。...如果其中一个可以从另一个确定性地预测，则 NMI 等于 1 簇和标签之间的依赖性随着时间的推移而增加，表明学习到的特征逐渐捕获与对象分类相关的信息。...上层的过滤器包含有关与对象类高度相关的结构的信息。底层的过滤器似乎根据样式触发，例如绘图或抽象形状。...Pascal VOC 在 Pascal VOC 上进行分类、检测和分割的最先进无监督特征学习方法的比较在所有三个任务中，DeepCluster 在所有设置中都优于以前的无监督方法，例如Context

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类对象与类的对象

一、类对象 1.创建类对象 Class class1 = Class.forName("d01_student.Student"); 2.类对象方法(反射) 2.1构造方法 Class class1 = forName("d01_student.Student"); //获取类对象 class1.getName()...，没有私有的、保护的、默认的方法(包括继承的公开方法) Method[] methods = class1.getMethods(); 2.getDeclaredMethods()获得类中所有的方法，包括私有的...Method methodShow1 = class1.getMethod("show"); 二、类的对象（new） 1.创建类的对象 Class的，没有这种方法 /*要想获得有参数的构造方法必须 1.先Class.forName()获取类的对象 2.再获取带某个参数的构造方法 3.再用这个constructor ，newInstance

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【扩散模型的应用】用于红外小目标检测的基于Diffusion的连续特征表示

关键词基于扩散的连续特征表示隐式特征对齐红外小目标检测（ISDTD）空间频率特征交互（SFFI）引言红外小目标检测（ISDTD）是民用、工业和军事领域适用的关键技术之一。...通过适当的交互同时整合全局和局部混合接受域，可以促进小目标的特征增强及其对比度信息。为了更有效地克服上述限制，我们提出了一种基于扩散的连续特征表示网络（DCFR-Net）用于ISDTD。...对于捕获红外小目标的详细特征，扩散模型在生成微妙特征方面具有独特的优势。面对复杂的背景时，扩散模型巧妙地捕获了目标周围的空间关系，从而减少了干扰和杂波对目标检测的影响。...1）多尺度隐式特征对齐：为了实现多尺度特征图的精确对齐，一个有效的方法是使用隐式特征函数将多层离散特征图转换并对齐到连续的。因此，我们实现了一个具有一个多层感知器的隐式神经函数Daθ用于对齐过程。...之后，我们可以获得交互的全局特征，通过加上Bg→g和Bl→g，以及交互的局部特征，通过加上B→l和Bg→l：最后，我们连接和，生成增强特征，它通过由1×1卷积和sigmoid层组成的检测头Dhead传递以生成最终检测结果

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SSFENet | 增强空间和语义特征用于目标检测（附论文下载）

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 目前最先进的目标检测器通常使用预先训练好的分类网络来提取特征，然后利用特征金字塔来检测不同尺度的目标。...公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式源码获取｜扫码回复“GWD”获取源码 1 简要目前最先进的目标检测器通常使用预先训练好的分类网络来提取特征，然后利用特征金字塔来检测不同尺度的目标...2 简单背景介绍 Two-stage：对于Two-stage的目标检测网络，主要通过一个卷积神经网络来完成目标检测过程，其提取的是CNN卷积特征，在训练网络时，其主要训练两个部分，第一步是训练RPN...目标检测干货 | 多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载） SSD7-FFAM | 对嵌入式友好的目标检测网络，为幼儿园儿童的安全保驾护航目标检测新方式 | class-agnostic...检测器用于目标检测（附论文下载链接）干货 | 利用手持摄像机图像通过卷积神经网络实时进行水稻检测（致敬袁老） CVPR 2021 | 不需要标注了？

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初识: 对象的属性特征

什么是对象的属性特征 3. 灵活控制对象的属性特征 4. configurable: false 是单向设置的 5. 关于对象的属性特征相关文章推荐 1....这就需要了解下对象的属性特征了。...什么是对象的属性特征 ---- 获取对象的某个自有属性的属性描述，也就是属性特征 // 获取对象的自有属性的属性描述 const feature = Object.getOwnPropertyDescriptor...灵活控制对象的属性特征 ---- Object.defineProperty() 方法用于在对象上定义一个新属性或修改一个对象的现有属性 Object.defineProperty(对象, 属性, 属性描述...关于对象的属性特征相关文章推荐 ---- js中Object.defineProperty()和defineProperties()

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【业界】Facebook发布开源“Detectron”深度学习库，用于对象检测

