可微渲染通过计算渲染过程的导数，使得从单张图片学习三维结构逐渐成为现实。可微渲染目前被广泛地应用于三维重建，特别是人体重建、人脸重建和三维属性估计等应用中。
计算两个矩形的交并比，通常在检测任务里面可以作为一个检测指标。你的预测bbox和groundtruth之间的差异，就可以通过IOU来体现。很简单的算法实现，我也随便写了一个，嗯，很简单。
在目标检测中一个很重要的问题就是NMS及IOU计算，而一般所说的目标检测检测的box是规则矩形框，计算IOU也非常简单，有两种方法：
IoU测量两个区域之间的重叠程度，在目标检测中衡量预测结果和标签(真实的目标边界)之间的重叠程度。
交并比（Intersection-over-Union，IoU），目标检测中使用的一个概念，是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值。最理想情况是完全重叠，即比值为1。
从今年 4 月 YOLOv4 发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现 YOLOv4 的， 可以交流一下么」。由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程，光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本，但不少项目只给了代码，并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
从今年 4 月 YOLOv4 发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是： 「有没有同学复现 YOLOv4 的， 可以交流一下么」。 由于原版 YOLO 使用 C 语言进行编程，光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于 TF/Keras 和 Caffe 等的复现版本，但不少项目只给了代码，并没有给出模型在 COCO、PASCAL VOC 数据集上的训练结果。
从今年4月YOLOv4发布后，对于这个目标检测框架，问的最多的问题或许就是：「有没有同学复现YOLOv4的， 可以交流一下么」。由于原版YOLO使用C语言进行编程，光凭这一点就让不少同学望而却步。网上有很多基于TF/Keras和Caffe等的复现版本，但不少项目只给了代码，并没有给出模型在COCO、PASCAL VOC数据集上的训练结果。
在目标检测当中，有一个重要的概念就是 IOU。一般指代模型预测的 bbox 和 Groud Truth 之间的交并比。
目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现
训练配置以及检测我在上一篇文章里已经写过了，这里主要写一下可能会遇到的一些问题及解决方案。 这里面要做的许多事情别人都已经是做过了的，我做一下总结而已。
目前计算机视觉（CV，Computer Vision）与自然语言处理（NLP，Natural Language Process）是深度学习的主要研究领域。而计算机视觉的三大任务是图像分类、目标检测和目标分割。
到https://pytorch.org/中根据操作系统，python版本，cuda版本等选择命令即可。
简单的说，就是模型给出了多个重叠在一起的候选框，我们只需要保留一个就可以了。其他的重叠的候选框就删掉了，效果可见下图：
在上一篇文章：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】二、边界框回归（Bounding-Box Regression）中我们主要讲解了R-CNN中边界框回归，接下来我们在这篇文章我们讲解R-CNN中另外一个比较种重要的模块——IoU与非极大抑制。
pytorch==1.7.0 时多卡训练会发生问题，需参考此 Issue。命令参考：
来源为华中科技大学白翔老师。import numpy as np import shapelyfrom shapely.geometry import Polygon,MultiPoint #多边形 line1=[2,0,2,2,0,0,0,2] #四边形四个点坐标的一维数组表示，[x,y,x,y....]a=np.array(line1).reshape(4, 2) #四边形二维坐标表示poly1 = Polygon(a).convex_hull #python四边形对象，会自动计算四个点，最
---- 新智元报道 编辑：好困 LRS 【新智元导读】今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection ， 该仓库集合了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法pytorch实现三合一，其中的PPYOLOv2和PPYOLO算法刚刚支持了导出ncnn。 众所周知，PPYOLO和PPYOLOv2的导出部署非常困难，因为它们使用了可变形卷积、MatrixNMS等对部署不太友好的算子。 而作者在ncnn中实现了可变形卷积DCNv2、CoordConcat、PPYOLO Decode
https://github.com/zywvvd/Python_Practise
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 最近我们分享了Yolov6和Yolov7两个新框架，但是好多同学希望我们真正的对代码进行详细解读，今天“计算机视觉研究院”就先对Yolov7的性能做一次真实实验对比。 之前“计算机视觉研究院”分享了yolo系列的最新两个版本： Yolov7：最新最快的实时检测框架，最详细分析解释（附源代码） 劲爆！YOLOv6又快又准的目标检测
Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑战中，例如PASCAL VOC challenge中看多很多使用该标准的做法。
前面目标检测1: 目标检测20年综述之(一)和目标检测2: 目标检测20年综述之(二)让大家对目标检测有个大概的认识，接下来我们通过系列博客总结一下目标检测基础。本文总结目标检测中的重要概念IoU。
mmdetection最小复刻版是基于mmdetection的最小实现版本简称 mmdetection-mini。其出现的目的是通过从头构建整个框架来熟悉所有细节以及方便新增新特性。计划新增的新特性例如可视化分析；核心细节加入tensorboard；darknet权重和mmdetection权重转换；新loss实现以及新增算法等等。如果各位有新的想法，可以和我交流。
之前在看Swin Transformer的时候，发现该算法在目标检测、实例分割等各种视觉任务上屠榜，于是想来实践测试一下。
人工修正后的每一个框与算法输出的所有框去计算IOU,取出IOU大于０.９的算法输出框
智能化农业作为人工智能应用的重要领域，对较高的图像处理能力要求较高，其中图像分割作为图像处理方法在其中起着重要作用。图像分割是图像分析的关键步骤, 在复杂的自然背景下进行图像分割, 难度较大。
又一篇anchor匹配策略的文章，不过确实是简单有效，在ATSS上只需要很小的修改就可以提升性能。GFL2在框的预测上用上了概率分布，这里又在anchor匹配上用上了概率分布。
大家好！今天给大家安利一个宝藏仓库miemiedetection ，该仓库实现了PPYOLO、PPYOLOv2、PPYOLOE三个算法一键三连，还请大家点个star!
