看见更大的世界，遇见更好的自己 See a better world to meet better for ourselves.
大数据文摘作品 编译：Yanruo、小鱼 这是一份详细介绍了目标检测的相关经典论文、学习笔记、和代码示例的清单，想要入坑目标检测的同学可以收藏了！ 在大数据文摘后台回复“目标检测”可打包下载全部论文~
人脸检测是计算机视觉中的老话题，应用广泛，研究者众多，业界不仅在向着更准的检测算法前进，轻量级检测人脸算法也成为应用中的宠儿。
视频目标识别是自主驾驶感知、监控、可穿戴设备和物联网等应用的一项重要任务。由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态，使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。有些方法采用稀疏方式进行检测或特征聚合，从而大大提高推理速度。主流的多帧无光流特征聚合和 Seq-NMS 后处理结合精度最高，但速度较慢（GPU 上小于10 FPS）。在准确率和速度之间需要权衡: 通常更快的方法准确率较低。所以研究兼具准确率和速度的新方法仍然有很大潜力。
【6】ReBiF：残差双融合特征金字塔网络，用于精确的Single-shot目标检测
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。
webshell是黑客进行网站攻击的一种恶意脚本，识别出webshell文件或通信流量可以有效地阻止黑客进一步的攻击行为。目前webshell的检测方法主要分为三大类：静态检测、动态检测和日志检测[1]。静态检测通过分析webshell文件并提取其编写规则来检测webshell文件，是目前最为常用的方法，国内外的webshell识别软件如卡巴斯基、D盾、安全狗、河马webshell等都是采用静态检测的方法，但由于webshell会不断地演化从而绕过检测[2]，所以静态检测最大的问题在于无法对抗混淆、加密的webshell以及识别未知的webshell[3]；动态检测通过监控代码中的敏感函数执行情况来检测是否存在webshell文件[4]，但由于涉及到扩展、Hook技术，性能损耗以及兼容性都存在很大的问题，所以难以大规模推广应用；日志检测主要通过webshell的通信行为做判断[5]，相对于以上两种检测方法来说，不仅检测效果好也不存在兼容性问题。
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。
“强基固本，行稳致远”，科学研究离不开理论基础，人工智能学科更是需要数学、物理、神经科学等基础学科提供有力支撑，为了紧扣时代脉搏，我们推出“强基固本”专栏，讲解AI领域的基础知识，为你的科研学习提供助力，夯实理论基础，提升原始创新能力，敬请关注。
早期目标检测研究以anchor-based为主，设定初始anchor，预测anchor的修正值，分为two-stage目标检测与one-stage目标检测，分别以Faster R-CNN和SSD作为代表。后来，有研究者觉得初始anchor的设定对准确率的影响很大，而且很难找到完美的预设anchor，于是开始不断得研究anchor-free目标检测算法，意在去掉预设anchor的环节，让网络自行学习anchor的位置与形状，在速度和准确率上面都有很不错的表现。anchor-free目标检测算法分为两种，一种是DenseBox为代表的Dense Prediction类型，密集地预测的框的相对位置，另一种则是以CornerNet为代表的Keypoint-bsaed Detection类型，以检测目标关键点为主。
恰逢 2020年，本文再次更新近期值得关注的最新检测论文。这次分享的paper将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）：
半个月前 Amusi 整理了 目标检测（Object Detection）较为值得关注的论文：
OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
一个月内 Amusi 整理了 目标检测（Object Detection）较为值得关注的论文：
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。
不知不觉2020年已经进入11月，ECCV2020也告一段落，今天“计算机视觉研究院”给大家分享目标检测领域优秀的算法及框架！主要包括：弱监督目标检测、目标检测定位提精、带方向目标的检测、Anchor-free 目标检测、点云目标检测和少样本目标检测等。ECCV2020所有论文下载地址：https://www.ecva.net/index.php。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/305087419
