去年7月，Amusi 曾做过一篇整理：大盘点 | 性能最强的目标检测算法，那时收集的情况是：改进后的 Cascade R-CNN 算法是截止(2019.07.07)目标检测方向性能最强的算法，其 mAP 为 50.9。
在数字仿真技术应用领域，特别是在自动驾驶技术的发展中，目标检测是至关重要的一环，它涉及到对周围环境中物体的感知，为智能装备的决策和规划提供了关键信息。
在真实场景中，我们见到的图像不都是方方正正的，比如扫描的图书和遥感图像，需要检测的目标通常是有一定旋转角度的。这时候就需要用到旋转目标检测方法，对目标进行精确的定位，方便后面的识别、分析等高级任务。
今天分享一篇发表在MICCAI 2020上的论文：CircleNet: Anchor-Free Glomerulus Detection with Circle Representation (原文链接：[1]，github：[2])。
Logo识别技术是现实生活中应用很广的一个领域，比如一张照片中是否出现了Adidas或者Nike的商标Logo，或者一个杯子上是否出现了星巴克或者可口可乐的商标Logo。学术上早在2013年开始就已经陆续使用深度学习做相关的研究，而业界Logo识别已经开始商业化，包括谷歌，百度，阿里等公司都在AI开放平台开放了API给大家提供Logo识别的使用接口。在安全领域Logo识别技术的应用也很广泛，例如敏感信息挖掘，垃圾邮件过滤等方面都有涉及Logo识别相关的应用。2020年RSA创新沙盒中inky公司在恶意邮件识别系统中也用到了这一关键技术。
预告一下，最近无事，根据个人多年的证券操作策略和自己的浅显的AI时间序列的算法知识，还有自己Javascript的现学现卖，在微信小程序上弄了个简单的辅助系统。我先试试效果如何，不错的话将来弄个文章给大家介绍介绍。
上面的结果由Mask R-CNN得到，可以看到由于边界框定位不准导致前两张图的实例掩码缺失，以及后两张图的边界框与实例掩码不统一。
本文对中科院自动化所、地平线合作的论文《RDSNet: A New Deep Architecture for Reciprocal Object Detection and Instance Segmentation》进行解读，该论文发表在AAAI 2020，且已开源：
YOLO目标检测算法诞生于2015年6月，从出生的那一天起就是“高精度、高效率、高实用性”目标检测算法的代名词。
近年来，自动驾驶汽车不断走进我们的视野中，面向自动驾驶的目标检测算法也成为了国内外的研究热点之一。安全可靠的自动驾驶汽车依赖于对周围环境的准确感知，以便及时做出正确的决策。目标检测是自动驾驶系统的关键任务之一，其主要的功能是检测前方道路上出现的目标的空间位置和目标类别。
最近准备开始认真的梳理一下目标检测的相关算法，组合成一个目标检测算法系列。之前看到了一张特别好的目标检测算法分类的甘特图，但忘记是哪里的了，要是原始出处请提醒我标注。
向大家推荐一篇今天新出的论文Recent Advances in Deep Learning for Object Detection，该文调查了2012年以来的256篇深度学习目标检测的文献，用40页的篇幅由远及近、有浅入深从目标检测算法组件、学习策略、应用与基准测评三个角度展现了该领域近年进展，内容详实而全面，非常值得参考。
该论文研究了非常有意义的增量式少样本目标检测场景iFSD(Incremental Few-Shot Detection)，场景设置如下：
目标检测是指在图像或视频中分类和定位物体的任务。由于其广泛的应用，最近几年目标检测受到了越来越多的关注。本文概述了基于深度学习的目标检测器的最新发展。同时，还提供了目标检测任务的基准数据集和评估指标的简要概述，以及在识别任务中使用的一些高性能基础架构，其还涵盖了当前在边缘设备上使用的轻量级模型。在文章的最后，我们通过以图表的形式直观地在多个经典指标上比较了这些架构的性能。
从 2006 年以来，在 Hilton、Bengio、LeChun 等人的引领下，大量深度神经网络的论文被发表，尤其是 2012 年，Hinton课题组首次参加 ImageNet图像识别比赛，其通过构建的 CNN 网络AlexNet[1]一举夺得冠军，从此神经网络开始受到广泛的关注。深度学习利用多层计算模型来学习抽象的数据表示，能够发现大数据中的复杂结构，目前，这项技术已成功地应用在包括计算机视觉领域在内的多种模式分类问题上。计算机视觉对于目标运动的分析可以大致分为三个层次:运动分割，目标检测；目标跟踪；动作识别，行为描述[2]。其中，目标检测既是计算机视觉领域要解决的基础任务之一，同时它也是视频监控技术的基本任务。由于视频中的目标具有不同姿态且经常出现遮挡、其运动具有不规则性，同时考虑到监控视频的景深、分辨率、天气、光照等条件和场景的多样性，而且目标检测算法的结果将直接影响后续的跟踪、动作识别和行为描述的效果。故即使在技术发展的今天，目标检测这一基本任务仍然是非常具有挑战性的课题，存在很大的提升潜力和空间。
