目标检测解释

最新推荐文章于 2024-07-28 09:52:40 发布
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#python #人工智能 #计算机视觉 #机器学习

博客主要围绕计算机视觉相关内容，介绍了锚框与候选区域的关系，以及对RPN进行了深入讲解，从候选区域搜索到候选区域提取网络，涉及人工智能和机器学习知识。
SSD目标检测算法——通俗易懂解析
chase
09-17 3590
SSD目标检测算法——通俗易懂解析
目标检测模型可解释性：LIME方法实践
最新发布
AI天才研究院
04-26 1150
随着YOLO、Faster R-CNN等目标检测模型在工业界的广泛应用，模型决策过程的透明性需求日益迫切。医疗影像诊断、自动驾驶等安全关键领域要求模型不仅能输出准确的检测结果，还需解释"为何识别该目标"、"哪些图像区域影响决策"等核心问题。传统全局解释方法（如CAM、Grad-CAM）虽能定位重要区域，但依赖模型结构且难以量化局部特征贡献。本文聚焦局部可解释模型无关解释方法（LIME）如何对目标检测模型的单个预测结果生成人类可理解的解释？如何量化图像局部区域对目标类别和定位的影响程度？
目标检测模型总结
Lc_001的博客
03-10 2237
目标检测模型总结
目标检测综述
热门推荐
计算机视觉life
07-09 14万+
前言 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Regio...
目标检测简介
吾家有猫名探花的博客
11-30 5322
在数字化时代的浪潮中，目标检测技术以其独特的魅力和无可比拟的实用价值，成为计算机视觉领域的璀璨明珠。目标检测技术旨在模仿人类视觉系统的功能，通过算法和模型识别和定位图像或视频中的具体物体。从早期的简单算法到现今的深度学习方法，这一领域经历了飞速的发展，其应用范围也从简单的图像分类扩展到了复杂的三维空间识别。本文旨在为读者提供一个目标检测领域的概览，包括其基本概念、主流技术、应用领域，以及这个领域的发展历程和未来趋势。
目标检测发展概述
qq_53324833的博客
05-01 2801
传统目标检测方法主要基于人手工设计的特征提取器和机器学习算法。这些方法使用人工定义的特征，如Haar特征和HOG特征等，结合分类器（如支持向量机、AdaBoost等）来检测和分类目标。其中，Haar特征是一种基于像素的特征描述符，最初由Viola和Jones在2001年提出，用于人脸检测。它能够有效地描述图像中的局部区域，因此也可以用于检测其他类型的目标。而HOG特征则是一种描述图像局部梯度信息的方法，通过计算图像局部区域的梯度方向直方图来表示图像特征。
YOLO v5 实现目标检测
weixin_41258131的博客
10-29 1万+
yolov5 的环境配置、运行与训练过程及其中可能出现的问题与解决办法。
目标检测算法研究
zhangzhoubin666的博客
12-15 4259
1、目标检测基本介绍 1.1、项目结构 1.2、目标检测的算法分类 1.2.1两步走的目标检测：先进行区域推荐、而后进行目标分类 代表算法 ：R-CNN、 SPP-net、Fast-R-CNN、Faster R-CNN 1.2.2、端到端的目标检测：采用一种网络一步到位 代表：YOLO、SSD 1.3目标检测的本质 分类问题和目标检测问题的对比： 分类问题： N个类别 输入：图片 输出：类别 评估...
YOLOv8目标检测算法详解
培根芝士的专栏
06-27 5015
YOLOv8是Ultralytics公司最新推出的Yolo系列目标检测算法，建立在Yolo系列历史版本的基础上，并引入了新的功能和改进点，以进一步提升性能和灵活性。它是实现目标检测、图像分割、姿态估计等任务的最佳选择之一。YOLOv8是一种基于深度学习的目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一次前向传播过程即可完成目标的位置和类别预测。它继承了YOLO系列算法的优点，如速度快、实时性好等，并在准确性和泛化能力上进行了进一步的提升。
什么是目标检测--Object Detection
BBM的博客
03-16 1万+
目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割。它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。目标检测不仅要用算法判断图片中物品的分类， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把物品圈起来， 这就是目标检测问题。
目标检测算法：深入探索与前沿展望
qq_39465480的博客
07-28 1516
目标检测算法作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，其发展历程充满了挑战与机遇。从传统的基于手工特征的方法到如今的深度学习技术主导的算法体系，目标检测算法在准确性、速度和鲁棒性等方面均取得了显著进步。然而，面对未来更加复杂多变的应用场景和更高层次的需求挑战，我们仍需不断探索和创新。相信在不久的将来，随着人工智能技术的不断发展和完善，目标检测算法将在更多领域发挥更大的作用和价值。
目标检测数据集：大型海上船只、邮轮等图像目标检测（VOC标注，包含训练集和验证集）
04-09
项目包含：海上船只、邮轮等图像目标检测（VOC标注，包含训练集和验证集），数据保存按照文件夹保存，经测试，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为300-700的RGB图片，数据集为海上船只、鸟、...
目标检测,目标检测算法,matlab
09-10
8. **PPT解释**：提供的PPT可能是对目标检测原理和MATLAB实现的详细讲解，涵盖了算法背景、工作流程、代码实现以及结果分析等内容，对于初学者非常有价值。 9. **实践操作**：MATLAB例程通常包含了完整的代码和数据...
目标检测数据集：无人机检测（VOC标注，包含训练集和验证集)
05-02
项目包含：无人机检测（VOC标注，包含训练集和验证集)，数据保存按照文件夹保存，经测试，可直接用作目标检测数据集，无需额外处理。 图像分辨率为400-1000的大分辨率RGB图片，数据集为生活里的无人机检测 【数据...
AssertionError: CUDA unavailable, invalid device 0 requested
bashan1604的博客
06-21 3670
Linux下安装好了cuda之后nvcc -V仍然无法执行
win10离线安装labelme（无网环境）
bashan1604的博客
06-04 2900
tar tape archive tar 是用来建立，还原备份文件的工具程序，它可以加入，解开备份文件内的文件。
Anaconda虚拟环境离线迁移（无网环境）
bashan1604的博客
06-03 2486
Moving Conda Environments​​​​​​​
Could not load dynamic library ‘libcupti.so.10.0‘； dlerror: libcupti.so.10.0...
bashan1604的博客
10-13 2487
2020-10-12 13:33:08.132472: I tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:44] Successfully opened dynamic library libcublas.so.10.0 2020-10-12 13:33:23.066483: I tensorflow/core/kernels/data/shuffle_dataset_op.cc:143] Filling up shuffle buff.
YOLOv5-P6
bashan1604的博客
06-22 2453
【深度学习】yolov5 可视化训练结果以及result.txt解析 yolov5训练相关参数解释 理解目标检测当中的mAP
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