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streamlit是一个Python库，可以只用Python（无需前端）创建一个网页应用。只要几行代码就可以为我们的应用创建一个界面，很适合做一些演示，比如展示数据、演示模型等。
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。。。。
题目：Sparse Adversarial Attack to Object Detection
当我们输入一张图片，首先传达给backbone网络进行特征提取，backbone的选择不是唯一的，可以使用resnet50,101等等，其目的就是为了得到图像的大小较小，但却很深的特征层
尽管R-CNN是物体检测的鼻祖，但其实最成熟投入使用的是faster-RCNN，而且在pytorch的torchvision内置了faster-RCNN模型，当然还内置了mask-RCNN，ssd等。既然已经内置了模型，而且考虑到代码的复杂度，我们也无需再重复制造轮子，但对模型本身还是需要了解一下其原理和过程。
本文介绍了单次多框检测（Single Shot MultiBox Detector, SSD）算法，该算法是一种基于深度学习的目标检测算法，主要应用于计算机视觉领域。SSD算法可以同时检测多个目标，并且能够在不增加计算量的情况下提高检测精度。该算法具有速度快、精度高的特点，是当前比较流行的物体检测算法之一。
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
Classic_model_examples/2017_Mask-RCNN_TargetDetectionAndSegmentation at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2
【导读】这是一篇关于使用基于深度学习的目标检测来实现监控系统的快速教程。在教程中通过使用 GPU 多处理器来比较不同目标检测模型在行人检测上的性能。
Streamlit是一个快速构建数据分析和机器学习Web页面的开源Python库。
高分辨率网络（HRNet）是用于人体姿势估计的先进神经网络-一种图像处理任务，可在图像中找到对象的关节和身体部位的配置。网络中的新颖之处在于保持输入数据的高分辨率表示，并将其与高分辨率到低分辨率子网并行组合，同时保持有效的计算复杂性和参数计数。
上次我们分享了目标检测 One-Stage 的代表 YOLO，从体验、理论到代码实战。其实 One-Stage 还有一个代表是 SSD ，这个等到下一次我们再讲解，因为 SSD 涉及到部分 Two-Stage 目标检测的知识。
DeepStream SDK是一个通用的流分析SDK，它使系统软件工程师和开发人员能够使用NVIDIA Jetson或NVIDIA Tesla平台构建高性能智能视频分析应用程序。
本文将利用 TorchVision Faster R-CNN 预训练模型，于 Kaggle: 全球小麦检测[1] ? 上实践迁移学习中的一种常用技术：微调（fine tuning）。 本文相关的 Ka
讲道理，docker是天然的微服务，确实是能敏捷高效的解决深度学习这一块的几个痛点。
关于Mask R-CNN的详细理论说明，可以参见原作论文https://arxiv.org/abs/1703.06870，网上也有大量解读的文章。本篇博客主要是参考了PyTorch官方给出的训练教程，将如何在自己的数据集上训练Mask R-CNN模型的过程记录下来，希望能为感兴趣的读者提供一些帮助。
本文主要介绍基于DeepSORT和TorchVision检测器实现实时目标跟踪实例。
在安装python的相关模块和库时，我们一般使用“pip install 模块名”或者“python setup.py install”，前者是在线安装，会安装该包的相关依赖包；后者是下载源码包然后在本地安装，不会安装该包的相关依赖包。所以在安装普通的python包时，利用pip工具相当简单。但是在如下场景下，使用python setup.py install会更适合需求：
作为车辆的学渣，去年开始研究图像算法，也是第一次面纯做自动驾驶的公司，留个纪念吧。 1、简历过了第二天，HR就给打电话了，还是非常效率的，简单聊了两句就约了面试的时间。 2、人在大连，接下来是电话面试，持续了40分钟，面试官我觉得还是很专业的，不光是问了项目和算法部分，还问了其他一些学生工作什么的，让我很意外。 3、工程师面完过了的话，过两天就是在线coding了 问题1、自我介绍 2、对于我的项目做了很详细的询问，算法的构建，网络的模型，最后甚至问到了输出和损失函数部分
之前的文章简要介绍了Faster-RCNN等物体检测的算法，本文将从代码角度详细分析介绍Faster-RCNN的实现。本文使用的代码参考了chenyuntc的实现，代码的位置看这里。需要注意的是，本文使用的框架是Pytorch。
1. 简介： 1.1. 什么是EasyDL专业版 EasyDL专业版是EasyDL在2019年10月下旬全新推出的针对AI初学者或者AI专业工程师的企业用户及开发者推出的AI模型训练与服务平台，目前支持视觉及自然语言处理两大技术方向，内置百度海量数据训练的预训练模型，可灵活脚本调参，只需少量数据可达到优模型效果。 适用人群： 专业AI工程师且追求灵活、深度调参的企业或个人开发者 支持定制模型类型。 1.2. 支持视觉及自然语言处理两大技术方向: 视觉：支持图像分类及物体检测两类模型训练。 任务类型: 预置算法 图像分类：Resnet(50,101)、Se_Resnext(50,101)、Mobilenet Nasnet 物体检测：FasterRCNN、YoloV3、mobilenetSSD 自然语言处理：支持文本分类及短文本匹配两类模型训练，内置百度百亿级数据所训练出的预训练模型ENNIE. ERNIE(艾尼）是百度自研持续学习语义理解框架，该框架可持续学习海量数据中的知识。基于该框架的ERNIE2.0预训练模型，已累计学习10亿多知识，中英文效果全面领先，适用于各类NLP应用场景。 任务类型 ：预置网络 文本分类：BOW、CNN、GRU、TextCNN、LSTM、BiLSTM 短文本匹配：SimNet(BOW、CNN、GRU、LSTM)、FC 1.3. EasyDL专业版特点 预置百度百亿级数据规模的预训练模型，包括丰富的视觉模型及自然语言处理模型ERNIE，训练效果更突出。 对比经典版，支持代码级调整模型参数和模型结构，封装底层算法逻辑细节，代码行数更少，更易有算法基础的开发者上手。 支持从数据管理，模型训练到模型部署一站式AI服务。 如果说EasyDL经典版是倚天剑，PaddlePaddle是屠龙刀，那么EasyDL专业版就是刀剑合璧。