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。
要知道衡量目标检测最重要的两个性能就是 精度和速度，特指 mAP 和 FPS。其实现在很多论文要么强调 mAP 很高，要么就是强调 mAP 和 FPS 之间 Trade-off 有多好。
近期开源的CV项目真不少，所以CVer的论文项目开源速递系列决定改成周更模式。不过当然前提是累计到3篇 Amusi觉得值得推荐的情况。
趁最近目标检测（Object Detection）方向的论文更新较少，Amusi 赶紧做个"最强目标检测算法"大盘点。
本次直播课程是由深度学习资深研究者-杨阳博士从百度Apollo自动驾驶感知技术出发，讲解环境感知中深度学习的实用性与高效性。
完成前三章的速览以后，到18年底的检测网络发展情况相信读者已经基本心里有数了，第四章我们将开始介绍从19年的anchor free类目标检测算法，到最新的transformer目标检测算法并尝试提供相应的代码仓库，以便更好的把握检测网络的发展。
当下，由于水下恶劣危险的环境，海洋产业在发展中面临着迫切的产业智能化升级需求。为了解决该类问题，将光学技术、声学技术和 AI 算法更好的融入到海洋产业中，近期，一场由国家自然基金委、鹏城实验室和湛江市人民政府联合主办的线上比赛「水下目标检测算法赛」拉开了帷幕。
在无人机(UAV)目标检测任务中，存在因检测目标尺度小、检测图像背景复杂等原因导致的漏检、误检问题。针对上述问题，提出改进YOLOv8s的无人机图像目标检测算法。
目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。本文主要介绍基于深度学习的两种目标检测算法思路与具体实现细节，分别为One-Stage目标检测算法和Two-Stage目标检测算法。
计算机视觉中的目标检测，因其在真实世界的大量应用需求，比如自动驾驶、视频监控、机器人视觉等，而被研究学者广泛关注。
http://www.tensorinfinity.com/paper_156.html
工厂人员行为识别检测 基于YOLOv7技术来实现的图像识别。人员行为识别图像识别算法是计算机视觉的基础算法，例如VGG，GoogLeNet，ResNet等，这类算法主要是判断图片中目标的种类。目标检测算法和图像识别算法类似，但是目标检测算法不仅要识别出图像中的物体，还需要获得图像中物体的大小和位置，使用坐标的形式表示出来。如下图：图像识别和目标检测
目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系架构，同时了解目标检测相关的技术栈及其未来的发展趋势。由于编者水平有限，本文若有不当之处还请指出与纠正，欢迎大家评论交流！
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目标检测是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术, 用于检测数字图像和视频中特定类别的语义对象 (例如人、建筑物或汽车等), 其在视频安防,自动驾驶, 交通监控, 无人机场景分析和机器人视觉等领域有广阔的应用前景。近年来, 由于卷积神经网络的发展和硬件算力提升, 基于深度学习的目标检测取得了突破性的进展。目前, 深度学习算法已在计算机视觉的整个领域得到广泛采用, 包括通用目标检测和特定领域目标检测. 大多数最先进的目标检测算法都将深度学习网络用作其骨干网和检测网络, 分别从输入图像 (或视频), 分类和定位中提取特征。
人工智能正在驱动新一轮的商业变革，而算法技术则是推动核心底层技术的重要力量。算法崛起时代，技术浪潮可谓一日千里，算法工程师也只有不断精进自身技术，才能与时俱进、驭浪前行。近日，奇点云算法工程师三角肌在目标检测算法领域又有新突破。
「YOLO 之父」Joseph Redmon 宣布退出计算机视觉领域了！这个刚刚出现的消息着实让人工智能界感到惊讶。
