在停车场找到一个空位是一个棘手的问题。如果传入的流量变化很大，甚至很难管理这些批次。哪个车位在这个时刻空置？什么时候需要更多车位？驾驶员是否发现很难到达特定的位置？哪辆车停在哪里？谁把车停好了？
【新智元导读】 Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexNet 赢得了 ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）说起，总结了至今关键的 13 大模型及其概念，比如 VGGNet、ResNet、Inception 到最近的 Mask RCNN。作者特别强调，所有参考文献都精挑细选，以便读者能够
原文：medium 来源：新智元 作者：Đặng Hà Thế Hiển 编译：新智元编辑部 本文长度为5000字，建议阅读8分钟 本文通过一张信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史，总结CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念。 ［导读］Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexNet 赢
目标检测是计算机视觉和模式识别的重要研究方向，主要是确定图像中是否有感兴趣的目标存在，并对其进行探测和精确定位。传统的目标检测流程采用滑动窗口进行区域选择，然后采用 SIFT、HOG 等方法进行特征提取，最后采用 SVM、Adaboost 进行类别判断。但是传统的目标检测方法面临的主要问题有：特征提取鲁棒性差，不能反应光照变化、背景多样等情况；区域选择没有针对性，时间复杂度高，窗口冗余。基于深度学习的目标检测模型有 Faster RCNN，Yolo 和 Yolo2，SSD 等，对图片中的物体进行目标检测的应用示例如下所示：
为什么需要提取文本图像中的表格区域？如果你做过OCR或者有一定了解，那么考虑这样一个场景：一张论文截图，有图有表还有公式，如果直接做OCR，首先纯文本区域应该是没问题的，对于表格区域如果你用的ocr接口效果不错那么应该可以识别出表格中的文字并且保留它们的相对位置，但是表格的结构肯定是被抛弃了的。虽然乍一看去没什么不对，但是没有线的表格是没有灵魂的。。。。
导读：PaddleCV是飞桨开源的产业级CV工具与预训练模型集，提供了依托于百度实际产品打磨，能够极大地方便 CV 研究者和工程师快速应用。使用者可以使用PaddleCV 快速实现图像分类、目标检测、图像分割、视频分类和动作定位、图像生成、度量学习、场景文字识别和关键点检测8大类任务，并且可以直接使用百度开源工业级预训练模型进行快速应用于工业、农业、医疗、零售、媒体、驾驶等领域。用户在极大地减少研究和开发成本的同时，也可以获得更好的基于产业实践的应用效果。
faster-RCNN在目标检测精度上已经能够达到一个很高的水准，但是作为RCNN系列的最巅峰，它提出了RPN网络产生推荐性区域，但是它依旧有着一些缺点，这些区域里面有大面积是重合的，影响了计算效率。为了更好地提升目标检测的计算效率，从DPM检测中获得了相关的灵感，于是yolo网络应运而生，现在yolo网络已经有了很多的版本，yolo v1、yolo v2、yolo v3、fast yolo 等系列算法，本文针对最原始的yolo v1算法。
在WWDC 2017上，苹果首次公布了机器学习方面的动作。iOS系统早已支持Machine Learning 和 Computer Vision ，但这次苹果提供了更合理，容易上手的API，让那些对基础理论知识一窍不通的门外汉也能玩转高大上的前沿科技。 这篇文章介绍了通过苹果最新的API把YOLO模型集成到APP中的两种方法。此前，AI100（rgznai100）介绍过YOLO这个项目，它是一个用于摄像头的实时目标检测系统，详情请参阅：《YOLO一眼就能认出你：看一个神经网络如何全视野实时检测目标》
PP-YOLO评估指标显示出比现有的最新对象检测模型YOLOv4更高的性能。但是，提出者百度却谦虚的声明：
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2002.03923v1.pdf
对于一张图片，R-CNN基于selective search方法大约生成2000个候选区域，然后每个候选区域被resize成固定大小（227×227）并送入一个CNN模型中，使用AlexNet来提取图像特征，最后得到一个4096维的特征向量。然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。为了提升定位准确性，R-CNN最后又训练了一个边界框回归模型。训练样本为(P,G)，其中P=(Px,Py,Pw,Ph)为候选区域，而G=(Gx,Gy,Gw,Gh)为真实框的位置和大小。G的选择是与P的IoU最大的真实框，回归器的目标值定义为：