几个星期后，谷歌发布了此版本的Tensorflow图像识别API。两个库都实现了最新的深度学习算法，用于对象检测。 ?...目前的对象检测模型建立在卷积神经网络(CNN)上，这是一种特定的神经网络结构。CNN在原始图片上使用滑动矩形窗口进行特征提取。对象检测算法主要有两大类。...基于R-CNN的算法通过使用多种不同大小的滑动窗口来处理各种尺寸的检测对象。对象检测算法的YOLO（只看一次）类算法在图像上应用一次性网格，并使用不同的特征提取和决策架构。...这个重要的创新被称为实例分割，并且将每个像素归类为归属或不归属于推断的对象。调查表明，TensorFlow对象检测API更容易用于训练专有模型。...它的GitHub存储库包括几个用于安装、模型训练和迁移学习的Jupyter笔记本。Google对象检测库目前也可以在线获得更多教程。

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类的本质-类对象

类对象是一种数据结构,存储类的基本信息:类大小,类名称,类的版本，继承层次，以及消息与函数的映射表等类对象代表类,Class类型,对象方法属于类对象如果消息的接收者是类名,则类名代表类对象所有类的实例都由类对象生成...,类对象会把实例的isa的值修改成自己的地址,每个实例的isa都指向该实例的类对象 2.如何获取类对象通过实例对象格式：[实例对象 class]; 如： [dog class]; 通过类名获取(...所以为了保证父类的类方法可以在子类中可以被调用,所以子类的元类会继承父类的元类,换而言之,类对象和元类对象有着同样的继承关系。...而本质上，这两个类型信息查询方法是使用对象的isa指针获取对象所属的类（因为类对象也是对象，所以也有isa指针，该指针指向元类，也就是类对象所属的类），然后通过类继承体系中的superclass指针在继承体系中游走...因此，这样查出来的类对象与直接通过class方法所返回的那个类对象不同，class方法所返回类表示发起代理的对象，而非接受代理的对象。

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更丰富的卷积特征用于目标边缘检测（文末附有论文及源码下载）

现有的方法采用特定的深层CNN，但由于尺度和纵横比的变化，可能无法捕捉到复杂的数据结构。今天分享的paper提出了一种利用更丰富的卷积特征(RCF)来精确的边缘检测方法。...那么，我们为什么不充分利用现在的CNN特征呢？？？在此基础上，提出了一种充分利用CNN特征的新深层结构-更丰富的卷积特征(RCF)，以图像对图像的方式对边缘检测进行像素级预测。...3 亮点 RCF将所有卷积特征封装成更有区分性的表示，从而很好地利用了丰富的特征层次结构，并且可以通过反向传播进行训练。RCF充分利用对象的多尺度和多层次信息，全面地进行图像到图像的预测。...此外，提出的方法还有一个快速版本，其达到了ODS F-measure为为0.806与30 fps。通过将RCF边缘应用于经典图像分割，验证了该方法的通用性。...Annotator-robust损失函数这个边缘数据集通常由几个注释者使用他们关于对象或对象部分的存在的知识来标记。虽然人类的认知能力不同，但对于同一幅图像，这些人标记的边缘具有很高的一致性。

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Python定制对象的独有特征

)OLDBOY```### 二、定制对象独有特征```pythonprint(stu1....__dict__){}```对象本质类似于类，也是一个名称空间，但是对象的名称空间存放对象独有的名字，而类中存放的是对象们共有的名字。因此我们可以直接为对象单独定制名字。...即对象的属性查找顺序为：自身--》类--》报错### 四、类定义阶段定制属性```pythondef init(obj, x, y, z): obj.name = x obj.age = y...，那就更方便了，因此可以使用类的__init__方法。...：创造一个空对象自动触发类中__init__功能的执行，将stu1以及调用类括号内的参数一同传入```pythonprint(stu1.

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细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载）

介绍了一种提取和收集目标的小特征信息并从源图像中检测小物体的网络。该方法在定位和检测任务中取得了更高的精度。...FPN主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量情况下，大幅度提升了小物体检测的性能。我们将从论文背景，论文思想，结果与结论几方面探讨此论文。...然而这样的方法由于很高的时间及计算量消耗，难以在实际中应用。特征分层，即每层分别预测对应的scale分辨率的检测结果。如图1(c)所示。SSD检测框架采用了类似的思想。...因而，目前多尺度的物体检测主要面临的挑战为：如何学习具有强语义信息的多尺度特征表示？如何设计通用的特征表示来解决物体检测中的多个子问题？...通过这样的连接，每一层预测所用的feature map都融合了不同分辨率、不同语义强度的特征，融合的不同分辨率的feature map分别做对应分辨率大小的物体检测。

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基于haar特征+adboost分类器的人脸检测算法----haar特征

特征金字塔特征用于目标检测

DiffusionDet：用于对象检测的扩散模型

干货 | 基于特征的图像配准用于缺陷检测

更丰富的卷积特征用于目标边缘检测

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初识: 对象的属性特征

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更丰富的卷积特征用于目标边缘检测（文末附有论文及源码下载）

Python定制对象的独有特征

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