场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....概述 SSD全称：Single Shot MultiBox Detector，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一[1]，有着检测速度快且检测精度高的特点。...PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。
为什么要设立小目标 首先，被大家熟知的设立目标的意义无非是：有动力，有方向等等。这些的确是目标的作用，但是对大家来说可能会觉得太虚，太空洞，没什么感觉。...这2点就是「伪勤奋」的体现，根本原因是没有找到自己做一件事的「意义」。具有了「意义」才能产生「价值」，才能加深你对一件事物的认识。...另外，只有明白了一件事的「意义」，你才能根据它对你所能产生的「价值」来决定是否有必要做。 然后，再将你身边的相关「资源」与这件事串起来，去完成这件事。...小目标应该怎么定 先说个题外话，从大的层面来说，小目标也可以是不小的，目标可以分为不同的层次。 理想的小目标结构最好是这样，逐级支撑更大的目标，直到「人生目标」。 ?...另外目标还是要尽量「分解」的，除了前面「目标层级树状图」中展现的维度之外，你还可以通过「时间」维度来进行。 Z哥的建议，如果可以，尽量的分解到「月」甚至是「周」粒度的小目标。
特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。...此外，我们的方法可以在 GPU 上以 6 FPS 的速度运行，因此是一种实用且准确的多尺度目标检测解决方案。代码将公开发布。 1....在 HOG 和 SIFT 之前，使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络，以跨尺度检测人脸。 深度卷积网络目标检测器。...在下文中，我们在 RPN [29] 中采用我们的方法生成边界框建议，并在 Fast R-CNN [11] 中采用我们的方法进行目标检测。...Feature Pyramid Networks for RPN RPN [29] 是一种与类无关的滑动窗口目标检测器。
今天说的是《Soft Anchor-Point Object Detection》，其也是最近关于anchor free的目标检测的论文，作者来自于CMU，一作同样也是FSAF（2019 CVPR）的作者...该论文的出发点还是在样本选择和FPN特征选择层面。 ? 背景 _ Anchor free是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。...后者在往往在一个高分辨率的特征图上进行检测，其优点是准确率高，但是计算量大。而anchor-point的方法往往在多个分辨率上进行检测，结构简单，速度更快。...整体框架其实和FSAF是类似 ●Soft-Weighted Anchor Points ● 清晰的目标更容易获得关注和更高的分数，而边缘或者被遮挡的目标比较难检测。具体的问题如下： ?...●Soft-Selected Pyramid Levels ● 该问题实际上在FSAF中也研究过，即如何选择合适的分辨率（尺度）来进行目标的检测。FSAF是通过loss来选择合适的分辨率。
前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。...因为相邻帧之间存在大量冗余，如果可以通过一些廉价的办法来加速不损害性能，在实际应用中还是很有意义的。...因为是前两年在做基于视频的目标检测和跟踪，所用的方法相对于现行的Long Short-Term Memory (LSTM)可能相对老套，但是我觉得题主该是新手，了解一下过去的经典还是有意义的，可以作为前期补充...基于单帧图像的目标检测 ---- 在静态图像上实现目标检测，本身是一个滑窗＋分类的过程，前者是帮助锁定目标可能存在的局部区域，后者则是通过分类器打分，判断锁定的区域是否有（是）我们要寻找的目标。...第三种：频域特征的利用 在基于视频的目标检测中，除了可以对目标空间和时间信息进行分析外，目标的频域信息在检测过程中也能发挥巨大的作用。比如，在鸟种检测中，我们可以通过分析翅膀扇动频率实现鸟种的判别。
摘要：小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战，因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。尽管在特征金字塔网络中进行尺度级别的相应检测可以缓解此问题，但各种尺度的特征耦合仍然会损害小目标检测的性能。...本文提出了扩展特征金字塔网络（EFPN，extended feature pyramid network），它具有专门用于小目标检测的超高分辨率金字塔层。...扩展的特征金字塔（P'2，P2，P3，P4，P5）被馈送到后续的检测器，以进行进一步的目标定位和分类。 顶部4层金字塔自顶向下构成，用于中型和大型目标检测。...纹理提取器（ texture extractor）从主流特征和参考特征的组合中选择可靠的区域纹理用于小目标检测。...小目标检测的难度在于目标很小，其特征比较浅（如亮度/边缘信息等），语义信息较少；另外小目标和背景之间尺寸不均衡，用较小的感受野去关注其特征的话，很难提取全局语义信息；用较大感受野去关注背景信息的话，那么小目标的特征会丢失信息
任务的难点在于待检测区域候选的提取与识别，所以，任务的大框架为：首先建立从场景中提取候选区的模型然后识别候选区的分类模型最后精调分类模型的参数和有效候选框的位置精修 目标检测与识别在生活中多个领域中有着广泛的应用...在各国学者的共同努力下，目标检测与识别技术飞速发展，并使得最好的目标检测与识别算法在公开数据集上有着跨越式的进步，算法性能在不断地接近人类能力。 ...如今，目标检测与识别的研究方法主要由两大类：基于传统图像处理和机器学习算法的目标检测与识别方法基于深度学习的目标检测与识别方法1、基于传统图像处理和机器学习算法的目标检测与识别方法 传统的目标检测与识别方法主要可以表示为...2、基于深度学习的目标检测与识别方法 如今，基于深度学习的目标检测与识别成为主流方法，主要可以表示为：图像的深度特征提取->基于深度神经网络的目标识别与定位，其中主要用到深度神经网络模型是卷积神经网络...目前可以将现有的基于深度学习的目标检测与识别算法大致分为以下三大类：基于区域建议的目标检测与识别算法，如R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN,Mask R-CNN;基于回归的目标检测与识别算法