本文提出的IA-YOLO方法可以在正常和恶劣天气条件下自适应处理图像。实验结果证明了IAYOLO方法在雾天和弱光情况下的有效性。
上周介绍了Gaussian YOLOv3以及GHM Loss，这周我们来看看斯坦福大学和澳大利亚阿德莱德大学在CVPR2019发表的《Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression》，论文的核心就是提出了一个新的Loss，叫做GIOU Loss，论文原文地址见附录。
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虽然基于深度学习的目标检测方法在传统数据集上取得了良好的效果，但在恶劣天气条件下从低质量图像中定位目标仍然具有挑战性。现有的方法要么难以平衡图像增强和目标检测任务，要么往往忽略有利于检测的潜在信息。 为了缓解这一问题，本文提出了一种新的图像自适应YOLO (IA-YOLO)框架，可以对每张图像进行自适应增强，以提高检测性能。针对YOLO探测器的恶劣天气条件，提出了一种可微分的图像处理(DIP)模块，并利用小型卷积神经网络(CNN-PP)对其参数进行预测。 IA-YOLO以端到端的方式学习CNN-PP和YOL
未来十年，自动驾驶将彻底改变人们的出行方式。目前，自动驾驶应用程序目前正在测试各种案例，包括客车，机器人出租车，自动商业运输卡车，智能叉车以及用于农业的自动拖拉机。自动驾驶需要计算机视觉感知模块来识别和导航环境。此感知模块的作用是：
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.13243.pdf
最近正好在做检测项目，相对于分类任务而言，检测任务的优化策略少之又少，最近阅读了 @李沐老师 团队新出的论文Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks中，提到了一些在不牺牲模型性能的前提下提升目标检测模型的tricks。
作者｜周威，https://zhuanlan.zhihu.com/p/150127712
AI 科技评论按：去年 10 月，香港中文大学-商汤联合实验室在 OpenMMLab 的首版计划中，开放了 MMCV 和 MMDetection（初期版本）。其初衷是为了在计算机视觉的一些重要方向建立统一而开放的代码库，并不断把新的算法沉淀其中。在过去的半年多时间，这些代码库已经产生了重要影响，越来越多的 MMLab 以外的研究团队开始把 MMDetection 作为实现新的目标检测算法的基础，并不断将其新算法回馈到 MMDetection 中。
作者 | 小白 来源 | 小白学视觉 未来十年，自动驾驶将彻底改变人们的出行方式。 目前，自动驾驶应用程序目前正在测试各种案例，包括客车、机器人出租车自、动商业运输卡车、智能叉车以及用于农业的自动拖拉机。自动驾驶需要计算机视觉感知模块来识别和导航环境。此感知模块的作用是： 车道检测 检测环境中的其他物体：车辆，行人，动物 跟踪检测到的对象 预测他们可能的运动 一个好的感知系统应该能够在各种驾驶条件下（白天/晚上、夏天/冬天、下雨/下雪等）实时完成这项工作。 车道检测模型 在本文中，我们将探究一个实时
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易于使用和部署使NVIDIA Jetson平台成为开发人员，研究人员以及制造和部署机器人（例如JetBot，MuSHR和MITRaceCar）的制造商的必然选择。
先假设一个场景，幼儿园老师给小朋友们出了一个题目，看谁能最快的找出笑的最美的那张脸？各位SIGAIer也可以试验下，和小朋友们比比测试下自己的辨识能力。
去年Amusi 盘点过：目标检测三大开源神器：Detectron2/mmDetectron/SimpleDet。大家反映内容很棒，不少同学开始用起来这些目标检测工具，不管用于发Paper还是做项目。
01懒人学RCNN.mp4 02懒人学FastRCNN.mp4 03懒人讲FasterRCNN之简介.mp4 04懒人学FasterRCNN之融合.mp4 05懒人讲FasterRCNN之RPN.mp4 06懒人讲FPN之引言.mp4 07懒人讲FPN之深入浅出FPN.mp4 08懒人讲FPN之FasterRCNN实践.mp4 09懒人学MaskRCNN之介绍.mp4
