该文介绍了如何使用Faster R-CNN在CPU上进行目标检测,并总结了在实践过程中需要注意的一些关键点。包括使用预训练模型、修改训练脚本、设置合适的训练参数和优化模型等方面。同时,文章还提供了在CPU上运行Faster R-CNN的示例代码和具体操作流程。
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。
看了pascal_voc.py代码,可以把代码的jpg拼接改成png,这样可以不做上一步.
点击 机器学习算法与Python学习 ,选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心编辑部 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参,该库包含大量的改进模块,可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架,并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。 该项目包含大量的改进方式,并能降低改进难度,改进点包含 B
注意,--recursive 一定要有,否则 py-faster-rcnn 目录下没有 caffe-fast-rcnn 文件夹。
机器之心专栏 机器之心编辑部 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参,该库包含大量的改进模块,可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架,并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先了解 YOLOv5 库。 该项目包含大量的改进方式,并能降低改进难度,改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失
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:
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
该项目包含大量的改进方式,改进点包含 Backbone、Neck、Head、注意力机制、IoU 损失函数、多种 NMS、Loss 损失函数、自注意力机制系列、数据增强部分、激活函数等部分,更多内容可以关注 YOLOAir 项目的说明文档。
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 YOLOAir 算法代码库是一个基于 PyTorch 的 YOLO 系列目标检测开源工具箱。使用统一模型代码框架、统一应用方式、统一调参,该库包含大量的改进模块,可使用不同网络模块来快速构建不同网络的检测模型。基于 YOLOv5 代码框架,并同步适配 YOLOv5(v6.0/v6.1 更新) 部署生态。用户在使用这个项目之前, 可以先
原文: OpenCV4.X - DNN模块 Python APIs - AIUAI
项目地址:https://github.com/xiaofengShi/CHINESE-OCR
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.
OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行!
Canny 边缘检测算法由计算机科学家 John F. Canny 于 1986 年提出的。其不仅提供了算法,还带来了一套边缘检测的理论,分阶段的解释如何实现边缘检测。Canny 检测算法包含下面几个阶段:
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。
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。
有关OHEM的介绍请参考上面给出的链接,这里主要就OHEM是怎么运行的做一些简单的分析,整个OHEM的代码也不是很多,这里将算法的步骤归纳为: 1)计算检测器的损失,这部分是使用和最后fc6、fc7预测头一样的共享参数,预测分类与边界框回归的结果,将预测的结果与GT进行比较得到分类和边界框回归的loss,这里的损失是将两种损失相加得到的; 2)使用阈值为0.7的NMS预先处理一遍检测框,去除一些无效的检测框; 3)NMS之后的检测框按照loss由大到小排列,选取一定数目(由两个数取最小决定)的边界框返回。 下面是OHEM在网络定义文件中的定义,方便后面查看相关代码的时候查找对应条目。
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。
昨天盘点了一下目标检测算法的常见数据集还有评判标准,但目标检测过程还有一个后处理算法的重要性确常被忽略,今天我们就来盘点一下目标检测算法中的NMS相关知识吧。
我们在做OpenCV开发的时候经常需要把算法在一些场景下的调试好的参数作为默认值保存然后自动加载,然后在默认值的基础上根据需要适度调整。OpenCV中支持把参数保存为TXT格式的YAML文件,实现类似XML与JSON的参数文件读写,主要是基于FileStorage这个类完成。
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
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。
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。
"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。
非极大值抑制算法(Non-maximum suppression, NMS)是有anchor系列目标检测的标配,如今大部分的One-Stage和Two-Stage算法在推断(Inference)阶段都使用了NMS作为网络的最后一层,例如YOLOv3、SSD、Faster-RCNN等。
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 OpenCV中的模板匹配 OpenCV中的模板匹配是支持基于NCC相似度查找的,但是不是很好用,一个主要的原因是查找最大阈值,只能匹配一个,自己比对阈值,又导致无法正确设定阈值范围,所以问题很多。于是我重新写了纯Python版本的NCC图像模板匹配的代码实现了一个Python版本的,简单易用,支持多尺度,跟多进程并行! 主要思想 主要是基于NCC实现的像素相似度计算,这个OpenCV官方的模板匹配也有这中方式像素相似度
首先要阅读官网说明的环境要求,千万不要一股脑直接安装,不然后面程序很有可能会报错!!!