【GiantPandaCV导读】用深度学习网络来完成实际场景的检测任务已经是现在很多公司的常规做法了，但是检测网络是怎么来的，又是怎么一步步发展的呢？在检测网络不断迭代的过程中，学者们的改进都是基于什么思路提出并最终被证实其优越性的呢？
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。
近几日，上线了一款功能强大的Web安全评估工具 - Xray，据说很多小伙伴都拿它挖到了漏洞，这几天我也试试了，确实不错，至于漏洞嘛，也是扫到了几个。还在继续深入研究，这次分享仅针对这款工具吧，也刚刚上手没有什么太大的心得，如果日后有了，再做分享。
目标检测（物体检测, Object Detection) 专知荟萃 入门学习 进阶文章 综述 Tutorial 视频教程 代码 领域专家 入门学习 图像目标检测（Object Detection）原理与实现 （1-6） [http://www.voidcn.com/article/p-xnjyqlkj-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-ypylfzuk-ua.html] [http://www.voidcn.com/article/p-pfihszbt-
CVPR2018上关于目标检测（object detection）的论文比去年要多很多，而且大部分都有亮点。从其中挑了几篇非常有意思的文章，特来分享，每篇文章都有详细的博客笔记，可以点击链接阅读。
1、Cascaded RCNN 论文：Cascade R-CNN Delving into High Quality Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1712.00726 代码链接：https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn 详细内容请移步：Cascade RCNN算法笔记
构建人数统计解决方案既可以是一个有趣的项目，又可以真正找到现实世界的应用程序。
标题:RetinaTrack: Online Single Stage Joint Detection and Tracking
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/139112.html原文链接：https://javaforall.cn
一周前 Amusi 整理了 目标检测（Object Detection）较为值得关注的论文：
目标检测在视频监控、自动驾驶汽车、目标/人跟踪等领域得到了广泛的应用。在本文中，我们将了解目标检测的基础知识，并回顾一些最常用的算法和一些全新的方法。
【GiantPandaCV导读】检测网络模型发展到16年已经基本形成了一段式和两段式的两种网络设计模式，两者的共同点是均采用了anchor based的设计结构来达到对输入特征图遍历的效果。但是反映出来的现象是两段式网络的精度更高，一段式网络速度更快，两者都对待检测目标的尺度适应能力存在一定的瓶颈，那么如何继续提高特征表达来增强网络性能呢？基于anchor的思路也引入了相对较多的超参数，如何继续简化超参数的数量呢？本章我们将沿着这个问题进行2016年到2018年论文的速览。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 代码地址：https://github.com/meituan/YOLOv6 转自《美团技术团队》 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 近日，美团视觉智能部研发了一款致力于工业应用的目标检测框架YOLOv6，能够同时专注于检测的精度和推理效率。在研发过程中，视觉智能部不断进行了探索和优化，同时吸取借鉴了学术界和工业界的一些前沿进展和科研成果。在目标检测权威数据集COC
人类总是具有识别和区分面部的天生能力。现在计算机能够做到这一点。这开辟了大量的应用程序。人脸检测和识别可以用来改善访问和安全性，就像最新的Apple Iphone一样，允许在没有物理卡的情况下处理付款 - iphone也这样做！，启用犯罪识别并允许个性化的医疗保健和其他服务。人脸检测和识别是一个研究很多的话题，网上有大量的资源。已经尝试了多个开源项目，以找到最准确实现的项目。还创建了一个管道，用于在加载图像后只需8行代码就任何输入图像进行检测，识别和情感理解！代码是开源的Github。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 本文主要讲解几个部分，（适合一些在读的研究生啥也不会然后接到一些项目无从下手，如果是大佬的话就可以跳过了）先看看网络摄像头的效果吧（在2060的电脑上运行 ） 转自《知乎——kaka》 实践时间Pipeline 2021年9月18日，在github上发布了一套使用ONNXRuntime部署anchor-free系列的YOLOR，依然