如果说非要提供一个方法快速掌握目标检测的深度学习算法的话，那就是自己从无到有的实现它，在这期间，可以对整个算法有更清晰的认识，此次系列文章旨在提供一个自己从无到有实现目标检测YOLOV3的教程，希望对那些对目标检测感兴趣的人有所帮助。
您只需看一次（YOLO）是快速、准确的单阶段目标检测器。最近发布的YOLO v4与其他目标检测器相比，显示出非常好的结果。
图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。
【导读】近日，腾讯三位工程师在arXiv上发表了论文，分析如何利用算法，针对热门手游“王者荣耀”游戏视频进行快速检测与识别，辨识视频中的角色（即“英雄”），以推荐视频给目标受众。为了提取游戏视频标签，需要在游戏视频中检测并识别其中的英雄及其阵营。本文提出了一种有效的两阶段算法，基于血条模板匹配方法检测视频中的所有英雄，再根据阵营分类，然后使用一个或多个深度卷积神经网络识别英雄姓名。实验证明了方法的效率与准确性。
在上一章中，我们了解了光学字符识别（OCR）技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型（EAST 模型）来识别扫描文档和照片中的文本，该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中，我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。
随着机器视觉和深度卷积神经网络(CNNs)被应用于新的问题和数据，网络架构的进步和这些网络的应用都得到了快速的发展。然而，在大多数分类和目标检测应用中，图像数据是这样的，感兴趣的对象相对于场景来说是很大的。这可以在最流行的公共基准数据集ImageNet、VOC、COCO和CIFAR中观察到。这些数据集和它们对应的挑战赛继续推进网络架构比如SqueezeNets, Squeeze-and-Excitation Networks, 和 Faster R-CNN。对于DigitalGlobe的WorldView-3卫星将每个像素表示为30平方厘米的区域的卫星数据。在这些场景中，在大于3000x3000的场景中像汽车这样的物体通常是13x7像素或更小。这些大型场景需要预处理，以便在现代目标检测网络中使用，包括将原始场景切割成更小的组件用于训练和验证。除此之外，在停车场和繁忙的道路等区域，车辆等物体往往位于较近的位置，这使得车辆之间的边界在卫星图像中难以感知。缺乏公共可用的标记数据也阻碍了对这个应用程序空间的探索，只有xView Challenge数据集拥有卫星捕获的带有标记对象的图像。等空中数据集分类细粒度特性在空中图像(COFGA),大规模数据集在空中图像(队伍),对象检测和汽车开销与上下文(COWC)也有类似的对象类,但存在一个较低的地面样本距离(德牧)使他们更容易获得良好的对象检测结果,但限制了实际应用。考虑到将CNNs应用于卫星数据所面临的挑战，将升级作为预处理步骤对实现准确探测目标的良好性能至关重要。深度学习的进步导致了许多先进的体系结构可以执行升级，在低分辨率图像上训练网络，并与高分辨率副本进行对比验证。尽管关于这一主题的文献越来越多，但超分辨率(SR)在目标检测和分类问题上的应用在很大程度上还没有得到探索，SR与最近邻(NN)插值等也没有文献记载。SR网络作为卫星图像中目标检测的预处理步骤，具有良好的应用前景，但由于其深度网络包含数百万个必须正确训练的参数，因此增加了大量的计算成本。与SR不同的是，NN仍然是最基本的向上缩放方法之一，它通过取相邻像素并假设其值来执行插值，从而创建分段阶跃函数逼近，且计算成本很小。
YOLO V8已经在本月发布了，我们这篇文章的目的是对整个YOLO家族进行比较分析。了解架构的演变可以更好地知道哪些改进提高了性能，并且明确哪些版本是基于那些版本的改进，因为YOLO的版本和变体的命名是目前来说最乱的，希望看完这篇文章之后你能对整个家族有所了解。
作者灯会为21届中部985研究生，凭借自己整理的面经，去年在腾讯优图暑期实习，七月份将入职百度cv算法工程师。在去年灰飞烟灭的算法求职季中，经过30+场不同公司以及不同部门的面试中积累出了CV总复习系列，此为目标检测篇。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿
在本章中，我们将继续讨论图像处理与深度学习的最新进展。我们将特别处理一些问题，并将尝试使用深度 CNN 的深度学习来解决这些问题