今天的这篇是对吴恩达的深度学习微专业的第四节课卷积神经网络的第三周的目标检测的总结。 普通的卷积神经网络我们用来识别一张图片是什么东西。...因此，我们对整张大图谱直接输入神经网络去计算出它的卷积的最终结果，这个卷积结果的中的每个像素的值，从数学意义上看可以认为是，分别框出来的小图像输入神经网络后最终得到的预测值，这样大大提高了计算的效率。...衡量一个目标检测是否符合标准，就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比，也就是两者框的交集除以两者框的并集。...这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来...，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。...本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....YoloV2还利用了之前的26x26的特征图进行目标检测。
的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决“是什么？在哪里？”...的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。...目标检测算法分类 Two stage目标检测算法 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。...常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。
Network for Fast Object Detection ECCV2016 https://github.com/zhaoweicai/mscnn 本文首先指出 Faster RCNN 在小目标检测存在的问题...随后提出本文的解决思路：1）在不同尺度特征图上进行候选区域提取，2）放大特征图用于检测 the MS-CNN achieves speeds of 10 fps on KITTI (1250×375)...导致小目标的检测效果尤其的差 This creates an inconsistency between the sizes of objects, which are variable, and...我们针对目标检测提出了一个 unified multi-scale deep CNN, denoted the multi-scale CNN (MS-CNN)， 主要包括两个部分： an object...这么做的目的就是靠前的特征图可以检测小目标，靠后的特征图可以检测大目标 4 Object Detection Network 检测网络，这里用了一个反卷积的特征图放大 To the best of
睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台 学习前言 什么是SSD目标检测算法 源码下载 SSD实现思路 一、预测部分 1、主干网络介绍 2、从特征获取预测结果 3、预测结果的解码 4、...什么是SSD目标检测算法 SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样...此时我们获得了预测框的中心和预测框的宽高，已经可以在图片上绘制预测框了。 想要获得最终的预测结果，还要对每一个预测框进行得分排序与非极大抑制筛选。 这一部分基本上是所有目标检测通用的部分。...# 如果设置了model_path，则主干的权值无需加载，pretrained的值无意义。 # 如果不设置model_path，pretrained = True，此时仅加载主干开始训练。...# 如果想要检测小物体，可以修改anchors_size # 一般调小浅层先验框的大小就行了！因为浅层负责小物体检测！
点击上方蓝色字体，关注我们 本节首先介绍表面缺陷检测的基本概念、重要意义和应用现状，对概念、意义及现状的充分了解能够帮助读者更清晰地理解表面缺陷检测方法的发展历程，从而掌握目前主流的视觉检测方法。...表面缺陷检测的意义 随着新一代信息技术与制造业的深入融合，引发制造业产生巨大变革，逐步从数量扩增向质量提升转变。通过提升产品质量来生产高附加值、高利润的产品，可以实现产品竞争力的跃升。...表面缺陷检测的意义主要体现在以下三个方面： 严格把控产品质量 表面缺陷不仅破坏产品的美感和舒适度，还可能对产品的性能造成严重损害。...据统计，当前80%以上的工业表面缺陷检测仍依赖于人工检测法，每天产品线上进行人工检测的工人数量超350万人。以富士康，伯恩光学等为代表的制造企业招聘大量的质检工人，采取流水线的形式进行检测。...在设计检测系统时，设计者除了要了解检测系统本身以外，还需充分熟悉被检测产品的特性以及产品的加工工艺，在此前提下才能够提出可行、可靠的实施方案。 系统最终的检测效果可能受到系统每一个环节的影响。
CNNs for object detection R-CNN，Faster R-CNN， R-FCN 这些基于候选区域的方法实时性比较差，YOLO是第一个实现实时检测的算法。...Fully convolutional networks 全卷积网络还是比较流行的。R-FCN 就是全卷积网络。 Method Description 3.1....输入图像经过一个卷积网络提取特征图 feature map，这个特征图经过一个 ConvDet 层处理得到 若干矩形框，每个矩形框有坐标，C个类别概率，1个confidence score，就是包含物体的概率...最后经过非极大值抑制过滤，得到最终检测结果。 3.2. ConvDet ? 对特征图的每个网格位置使用 K个 anchors 进行矩形框的回归和置信度计算。 ? ?...RPN, ConvDet and YOLO的检测层 对比，主要是参数数量的不一样。 性能对比： ?
TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors 原文作者：Daniel Bolya 内容提要 本文介绍了TIDE，一个用于分析目标检测和实例分割算法中的误差来源的框架和关联的工具盒...重要的是，我们的框架是跨数据集适用的，可以直接应用到输出的预测文件，而不需要了解底层的预测系统。当提供每个模型的优点和缺点的全面分析时，我们的框架可以替代标准mAP计算。...我们将错误划分为六种类型，而且最关键的是，我们首先引入了一种技术，在隔离错误对整体性能的影响的情况下，度量每个错误的影响。...通过对4个数据集和7个识别模型的深入分析，结果发现本文框架能够得出准确、全面的结论。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
COLOR_BGR2RGB) pylab.imshow(imgWithRawBboxes,aspect='auto') pylab.axis('off') pylab.show() 11 算法：HOG目标检测是通过在测试图像上重复地进入一个...64像素宽、128像素高的窗口并计算HOG描述符来完成的。...由于HOG计算不包含尺度的内在意义，且目标可以出现在一幅图像的多个尺度中，因此HOG计算在尺度金字塔的每一层上是逐步重复的。...尺度金字塔中每一层之间的尺度因子通常在1.05和1.2之间，图像重复地按尺度缩小，直到尺度的源帧不再能容纳完整的HOG窗口。如果SVM分类器以任何尺度预测检测目标，则返回相应的边界框。...这种技术比Viola-Jones目标检测更精确，但计算上更复杂。
之所以出现这种问题，是因为目标物和背景不能很好的区分开。 一般图像预处理，都会有以下一些过程： 转换成灰度图。...检测物体边缘 阈值处理 纯色背景一般到这里就可以了，目标物和背景以及能够很好的区分出来了。 最后通过查找物体的轮廓数量，计算出对应的物体数量。...mask) # 膨胀和腐蚀 mask = cv2.dilate(mask, None, iterations=1) mask = cv2.erode(mask, None, iterations=1) # 检测边缘...今天重新看，我觉得我应该可以很好的实现了。就通过以上的方法得到字母和数字，识别需要训练一个模型或者找到大量的数字和字母图片，并打上标签，一一匹配，查找匹配度最高的即可。...当然了，现在有很多现成的机器学习库，掌握流程后，套个模板还是比较简单的，下面是如何识别数字的。
本文方法通过构造一种独特的特征金字塔来避免图像金字塔的计算量过高的问题，同时能较好的处理物体检测中的多尺度变化问题。 摘要 特征金字塔是处理多尺度物体检测问题的一个基础组成部分。...然而，最近基于深度学习的物体检测算法考虑到计算量和内存限制都尽量避免采用特征金字塔的方式。...然而，最近的ImageNet和COCO物体检测比赛结果表明，通过采用测试时多尺度的图像金字塔仍然可以提升最终的性能。这说明当前基于单层特征的检测系统还是具有一定的局限性。...Fast RCNN和Faster-RCNN则只采用了单一的尺度特征来平衡速度和精度。 FPN算法 FPN的目标是利用卷积网络本身带有的层次性语义特征，来构建特征金字塔。...FPN本身不是检测算法，只是一个特征提取器。它需要和其他检测算法结合才能使用。下面介绍FPN如何应用于区域选择网络（RPN）和物体检测网络（Fast RCNN）。
作者：Edison_G 为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种新的目标检测方法。...一、前言 为了解决目标检测任务中小目标检测精度低、误检、漏检率高等问题，有研究者提出了一种基于YOLOv4卷积神经网络的多目标检测方法。...多目标检测作为目标检测领域的一个重要研究方向，一直受到研究人员的广泛关注。目前，在智能交通、智能辅助驾驶和视频监控等领域已经产生了深入的研究。...目前目标检测任务主要针对不同的应用场景选择合适的检测算法：单阶段算法检测速度最快，但准确率较低；两阶段和多阶段检测算法可以获得更高的检测精度，但以牺牲检测速度为代价。...+分类的思想，将输入图像分别划分为76×76、38×38、19×19三种不同尺寸的网格图像，分别实现小目标、中目标和大目标的检测目标。
归纳总结 Name Value 标签 #多尺度 目的 针对目标检测任务中，目标尺度变化的问题，设计了特征金字塔网络 方法 构建多层特征图之间的联系，合理利用高层语义信息和底层位置信息 总结 是目标检测模型的标配...问题背景 作者提到，在2017年以前，目标检测中的一个基本挑战就是目标检测模型在处理目标多尺度变化问题的不足，因为在当时很多网络都使用了利用单个高层特征，(比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层...，但计算量大，内存消耗大，因此作者提出了特征金字塔结构，能在增加极小的计算量的情况下，处理好物体检测中的多尺度变化问题。...； 图（b）所示的是2017年常见的利用最后一层（高层）特征图检测目标的模型结构，其对于多尺度目标的检测能力不足； 图（c）是一种利用卷积神经网络固有的多尺度特征图构建的多尺度检测模型（如SSD），但是其没有结合高层语义信息和底层位置信息...，因此检测精度一般； 图（d）即FPN结构，是一种具有侧向连接（lateral connections）的自上而下的网络结构，用来构建不同尺寸的具有高级语义信息的特征图，并且很好的利用了不同层特征的信息
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