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。
使用 ImageNet 预训练的网络模型能够帮助目标任务（物体检测、语义分割、细粒度识别等）快速收敛，然而使用预训练模型会带来诸多限制，其中一个问题就是改动特征提取网络的结构成本相对较高，需要耗时巨大的重新预训练来适应不同需求的任务。那么，如果不使用预训练模型，进行随机初始化训练，达到较高准确率的某些必要条件是什么？
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。
之前看待事物总是看其一角，做技术也是囿于一面，思维不是很开阔，经过不断地看书，思考，认知慢慢有了 改变，获益良多。
有挺长时间没有更新论文速递了，这段时间的论文很多，但比较亮眼的论文并也不多。为了方便大家阅读，我已经将其中的目标检测（Object Detection）论文整理出来。
上次整理了近期目标检测比较亮眼的论文汇总，详见： 一文看尽8篇目标检测最新论文(EfficientDet/EdgeNet/ASFF/RoIMix/SCL/EFGRNet等）。很多CVers在后台和微信社群反映：这些都是很新的论文，我刚入门都看不懂怎么办？
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。
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 B. Wang, J. Zheng, and C. L. Philip Chen*, "A Survey on Masked Facial Detection Methods and Datasets for Fighting Against COVID-19", IEEE Transactions on Artificial Intelligence, Early Acces
国内一般医院使用LIS系统，LIMS系统为独立实验室的整体信息管理系统，而医院的检验科（部）是医院的科室，信息化方面LIS也是整体的一部分，检验申请来源于HIS、体检系统等。 此系统适用于第三方医院检验实验室等，特点是包括HL7相关接口、病患信息管理等相关功能。 健康相关检测除理化、细菌（食品常见检测项目）外，更多的是病毒、病原、抗体等检测。
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
目前, 基于机器视觉的表面 缺陷装备已经在各工业领域广泛替代人工肉眼检测，包括3C、汽车、家电、机械制造、半导体及电子、化工、医药、航空航天、轻工等行业。传统的基于机器 视觉的表面缺陷检测方法，往往采用常规图像处理 算法或人工设计特征加分类器方式。一般来说，通常利用被检表面或缺陷的不同性质进行成像方案的设计，合理的成像方案有助于获得光照均匀的图像，并将物体表面缺陷明显的体现出来。近年来，不少基于深度学习的缺陷检测方法也被广泛应用在各种工业场景中。
本文对多目标检测跟踪进行了研究，介绍了一种基于深度学习的多目标检测跟踪方法，该方法可以同时检测多个目标并跟踪它们的运动轨迹。文章还介绍了一些基准测试数据库，用于评估跟踪算法的性能，并提供了50个跟踪算法在这两个数据集上的跟踪效果的评估结果。
webshell是一种可以在web服务器上执行后台脚本或者命令的后门，黑客通过入侵网站上传webshell后获得服务器的执行操作权限，比如执行系统命令、窃取用户数据、删除web页面、修改主页等，其危害不言而喻。而WebShell扫描检测工具可辅助查出该后门。
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
本文首发于政采云前端团队博客：基于 Web 端的人脸识别身份验证 https://www.zoo.team/article/web-face-recognition
我一直在使用Tensorflow目标检测API，并对这些模型的强大程度感到惊讶。我想要分享一些API实际使用案例的性能。 Tensorflow目标检测API地址： https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection 第一个使用案例是更智能的零售结账体验。Amazon Go商店宣布后，这是一个热门领域。 为商店设计智能货架，追踪顾客从货架挑选的东西。我通过构建两个目标检测模型来做到这一点 — 一个的追踪手，用来追
当网站服务器被入侵时，我们需要一款Webshell检测工具，来帮助我们发现webshell，进一步排查系统可能存在的安全漏洞。
Instance-aware, Context-focused, and Memory-efficient Weakly Supervised Object Detection
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
