【目标检测】目标检测中的奇淫技巧（trick）

原创 已于 2022-03-10 11:35:03 修改 · 687 阅读 · 1 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#目标检测

于 2020-09-07 14:10:13 首次发布
Yolo-v8.3

Yolo-v8.3

Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v8.3

Yolo-v8.3

Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

目标检测的Tricks | 【Trick9】nms非极大值抑制处理（包括变体merge-nms、and-nms、soft-nms、diou-nms等介绍）
Clichong
04-23 7002
如有错误，恳请指出。 用这篇博客记录一下nms，也就是非极大值抑制处理，算是目标检测后处理的一个难点。 在训练阶段是不需要nms处理的，只有在验证或者是测试阶段才需要将预测结果进行非极大值抑制处理，来挑选最佳的正样本。下面就详细查看一下非极大值抑制处理算法的一个大致流程。 文章目录1. NMS主要步骤2. NMS代码实现3. NMS的变体与实现3.1 hard_nms_batch3.2 hard_nms3.3 and-nms3.4 merge-nms3.5 soft-nms3.6 iou-nms3.7 .
目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层
热门推荐
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
11-02 2万+
目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层。官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。
目标检测之优化trick
AndyJ的学习之旅
08-13 1007
本文参考以下链接，如有侵权，联系删除 参考链接 Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks-CVPR2019 概要 这篇介绍的优化技巧具体而言包括mixup、label smoothing、学习率修改策略的选择、跨卡BN层计算和随机尺度训练。 mixup mixup是指将2张输入图像按照一定权重合并成一张图像，基于这种合成图像进行训练的模型更加鲁棒，能够有效降低对抗图像的影响。如图Figure2是在分类算法中使用mixup的例子
Luma3DS缓存管理终极指南：ARM汇编代码的深度技术解析
最新发布
gitblog_00120的博客
12-02 871
Luma3DS作为Noob-proof (N)3DS "Custom Firmware"，其缓存管理机制是系统稳定运行的关键。在前100字的文章开头，让我们深入了解Luma3DS缓存管理的核心技术——ARM汇编代码实现，这是确保3DS系统性能优化的核心关键词。 ## 🚀 缓存管理在3DS系统中的关键作用 缓存是CPU与内存之间的高速缓冲区，Luma3DS通过精心设计的缓存管理机制确保系统在重
目标检测tricks总结(记录)
weixin_42638415的博客
11-01 1636
可以根据实际任务，修改anchor预设的大小和scale ，也就是说stride + anchor ratio + anchor scales都可以调整，选择不同stride确定了feature map的大小，stride就是说下采样的比例，4就是256*256变成64*64，ratio确定了纵横比和尺度。
大话后端开发的奇淫技巧大集合
weixin_34409357的博客
05-25 406
Hi，大家好，很荣幸有这个机会可以通过写博文的方式，把这些年在后端开发过程中总结沉淀下来的经验和设计思路分享出来 模块化设计 根据业务场景，将业务抽离成独立模块，对外通过接口提供服务，减少系统复杂度和耦合度，实现可复用，易维护，易拓展 项目中实践例子： Before： 在返还购APP里有个【我的红包】的功能，用户的红包数据来自多个业务，如...
目标检测中的Tricks
小白学视觉
01-22 1377
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达来自 | 知乎 作者 |roger链接|https://zhuanlan.zhihu.com/p/1388...
精选资源
深度学习领域CNN橄榄球比赛NFL目标检测（带数据集）-cnn-baseline-more-tta-trick
06-17
目的：使用CNN算法在橄榄球比赛中目标检测。 带数据集很好运行，主页有搭建环境过程。主页有更多源码。 数据集描述如下： 在这场比赛中，你的任务是预测球员之间的接触时刻，以及球员使用比赛录像和跟踪数据进行非...
目标检测比赛各种tricks（从技术角度出发）
weixin_45209433的博客
01-19 2562
一、Pseudo Labeling 这个链接解释Pseudo Labeling解释的很清楚，可以看一看 什么是Pseudo Labeling： Pseudo Labeling就是将测试集中，测试结果中分数很高的测试图片，加入到训练集中，再训练。 Pseudo Labeling的5个步骤： 1、使用原始训练集，训练一个模型，这里最好是比较好的模型; 2、使用该模型去测试你的测试集，这里一般是没有标签的测试集； 3、把测试集中置信度很高的图片，加入到原始的训练集中; 4、使用混合后的数据集再训练一个新的模型。
2020年AI竞赛获奖方案复盘系列(三) 目标检测竞赛trick-kaggle小麦检测1st&2nd Place solution
人唯优的博客