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。
在YOLO官网提供的Darknet源码中,有一个使用python接口的示例程序 darknet.py 示例如下:https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/python/darknet.py 其处理一张图片的代码段如下:
可视化在深度学习时代算是核心需求,借助可视化功能,研究者可以快速定位分析模型以及排查问题。
本文介绍了如何使用深度学习检测物体,并提供了相关代码和教程。主要包括以下内容:1.基于Faster R-CNN的物体检测;2.使用PyTorch实现Faster R-CNN;3.训练自己的数据集进行物体检测;4.如何优化物体检测的精度;5.使用多GPU进行训练。
Caffe2 - (二十六) Detectron 之定制 Python Operators(ops) Detectron 基于 Caffe2,添加了三个自定义的网络层(Python Ops). collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py generate_proposal_labels.py generate_proposals.py 1. collect_and_distribute_fpn_rpn_proposals.py """ 网络层作用: - 将
作者是在自己之前的工作SOLO基础上做的改进,所以我们有必要看看SOLO的架构:
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。
两周内的所有面试,有些点都不记得了,特此记录,除了百度,其他都是北邮人随便投的 1. 京东 商业提升部 (过了) 一面: 基本上就是问项目和比赛经历 讲一下unet和deeplabv2的流程,顺便问了下deeplabv3,crf是否了解 faster rcnn 流程以及RPN的具体过程 白纸写代码部分:二叉树前序遍历,手写nms 二面: 也差不多是问的项目和比赛,具体忘记了。。 2.地平线 智能IoT部门(过了) 一面: 基本就是问的项目,都是我再说 二面: resnet和densenet的区别 白纸写代码
【新智元导读】 拥有世界上最大的开源车对车(V2V)网络的 Nexar 公布了第二届 Nexar 挑战赛的结果。来自复旦大学的Hengduo Li 拿下冠军。 10月29日,Nexar 公布了第二届 Nexar 挑战赛(使用NEXET 数据库实现户外汽车识别)的获奖名单。Nexar公司成立于2015年,使用智能手机和车辆的摄像头和传感器来创建驾驶感知和ADAS警报,以及发生碰撞时记录的证据。 Nexar 通过将智能手机转变为相互连接的 AI “汽车前端摄像头”,构建了世界上最大的开源车对车(V2V)网络。
目前有好几位粉丝,跟我反馈说考到了NMS。今天开始,我们好好把NMS这个点给lu过去。今天说的是针对传统NMS存在的问题而提出的优化。后面还会分享针对不同任务,推出的NMS,欢迎各位持续关注!
本文主要介绍如何将YOLOv10模型转为OpenVINO支持的模型并做推理时间对比。
https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3
https://pan.baidu.com/s/1ZeT5HerjQxyUZ_L9d3X52w
试读论文标题:YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detectio
选自Medium 作者:Ayoosh Kathuria 机器之心编译 参与:Panda 前几日,机器之心编译介绍了《从零开始 PyTorch 项目:YOLO v3 目标检测实现》的前 3 部分,介绍了 YOLO 的工作原理、创建 YOLO 网络层级和实现网络的前向传播的方法。本文包含了该教程的后面两个部分,将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出流程」的方法。总体而言,本教程的目的是使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器,后者是一种快速的目标检测算法。 本教程使用的
Faster R-CNN 的 caffe-fast-rcnn 版本没有更新,导致新版的 cudnn 不能使用,Makefile.config 添加 cudnn:=1 时,编译无法通过. 对此,作以下修改: 将 caffe-fast-rcnn 中的以下文件替换为 BAIR(BVLC) 的 caffe 的对应文件:
选自Medium 作者:Ayoosh Kathuria 机器之心编译 参与:Panda 前几日,机器之心编译介绍了《从零开始 PyTorch 项目:YOLO v3 目标检测实现》的前 3 部分,介绍了 YOLO 的工作原理、创建 YOLO 网络层级和实现网络的前向传播的方法。本文包含了该教程的后面两个部分,将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出流程」的方法。总体而言,本教程的目的是使用 PyTorch 实现基于 YOLO v3 的目标检测器,后者是一种快速的目标检测算法。 本教程使用的代
---- 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
大家好,我是Zheng_Bicheng。很高兴和大家分享黑客松比赛中“No.80瑞芯微RK3588:通过Paddle2ONNX打通5个飞桨模型的部署”任务的一些心得体会。 RKNPU2是瑞芯微Rockchip推出的针对RK356X/RK3588/RV1103/RV1106的C++推理工具。在参加黑客松比赛时,FastDeploy仓库[1]还没有集成RKNPU2的引擎。开发者需要使用RKNPU2从头编写代码。在参加完黑客松之后,我为FastDeploy仓库贡献了RKNPU2的后端推理引擎的代码,现在能直接使用FastDeploy快速开发基于RKNPU2的代码。本次教程将以贡献SCRFD模型[2]为例,教你如何给FastDeploy贡献代码。
好在,文章质量都还不错,虽然硬核了点,但从各方面的反馈来看,还是有不少朋友喜欢看的。
本文介绍了如何使用 Faster R-CNN 实现目标检测,并通过示例进行了演示。首先介绍了 Faster R-CNN 的整体架构,然后阐述了其网络结构和配置参数。接着,通过四个示例进行了演示,包括预训练模型的选择、配置参数、检测结果的展示以及最后的网络热启动。通过本文的介绍,可以快速上手使用 Faster R-CNN 进行目标检测任务。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云