【PaddleDetection2.0专项】快速上手S2ANet检测旋转框模型

最新推荐文章于 2024-04-27 09:57:32 发布
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本文介绍百度官方的roLabelImg工具，指导读者从GitHub下载并实践标注示例，提升AI项目标注效率。主要关注于前端开发与图像标注实践，适合开发者快速入门。

参考百度官方
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1923957

roLabelImg
直接从github：https://github.com/cgvict/roLabelImg 下载

标注示例
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paddle 45 使用paddledetection做旋转框预测（预测自己的dota数据集）
a486259的博客
12-03 1596
paddledetection的最新develop版本支持旋转框预测，为此实现基于paddledetection训练自己的dota数据（含从数据处理到模型训练的全教程）。此外，paddledetection也支持旋转框模型的导出与部署，且与正常模型的导出部署流程是一样的，后续将会补充实现onnx部署教程。
Python实现图像旋转到指定角度：原理与代码示例详解
目标检测专栏持续更新中，改进YOLO系列通用，适用v5、v7、v8、所有博客均是团队原创博客，所有文章禁止转载，违者必究。
09-24 1892
图像处理是计算机视觉和图像处理领域的重要组成部分。在图像处理中，旋转是一项常见的操作，可以调整图像的方向，改善可视化效果或满足特定需求。本文将介绍如何使用Python实现图像旋转到指定角度的方法，讲解原理并提供详细的代码示例。本文介绍了使用Python实现图像旋转的原理和方法，分别使用了OpenCV和Pillow两个库来演示图像旋转的实现过程。图像旋转是图像处理中常用的操作，具有广泛的应用领域，如计算机视觉、图像编辑和机器学习等。希望本文的知识点讲解和示例代码能帮助你掌握图像旋转的基本方法。
飞桨2.0 PaddleDetection：瓶装酒瑕疵检测迁移学习教程
weixin_43138233的博客
01-09 5837
序言 瓶装酒的生产过程中，受到原材料质量（酒瓶）以及加工工艺（灌装）等因素的影响，产品中可能存在各类瑕疵影响产品质量。一条产线一般有三到五个质检环节分别检测不同类型的瑕疵。由于瑕疵种类多样、有的瑕疵体积小不易察觉，瓶装酒厂家往往需要投入大量人力成本用于产品质检。高效、可靠的自动化质检能够降低大量人工成本，创造经济效益。 PaddleDetection提供了这类工业质检场景的通用解决方案，本文是在PaddlePaddle 2.0.0rc框架版本下PaddleDetection的使用教程。 PaddleDet
【旋转框目标检测】使用PaddleDetection训练自定义数据集：一、环境依赖安装
weixin_45921929的博客
01-22 1566
【旋转框目标检测】使用PaddleDetection训练自定义数据集：一、环境依赖安装
windows10搭建PaddleDetection2.0环境，并制作自己的VOC数据集，利用PPYOLOv2进行训练及测试
Dora_blank的博客
06-01 7481
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言1、必要环境2、安装2.1、创建python3.7虚拟环境2.2、 安装PaddlePaddle2.12.3、安装PaddleDetection2.4、测试是否安装成功3、测试3.1、测试图片效果3.2、测试视频效果4、准备数据集4.1准备自己的VOC数据集4.2将数据集划分为训练集和测试集5、训练自己的数据集 前言 利用windows10系统搭建PaddleDetection2.0环境，并制作自己的VOC数据集，利用PPYO
精选资源
旋转目标检测S2Anet
05-26
S2Anet在DOTA数据集上的实验结果表明，该方法在旋转目标检测任务上表现优异，特别是在无锚框算法上取得了显著提升，相较于基线模型性能提高了约3%。这证明了S2Anet在处理旋转目标检测时的有效性和优越性。 综上所述...
S2ANet(Align Deep Features for Oriented Object Detection)解读
jedibobo的博客
11-24 3325
S2ANet解读 开始入门遥感方向，第一篇看了S2ANet，看了下网上的博客基本就很浅薄地谈了谈Abstract里面的内容，也没有对其进行argue，然后我来做这件事。如果有错误请指针，方便深入交流。 文章内容摘录 题目 首先从题目看本文做的就是Align Deep Feature，更具体地说是"alignment between conv features and Anchor boxes(RoIs)"。见原文Section ⅡB小结开始的话。 Abstract 摘要基本上就是沿着场景->问题-&g
s2anet详解
sdw8855的博客
02-23 3132
Single-shot Alignment Network (S2A-Net) consisting of two modules: a Feature Alignment Module (FAM) and an Oriented Detection Module (ODM). 小结 双阶段R-CNN[9]框架组成：区域提议网络(RPN)和R-CNN检测头。 过程： 利用RPN从水平锚点生成高质量的兴趣区域， 利用RoI池化操作从兴趣区域中提取准确的特征。 利用R-CNN对边界框bounding
精选资源
S2ANet mmdet源码阅读.xmind
12-26
S2ANet代码阅读的脑图
s2anet预训练模型
最新发布
04-02