03-01 1万+
前言 这是2020年博主参加的第一个竞赛，kaggle上面的小麦检测。这场比赛是对小麦头进行目标识别，kaggle大赛官方说是意义重大，可以更好的评估粮食产量，为全人类做贡献，简直是厉害了。这个比赛结束后我就一直没有复盘，现在趁着做竞赛复盘系列把这些从我指间漏掉的知识一颗颗的重新收起来。 这个比赛的中后期被yolov5霸榜了，但是后来被kaggle官方禁用了。按照惯例大家先一起深吸一口欧气，我们就开始本次复盘。 首先是竞赛的传送门，请大家阅读本文前先去熟悉下赛题： kaggle小麦竞赛传送门 现在开始复
目标检测通用trick
Mao_Jonah的博客
10-13 532
目标检测通用trick 1. 数据增强 离线增强 ： 直接对数据集进行处理，数据的数目会变成增强因子 x 原数据集的数目 ，这种方法常常用于数据集很小的时候 在线增强 ： 这种增强的方法用于，获得 batch 数据之后，然后对这个 batch 的数据进行增强，如旋转、平移、翻折等相应的变化，由于有些数据集不能接受线性级别的增长，这种方法长用于大的数据集，很多机器学习框架已经支持了这种数据增强方式，并且可以使用 GPU 优化计算。 1.1 在线增强常用 空间几何变换：翻转（水平和垂直）、随机裁剪、旋转、放
目标检测常用技巧汇总
儒雅的顾毛毛的博客
08-10 340
目标检测(object detection)扩展系列（二） OHEM：在线难例挖掘 https://cloud.tencent.com/developer/article/1508220
目标检测比赛中的 trick
浩瀚之水的专栏
12-03 1846
1.数据增强 可参考： 初识CV：MMDetection中文文档—4.技术细节 数据增强是增加深度模型鲁棒性和泛化性能的常用手段，随机翻转、随机裁剪、添加噪声等也被引入到检测任务的训练中来，个人认为数据（监督信息）的适时传入可能是更有潜力的方向。 个人观点： 问题：为什么图像和Bbox需要进行数据增强呢？ 答：因为数据多了就可以尽可能多的学习到图像中的不变性，学习到的不变性越多那么模型的泛化能力越强。 但是输入到CNN中的图像为什么不具有平移不变性？如何去解决？下面链接有专门的解析： 初识C
目标检测比赛中的trick
qq_33031419的博客
05-26 323
https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTE1NjQxMQ==&mid=2247490532&idx=3&sn=dec30a2eb74fbdc7edc41acc7ef9b1c9&chksm=96f369b0a184e0a65f7b5b6b2478e52cebdcf1b4d9d6192bb7e8eb9d30fb7bfa4183565ac78e&mpshare=1&scene=1&srcid=0121HW2XTv0EHp
目标检测trick汇总
如果想成为中心，那么就到中心去吧。
10-29 752
文章目录1. letterbox 1. letterbox 当数据集存在许多矩形的图片时，为了便于模型训练，需要统一尺寸，若是暴力resize，会失去图像中的比例信息。letterbox会较好的解决这个问题。 def letterbox(img, new_shape, color=(114, 114, 114), auto=False, scaleFill=False, scaleup=True): # Resize image to a 32-pixel-multiple rectangle h
目标检测常用技巧总结
qwedsaewq的博客
06-02 710
目标检测trick实验和代码解析（基于yolov3）
苏门蒲元的博客
03-29 592
focal loss 实验结果 不work，分析中…… 代码解析 参考：https://github.com/fizyr/keras-retinanet/blob/master/keras_retinanet/losses.py 发现α\alphaα分配给正负样本的不一样，一直以为α\alphaα是为了调节置信度损失和其他损失（比如回归损失）的比例的，果然看懂论文和看懂代码是两件不相干的事情 关...
目标检测算法中的常见trick
思矣远矣
07-08 5034
欢迎使用Markdown编辑器写博客 最近忙着打比赛，感觉看论文也很难静下心来了。基本上看得相当匆忙，主要还是以应用为主。上周压力比较大，没有来得及更新，感觉再不更就说不过去了。 因为比赛比较追求performance，所以想着把以前看到的一些trick或者还不够了解的trick稍作整理，以后发现新的就更新到这里。像BN和dropout的使用或者align这些常见的or偏向算法层面的就不提了，...
算法的trick_目标检测算法中的常见trick
weixin_42126865的博客
12-24 625
目标检测算法中的常见trick最近忙着打比赛，感觉看论文也很难静下心来了。基本上看得相当匆忙，主要还是以应用为主。上周压力比较大，没有来得及更新，感觉再不更就说不过去了。因为比赛比较追求performance，所以想着把以前看到的一些trick或者还不够了解的trick稍作整理，以后发现新的就更新到这里。像BN和dropout的使用或者align、fpn这些常见的or偏向算法层面的就不提了。主要还...
目标检测 trick
01-01
### 关于目标检测的技巧和改进方法 #### 提升多尺度特征提取能力 为了提高对不同大小目标尤其是小目标的检测效果，在网络结构设计上可采用多层次特征融合策略。通过引入额外的输出层来增强模型对于细粒度信息的感受...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

机器不学习我学习

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值