贪婪地选择按得分降序排列的边界框子集。删除与先前选择的框具有高交叉-过度联合(IOU)重叠的框。边界框以[y1, x1, y2, x2]的形式提供，其中(y1, x1)和(y2, x2)为任意对角对角框角的坐标，坐标可以标准化(即，位于区间[0,1]或绝对区间。注意，这个算法不知道原点在坐标系中的什么位置。注意，这个算法对于坐标系的正交变换和平移是不变的;因此，坐标系统的平移或反射会导致算法选择相同的框。这个操作的输出是一组整数，索引到表示所选框的边界框的输入集合中。然后使用tf可以获得与所选索引对应的边界框坐标。收集操作。例如:selected_indices = tf.image。non_max_suppression(box, scores, max_output_size, iou_threshold)选择ted_boxes = tf。收集(盒、selected_indices)
使用Python中的Shapely模块可轻松地进行Skew IOU Computation：
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。
要学习目标检测算法吗？任何一个ML学习者都希望能够给图像中的目标物体圈个漂亮的框框，在这篇文章中我们将学习目标检测中的一个基本概念：边框回归/Bounding Box Regression。边框回归并不复杂，但是即使像YOLO这样顶尖的目标检测器也使用了这一技术！
https://pan.baidu.com/s/1ZeT5HerjQxyUZ_L9d3X52w
编译 | 庞佳 责编 | Leo 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【AI 科技大本营按】本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题： 如何过滤或忽略我不感兴趣的类？ 如何在目标检测模型中添加新的类？这是否可行？ Adrian Rosebrock 认为这两个问题是学习目标检测的同学经常问到的问题，于是创作了本篇文章统一回答。 以下为博文摘录，AI 科技大本营编译： 具体来
为了更好更高效地进行数据分析，我学习了如何使用tf.summary观察训练过程，用tf.records制作和读取训练集，以及用tf.dataset按批读取数据。
作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点
NMS 对检测得到的全部 boxes 进行局部的最大搜索，以搜索某邻域范围内的最大值，从而滤出一部分 boxes，提升最终的检测精度.
AI 科技大本营按：本文编译自 Adrian Rosebrock 发表在 PyImageSearch 上的一篇博文。该博文缘起于一位网友向原作者请教的两个关于目标检测的问题：
"You Only Look Once"是一个实时对象检测算法，它避免了在生成区域建议上花费太多的时间。它不能完美地定位物体，而是优先考虑速度和识别。
本文介绍了非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）在计算机视觉目标检测中的应用，主要讲述了如何通过 Python 和 OpenCV 库实现 NMS 算法。首先介绍了 NMS 的基本概念和作用，然后通过具体的实验过程展示了 NMS 算法的实现过程，最后给出了参考资料和实验结果。
不同的问题和不同的数据集都会有不同的模型评价指标，比如分类问题，数据集类别平衡的情况下可以使用准确率作为评价指标，但是现实中的数据集几乎都是类别不平衡的，所以一般都是采用 AP 作为评价指标，分别计算每个类别的 AP，再计算mAP。
近十年来，目标检测已经成为计算机视觉领域的核心话题。这种日益增长的兴趣源于自动驾驶、人群计数、异常检测和智能视频监控等新挑战。因此，多年来已经开发出了许多创新型的神经网络，如Faster R-CNN [4]，YOLO [5]，SSD [6]和DETR [7]。大多数这些架构的性能都是通过像Pascal VOC [8]，Open Images [9]和MS-COCO [1]这样的广泛使用的数据集进行评估和比较的。
前言 什么是NMS算法呢？即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。
来源 | 简明AI 头图 | 下载于视觉中国 出品 | AI 科技大本营（ID：rgznai100） IOU中文名叫交并比，见名知意就是交集与并集的比值。是在目标检测中常用的算法。 IoU原理 如上图所示，就是计算上面阴影部分与下面阴影部分的比值。 我们来拆分一下任务，分子部分就是Box1与Box2交集的面积，先设为A1。分母部分是Box1与Box2并集集的面积，设为A2，其实也是Box1面积S1加上Box2面积S2再减去一个A1（为什么要减去A1呢，因为Box1与Box2重合了A1部分，需要减去一
本文介绍了非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）在计算机视觉中的经典应用，以及在不同阈值下的实验结果。非极大值抑制是一种常用的抑制候选框的方法，可以消除重叠的候选框，提高目标检测的准确性。本文还提供了参考资料，可供读者深入了解非极大值抑制和相关算法。
当不需要实时推理时，模型的整合就有助于获得更好的结果。在这项工作中，研究者提出了一种新的方法来结合目标检测模型的预测：加权边界框融合。新提出的算法利用所有提出的边界框的置信度分数来构造平均的边界框。
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。NMS算法在不同应用中的具体实现不太一样，但思想是一样的。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。
目标检测(Intance Detection) 和图像分割(Image Segmantation) 算是深度学习中两个个比较热门的项目了，单级式检测(YOLO、SSD)和双级式检测(Fast R-Cnn)代表了如今大多数的目标检测方法，而FCN、U-net、Deeplab则引领了图像分割的潮流，为此，我们也应该知道如果去评价我们的检测准确度：
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