最早期的检测算法 (主要为R-CNN、SPPNet) 都属于multi-stage系。这个时候的Selective Serach、Feature extraction、location regressor、cls SVM是分成多个stage来各自单独train的。故谓之曰“multi-stage”：
Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架，当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等，此外还支持预训练模型库下载相关的模型，直接预测推理。
近日，亚马逊正式推出了开源代码库 AutoGluon。开发者依靠仅仅几行代码，就可以编写出 AI 嵌入应用程序。
上一节详细解读了Faster RCNN中的RPN和ROIHead的细节，这一节我们将从搭建完整的Faster RCNN模型出发来进行梳理。
本期我们提供 MMTracking 里多目标跟踪（MOT）任务的食用指南。后续单目标跟踪的食用指南也在路上哦～
机器学习入门好文，强烈推荐 深度神经网络全面概述：从基本概念到实际模型和硬件基础 神经网络与深度学习 27种深度学习主流神经网络 三分钟搞懂深度学习：物体的识别和检测，以“找椅子”为例 ：代码和遇到问题后的解决方法 物体识别SIFT算法（Scale-Invariant feature transform，尺度不变特征变换）：可以使用 图像物体分类与检测算法综述：数据图像收集 训练自己haar-like特征分类器并识别物体（1）：opencv 【原】训练自己haar-like特征分类器并识别物体（2）:ope
【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。查看专栏历史文章，请点击下方蓝色字体进入相应链接阅读。查看关于本专栏的介绍：PyTorch专栏开篇。
自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别，但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。
监控是安保和巡查一个不可或缺的组成部分。在大多数情况下，这项工作需要长时间去查找一些你不期望发生的事。我们做的这件事很重要，但也是一项非常乏味的任务。
这篇综述是我统计信号处理的作业，在这里分享一下，将介绍计算机视觉中的目标检测任务，论述自深度学习以来目标检测的常见方法，着重讲yolo算法，并且将yolo算法与其他的one-stage以及two-stage方法进行比较。
发现了最近 arxiv 上的一篇文章 Empirical Upper-bound in Object Detection and More，作者们在多个数据集上探讨了多种检测器所能达到的性能上限，颇有当年 Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 的风采。“目标检测还有什么能做的？”这个问题确实很令人迷茫，但自己今后仍然会密切关注这个方向，希望能和这篇文章一样，为大家带来一些启发。
torchvision.models[4] 里包含了许多模型，用于解决不同的视觉任务：图像分类、语义分割、物体检测、实例分割、人体关键点检测和视频分类。
近期目标检测论文真的巨多，大家可以看这篇文章感受一下：一文看尽16篇目标检测最新论文（ATSS/MnasFPN/SAPD/CSPNet/DIoU Loss等）
大家好，前面一篇文章介绍了torchvision的模型ResNet50实现图像分类，这里再给大家介绍一下如何使用torchvision自带的对象检测模型Faster-RCNN实现对象检测。Torchvision自带的对象检测模型是基于COCO数据集训练的，最小分辨率支持800， 最大支持1333的输入图像。
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。
人物检测确实是个老生常谈的话题了，自动驾驶中的道路行人检测、无人零售中的行为检测、时尚界的虚拟穿搭、安防界的人员监控、手机应用中的人脸检测……人物检测不易察觉，但已经渗透到生活中的方方面面。
SmartDet：https://arxiv.org/pdf/2201.04235.pdf
这个目标检测神器简直香炸了！它不仅连续登录Github全球趋势榜，拥有的全球尖端算法论文也接连登录全球技术趋势榜PaperWithCode。
近日，媒体接连报道电动车起火爆炸造成严重人员伤亡的新闻，针对该问题，社区物业明令禁止电瓶车入户，但是依然有人忽视这个问题严重性。目前，AI应用已经可以有效地预防此类问题，在进入电梯的时候就可以采取报警和有效措施。AI在安防领域的应用非常广泛，在各类公共场合迅速识别人员摔倒、打架、争吵，以及车辆行驶异常等行为，可以及时通知安保人员进行干预。
Torchvision更新到0.3.0后支持了更多的功能，其中新增模块detection中实现了整个faster-rcnn的功能。本博客主要讲述如何通过torchvision和pytorch使用faster-rcnn，并提供一个demo和对应代码及解析注释。
标题：BUAA_BIGSCity：百度KDD CUP 2022风电预测时空图神经网络
该文摘要总结如下：
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