候选框

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YOLO

第一章第三节YOLO实战 (6)_哔哩哔哩_bilibili 注解： 1.B:表示几种候选框，比如2，3，5种，是自己可以设置的一个值。 2.B×5种的5代表预测的5个值。 3.(S*S)*(B*5+C),中的C代表样本数据里面20个类别中属于某个类别的概率是多少。 4.(x,y,w,h,c),(x,y)代表中心点位置坐标，w,h代表狗的

【文献阅读】A Region-Based Efficient Network for Accurate Object Detection一种基于区域的高效精确目标检测网络

0 摘要针对图像目标检测中对象定位与分类问题，本文提出了一种基于区域的高效网络，用于图像中目标的精确检测。从以下两方面入手： 1.目标区域生成：首先，设计了一个框架来生成高质量的、独立于类别的、准确的候选框。然后，这些候选框，连同它们的输入图像，被输入到网络来学习卷积特征。

两阶段目标检测的开山奠基之作：R-CNN

首次将深度学习和卷积神经网络用于目标检测并取得显著性能提升。图像分类、定位、目标检测、语义分割、实例分割、关键点检测（关节等等输出点的坐标）图像分类（输入图像输出类别）目标检测（识别物体类别）语义分割（识别每个像素的类别）实例分割（在语义分割基础上识别多个物体）

【论文】RRPN：Arbitrary-Oriented Scene Text Detection

一、引言（1）主要内容本文介绍了一个基于旋转的方法和一个端对端的任意方向的文本检测系统，由于结合了方向信息，该系统可以生成任意方向的候选框。 RRPN被用来生成包含文本角度信息的倾斜候选框，这个角度信息随后会被用于边框回归。旋转RoI(RRoI)可以将任意方向的候

目标检测--R-CNN网络

文章目录一、R-CNN算法流程二、利用候选区域与 CNN 结合做目标定位R-CNN存在的问题一、R-CNN算法流程一张图像生成1K-2K个候选区域对每个候选区域使用深度网络提取特征特征送入每一个的SVM分类器，判别是否属于该类使用回归器精细修正候选框位置对非极大值抑制处理后

R-CNN系列核心思想简单记录

R-CNN系列核心思想简单记录 1. R-CNN R-CNN系列的开山之作，思想很重要。输入一张图像提取一定数量的候选框将候选框变形到固定的尺寸将变形后的候选框送入CNN进行提特征将特征送入SVM进行分类将特征送入回归器进行回归BBox 如何提取2000个候选框？用Selective search算法选

Faster RCNN之进化史

Faster RCNN之进化史 1.RCNN 1.1 算法流程（1）在一张图像中通过SS算法生成1K~2K个候选区域（2）对每一个候选区域通过深度网络提取特征（3）特征送入每一类的SVM分类器，判断是否属于该类，之后通过nms为每一类候选框进行筛选。（4）使用回归器精确修正候选框位置 1.2 网络模型 1.3 RCNN存

OCR学习

OCR （Optical Character Recognition，光学字符识别）在图像中提取文本？先检测文字所在位置识别区域中的内容场景文字检测（Connection Text Proposal Network, CTPN） CTPN网络架构：首先用VGG模型来提取特征，用来生成很多候选框，再筛选掉一些不含有文字的候选框（相当于二分类任务，即

linux下idea使用fcitx输入法候选框不跟随

1.idea安装 choose runtime插件打开setting-plugin,搜索安装即可 2.下载runtime环境点击进入下载后解压，会得到一个jbr文件 3.idea选择runtime环境 idea界面两续按两次shift,打开全局搜索，搜索choose runtime,打开对话框。选择刚才解压出来的jbr文件即可。idea会重启，重启后

R-CNN算法

R-CNN算法可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。2012年AlexNet网络在ImageNet LSVRC中效果显著，因此R-CNN的作者想要尝试将AlexNet在图像分类上的能力迁移到PASCAL VOC的目标检测上。这就要解决两个问题：如何利用卷积网络去进行目标定位；如何在小规模的数据集上训练出较好

《Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks》翻译

深度学习之RCNN初识

RCNN (论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation) 是将CNN方法引入目标检测领域，大大提高了目标检测效果，可以说改变了目标检测领域的主要研究思路，紧随其后的系列文章：（ RCNN）,Fast RCNN, Faster RCNN 代表该领域当前最高水准。

ubutnu的idea输入法候选框无法跟随光标移动的问题

问题定位具体问题官方其实七年前就有了（参考），但是比较坑的是官方也一直没有解决这个问题。简单来说就是Idea的jre运行环境一个bug，导致输入法无法定位到鼠标位置。因此，我们要解决该问题必须要修改JetBrainsRuntime的运行代码。解决办法修改 JetBrainsRuntime 下载已经修改

MOTDT解读

最近MOT的新文章不是特别多，正好趁此机会来回顾一些比较经典的文章，以弥补那些年为了赶调研进度没能精读而错过的一些方法。本文就是逛知乎的时候看到的文章，我就去读了一下这篇2018年的论文，虽然和今天那些动辄MOTA达到60、70的SOTA相比已经是距离挺远的了，但是其中的思路还是对

2021-02-07

1.计算机视觉导论解决的问题分类，检测，分割 Single Object ClassificationClassification + Localization Multiple Object Object Detection 有些像素里面是目标的，有一些是背景的，所以背景的就是冗余了。Segmentation（分割最难），就像是PS的抠图 Semantic Segmentation 语义分割：

【目标检测】Fast RCNN算法

论文地址：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf 代码地址：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn Fast RCNN是在RCNN的基础上进行的改进，整体的算法思路是一样的，改进之处如以下几点：引入ROI pooling

【每日一网】Day2：Fast R-CNN流程简单理解

Fast RCNN 算法简介 Fast R-CNN仍然使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比，训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升到66% 算法流程 Fast R-CNN算法流程可分为三个步骤 1、一张图像生成1k-2k个候选区域（使用selective search）方法 2、将图像输入网络得到相应的特征图

2020-12-15

【论文学习】One-shot Adversarial Attacks on Visual Tracking with Dual Attention论文学习精致又勤奋的码农 2020-06-30 21:01:01 362 收藏 3 分类专栏：网络安全论文学习最后发布:2020-06-30 21:01:01 首次发布:2020-06-30 21:01:01

深度学习中目标检测Object Detection的基础概念及常用方法

目录 What is detection? 关键术语方法 two stage one stage 共同存在问题多尺度平移不变性样本不均衡各个步骤可能出现的问题输入：网络：输出： What is detection? detection的任务就是classification+localization cs231n 课程截图从左到右：语义分割semantic seg

Paper Reading:Faster RCNN

Faster R-CNN 论文：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 发表时间：2016 发表作者：(Microsoft)Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun 发表刊物/会议：NIPS 论文链接：论文链接论文代码：Matlab版本点击此处，Python版本点击此

SPP Net

RCNN对每个候选框都提取了特征，而且对于有重复区域的候选框们，这部分重复的区域相当于不断重复提取了特征，很麻烦。所以能不能只提取一次特征呢？也就是只卷积一次。 R-CNN对候选框尺寸进行了wrap，全都改为227x227，改变尺寸势必会影响到检测效果，所以能不能不改变尺寸？因此SPP提出的更新：

NMS

目的是为了减少重叠框，例如：同一个车辆目标会被多个建议框包围，这时需要非极大值抑制操作去除得分较低的候选框以减少重叠框。实现：将目标所有候选框根据得分从高到低进行排序，从最大得分的建议框开始，分别与后面的得分建议框进行IoU计算，若IoU>阈值，则剔除得分较小的建议框，否则认为

RCNN系统总结

参考：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html https://blog.csdn.net/gentelyang/article/details/80469553 https://blog.csdn.net/u010725283/article/details/79020198 https://blog.csdn.net/hust_lmj/article/de

Development of R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物

目标检测：YOLO系列v1、v2、v3

YOLO YOLOv2 YOLOv3 YOLO 动机人类对于物体只需要看一眼就能知道该物体是什么，在什么位置，人类的视觉系统是非常快速而准确的，因此如果能够加速算法使得计算机系统也能够快速而准确的话，就能够代替人而实现无人驾驶。而目前的一些方法，RCNN系列的都是一套复杂的流程，首先生