S2ANet 是一种用于旋转目标检测的单阶段网络，其核心由两个模块组成：特征对齐模块（Feature Alignment Module, FAM）和定向检测模块（Oriented Detection Module, ODM）。为了获取 S2ANet 的预训练模型，可以参考...
旋转框检测项目相关python库知识总结(mmrotate、ppyolo_r、yolov5_obb)
a486259的博客
11-24 3573
旋转框常用于检测带有角度信息的矩形框，即矩形框的宽和高不再与图像坐标轴平行。相较于水平矩形框，旋转矩形框一般包括更少的背景信息。旋转框检测常用于遥感等场景中，本博文简单的介绍了可应用于旋转框数据训练的开源库，数据结构、OBB关键知识（如何实现角度预测、标签预测），最后分享了两个基于mmrotate自定义的旋转框模型（yolox_obb）。
S2A-NET
陶将的博客
03-23 2722
S2A-NET 文章目录S2A-NET基础知识引言网络架构FAMARNACL对齐卷积ODM实现损失函数推理消融实验参考 基础知识 长边135∘135^{\circ}135∘定义法，angle∈[−45∘,135∘)angle \in [ -45^{\circ}, 135^{\circ})angle∈[−45∘,135∘), theta∈[−π/4,3⋅π/4)theta \in [ -\pi / 4, 3 \cdot \pi / 4)theta∈[−π/4,3⋅π/4)且height> width。
使用S2anet模型进行预测并解析pkl文件
qq_64805688的博客
09-03 1145
感觉网上关于pkl文件解析的相关文章比较少（也许是我搜集资料的能力有限），希望能够帮到大家！有哪些不足之处也欢迎大家提出！
用大白话讲Single-shot Alignment Network(S2A-NET)
qq_43892462的博客
09-12 3180
在早期的目标检测算法中，识别一个物体的感兴区域总是横平竖直的(如SSD、RCNN等)，但在很多情况下，横平竖直的锚框并不能将物体完美的选中，如下图蓝色的框被没有将飞机完全框起来。这时可以将蓝色的锚框框放大，就可以将飞机完全框起来，但是放大蓝色锚框，将会增加更多背景，对后续的处理造成负面影响。而S2A-NET可以生成旋转的锚框(如下图绿色锚框)，此时就可以将飞机完全选中并且尽可能少的增加背景画面，从而使接下来的物体识别变得更容易。
S2ANet代码阅读
jedibobo的博客
12-26 1341
S2ANet代码阅读 首先给一张图，这个是我花了大概1天时间把S2ANet在mmdet下的实现完全搞清楚了。结合旷视官方的知乎号发的文章，基本就可以理解mmdet的整个架构（当然后续版本有所改变，思路是相似的）。 轻松掌握 MMDetection 中常用算法(一)：RetinaNet 及配置详解 - 知乎 (zhihu.com)轻松掌握 MMDetection 中 Head 流程 - 知乎 (zhihu.com) (4 条消息) OpenMMLab - 知乎 (zhihu.com) 需要下载见资源链接：
【论文阅读】S2A-Net
dujuancao11的博客
11-30 6255
论文原文链接：Align Deep Features for Oriented Object Detection | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore 面向对象检测的深度特征对齐 代码链接： https://github.com/csuhan/s2anet 关键点：refined single stage, feature alignment ResNet50/ResNet101 79.42/79.15 摘要 在过去...
基于S2ANet的十字路口无人机影像车辆旋转检测，可用于车辆行为研究
m0_63642362的博客
04-22 1751
基于S2ANet的十字路口无人机影像车辆旋转检测，可用于车辆行为研究 一、项目背景 现如今，随着光学成像技术和计算机图像处理技术的发展，无人机获取的影像质量也在不断提高，由于其快速便捷、成像质量高、不影响地面的交通的特点而受到众多交通道路研究者青睐 其中一个应用的地方就是使用无人机对复杂路口处进行观测，对车辆进行检测和追踪，研究车辆在复杂路段的行为，为自动驾驶的决策层助力 本项目使用UAV-ROD数据集，基于PaddleDetection提供的旋转目标检测模型对路口影像中的车辆进
在旋转目标检测框架MMRotate下训练S2anet模型
qq_64805688的博客
08-26 2544
关于旋转框定义的一些理解和感想 - 知乎 (zhihu.com)，写得非常用心。此外，在训练之前也参阅了不少好文章，在这里贴下链接：基于mmrotate的旋转目标检测入门详解_Orange-_-的博客-优快云博客旋转框目标检测————关于旋转框定义和解决方案_qq_41627642的博客-优快云博客MMrotate自定义数据集训练与验证&&格式转换脚本_mmrotate resume_超多元全维度无上创世毁灭与再生脚本的博客-优快云博客。
探索S2ANet：一款前沿的图像语义分割框架
gitblog_00096的博客
04-27 503
探索S2ANet：一款前沿的图像语义分割框架 项目简介 是一个深度学习模型，专注于图像语义分割任务。由知名研究者CSUHAN开发并维护，该项目旨在提供一种高效的解决方案，用于精确地识别和分离图像中的各个对象或区域。通过利用空间-注意力（Space-to-Attention）机制，S2ANet在处理复杂图像场景时展现出优秀的性能。 技术分析 S2ANet的核心创新点在于其独特的设计理念： 空间-...
旋转目标检测新策略：S2Anet与特征对齐提升性能
旋转目标检测S2Anet是一种先进的计算机视觉技术，尤其在人工智能领域中的目标检测任务中表现出色。传统的目标检测方法通常依赖于IoU（Intersection over Union）阈值来区分正样本（即目标区域）和负样本（非目标区域...
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