”目标检测“ 的搜索结果

     FCOS采用了无须anchor的设计,将检测问题转化为像素级的分类与回归任务,并通过逐层自上而下的方式进行多尺度的目标检测。它使用Anchor Boxes来提供更准确的边界框预测,并且通过在不同层级的特征图上进行预测来处理...

     目录目标检测概述目标检测常用的开源数据集PASCAL VOC数据集MS COCO数据集常用的评价指标IOUmAP(*Mean Average Precision*)NMS(非极大值抑制)目标检测方法分类总结 目标检测概述 学习目标 了解目标检测的任务 ...

     点击上方“计算机视觉工坊”,选择“星标”干货第一时间送达编辑丨极市平台引言目标检测领域发展至今已有二十余载,从早期的传统方法到如今的深度学习方法,精度越来越高的同时速度也越来越快,这得益...

     结合图1.1可以看到,近20年来目标检测领域的技术路线主要可分为两个阶段,即以传统检测方法为主的第一阶段,以及基于深度学习的第二阶段。为了完整阐述目标检测技术路线的演变过程,下面将按照这两个阶段以及第二...

     文章目录一、目标检测网络简介二、one-stage1、yolo1.1 yolov11.2 yolov21.3 yolov31.4 yolov41.5 yolov52、SSD3、RetainNet二、two-stage1、R-CNN2、Fast R-CNN3、Faster R-CNN4、SPP-net总结 一、目标检测网络...

     相信刚刚接触目标检测的小伙伴也是有点疑惑吧,目标检测的知识点和模型属实有点多,想要工作找CV的话,目标检测是必须掌握的方向了。我记得在找实习的时候,面试官就问到了我目标检测的指标是什么,答:mAP!问:mAP...

     YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好,所以在工业界也十分受欢迎,接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo算法采用...

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