目标检测的任务是从图像中精确且高效地识别、定位出大量预定义类别的物体实例。随着深度学习的广泛应用，目标检测的精确度和效率都得到了较大提升，但基于深度学习的目标检测仍面临改进与优化主流目标检测算法的性能、提高小目标物体检测精度、实现多类别物体检测、轻量化检测模型等关键技术的挑战。针对上述挑战，本文在广泛文献调研的基础上，从双阶段、单阶段目标检测算法的改进与结合的角度分析了改进与优化主流目标检测算法的方法，从骨干网络、增加视觉感受野、特征融合、级联卷积神经网络和模型的训练方式的角度分析了提升小目标检测精度的方法，从训练方式和网络结构的角度分析了用于多类别物体检测的方法，从网络结构的角度分析了用于轻量化检测模型的方法。此外，对目标检测的通用数据集进行了详细介绍，从4个方面对该领域代表性算法的性能表现进行了对比分析，对目标检测中待解决的问题与未来研究方向做出预测和展望。目标检测研究是计算机视觉和模式识别中备受青睐的热点，仍然有更多高精度和高效的算法相继提出，未来将朝着更多的研究方向发展。
论文解读: Quantized Convolutional Neural Networks for Mobile Devices
目标检测算法主要包括：【两阶段】目标检测算法、【多阶段】目标检测算法、【单阶段】目标检测算法
目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它旨在识别图像中的特定物体并确定其位置。目标检测在许多应用领域中都有广泛的应用，如智能交通、安全监控、医学影像分析等。
目标检测是可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置。
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。
沈春华教授本硕士毕业于南京大学，之后便在澳大利亚国立大学继续攻读第二个硕士，毕业后在阿德莱德大学（University of Adelaide）深造，获得了博士学位。
在目标检测的应用领域，水下目标检测目前仍然还是一个具有挑战的领域，本文总结了水下目标检测的关键问题、相关论文以及一些比赛的开源方案，希望对大家有帮助。
水下目标检测旨在对水下场景中的物体进行定位和识别。这项研究由于在海洋学、水下导航等领域的广泛应用而引起了持续的关注。但是，由于复杂的水下环境和光照条件，这仍然是一项艰巨的任务。因此近年来有多个赛事与水下目标检测相关，接下来我们将介绍在水下目标检测领域的深度学习方法概述。
人员闯入检测告警算法通过yolov5网络模型识别检测算法，人员闯入检测告警算法对未经许可或非法进入的人员进行及时识别告警，确保对危险区域的安全管理和保护。人员闯入检测告警算法中使用到的YOLO系列框架模型是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍人员闯入检测告警算法Yolo框架之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。人员闯入检测告警算法Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框），总共 49x2=98 个bounding box。我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。
目标检测算法很多，但那些在COCO等数据集上登顶的算法往往模型较大、计算复杂度高，其实大家更关心的是“开源”且“实时”目标检测方法。
目标检测是计算机视觉中的一个重要问题，近年来传统检测方法已难以满足人们对目标检测效果的要求，随着深度学习在图像分类任务上取得巨大进展，基于深度学习的目标检测算法逐渐成为主流。 总体上站长我都做了summary，先上图为敬：
虽然在某些特定的场景下计算机可以比人类更快、更精准的识别出目标，但实际上，由于各类物体在不同的观测角度、不同的光照成像、遮挡等因素的干扰，计算机视觉的图像识别迄今为止还未能完全达到人类的水平，更遑论超越了。因此目标检测一直以来都是计算机视觉非常基础、也最具有挑战性的课题。
目标检测技术作为视觉技术届的顶梁柱，不仅单兵作战在人脸、车辆、商品、缺陷检测等场景有出色的表现，也是文本识别，图像检索、视频分析、目标跟踪等复合技术的核心模块，应用场景可谓比比皆是。
人员抽烟行为识别检测系统依opencv+python深度学习架构模型，对现场画面开展7×24h无间断分析，减少了人力成本。人员抽烟行为识别检测系统识别管控区域人员的抽烟状况。当发现异常状况时，以迅速的方式进行预警提醒。opencv+python深度学习架构模型优化算法识别率高，识别精密度97%，对人员抽烟行为精准识别。
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