我们提出YOLO，一种新的目标检测方法。以前的目标检测是用分类的方式来检测，而我们将目标检测定义成回归问题，从空间上分隔出边界框和相关的类别概率。这是一个简洁的神经网络，看一次全图后，就能直接从全图预测目标的边界框和类别概率。因为整个检测线是一个单一的网络，在检测效果上，可以直接做端到端的优化。我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO模型每秒可以处理45帧图片。该网络的一个更小的版本——Fast YOLO，每秒可以处理155帧图片，其mAP依然能达到其他实时检测模型的2倍。对比最先进的检测系统，YOLO有更多的定位误差，和更少的背景误检情况(把背景预测成目标)。最终，YOLO学到检测目标的非常通用的表示。在从自然图片到其他领域，比如艺术画方面，YOLO的泛化能力胜过其他检测方法，包括DPM和R-CNN。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA！模型资源站出品，每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务，并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA！模型资源站（sota.jiqizhixin.com）即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载，共介绍 17 个在目标检测任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-C
随着样本制备技术和显微成像技术的快速发展，细胞图像的定量处理和分析在医学和细胞生物学等领域中发挥着重要作用。基于卷积神经网络（CNN），通过神经网络训练可以学习不同细胞图像的特征信息，具有较强的泛化性能。两阶段R-CNN系列及其一阶段变体是经典的基于CNN的实例分割任务框架。
Joseph Redmon和Ali Farhadi在2015年提出了YOLO目标检测深度网络，并在2017年和2018年进行了改进，这三个工作都发表在了当年的CVPR上。Joseph Redmon是华盛顿大学的博士，主要研究就方向为计算机视觉，这是Joseph Redmon的个人主页，Ali Farhadi是华盛顿大学的副教授，也是Joseph Redmon的导师，这是AIi Farhadi的个人主页。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
http://www.mamicode.com/info-detail-2314392.html
目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
导读：目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向手机端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
在各种遥感场景中进行车辆检测是一项具有挑战性的任务。各种遥感场景与多场景、多质量、多尺度和多类别的图像混杂在一起。车辆检测模型存在候选框不足、正建议采样弱和分类性能差的问题，导致其应用于各种场景时检测性能下降。更糟糕的是，没有这样一个覆盖各种场景的数据集，用于车辆检测。本文提出了一种称为双完全卷积一阶段目标检测（FCOS）的车辆检测模型和一个称为多场景、多质量、多尺度和多类别车辆数据集（4MVD）的车辆数据集，用于各种遥感场景中的车辆检测。双FCOS是一种基于FCOS的两阶段检测模型。在RPN阶段利用FCOS生成各种场景中的候选框。精心设计了两阶段正样本和负样本模型，以增强正建议采样效果，特别是在FCOS中忽略的微小或弱车辆。在RCNN阶段设计了一个两步分类模型，包括建议分类分支和点分类分支，以提高各种类型车辆之间的分类性能。4MVD是从各种遥感场景中收集的，用于评估双FCOS的性能。4MVD上的双FCOS对五类车辆检测的平均准确率为78.3%。大量实验表明，双FCOS显著提高了各种遥感场景下的车辆检测性能。
在现代世界的不同方面，信息技术的大规模整合导致将车辆视为信息系统中的概念资源。由于自主信息系统在没有任何数据的情况下没有意义，因此需要在现实和信息系统之间改变车辆信息。这可以通过人工代理或通过特殊的智能设备来实现，这些设备将允许通过其登记板识别车辆。在智能设备中，提到了车辆号牌的检测和识别系统。
随着物联网(IoT)、边缘计算和自主机器人等领域的车载视觉处理技术的出现，人们对复合高效卷积神经网络模型在资源受限的硬件设备上进行实时目标检测的需求越来越大。Tiny-YOLO通常被认为是低端设备中速度更快的对象探测器之一，这个也是今天作者工作的基础。
题目：Sparse Adversarial Attack to Object Detection
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