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RSS订阅原创 自相关滤波器系列（2）--KCF
1.简介KCF全称为Kernel Correlation Filter 核相关滤波算法。是在2014年由Joao F.Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, and Jorge Batista提出来的，算法出来之后也算是轰动一时，这个算法不论是在跟踪效果还是跟踪速度上都有十分亮眼的表现，所以引起了一大批的学者对这个算法进行研究以及工业界也在陆续把这个算法应用在实际场景当中。2.循环矩阵充分利用循环矩阵及其特性的是核相关滤波跟踪算法的另一个重要特征，它不仅涉及到目标
2020-07-06 20:58:21
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原创 RCNN系列（3）--Faster-RCNN
1.简介在Faster R-CNN出现之前，已经存在了R-CNN（无法实现End-to-End训练）和Fast R-CNN（Selective Search耗时），Shaoqing Ren在2016年NIP上提出了Faster R-CNN.2.基本概念2.1 ROIpoolingRolPooling可以使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map。1)假设原图中有一region proposal，大小为665665，这样，映射到特征图中的大小：665/32=
2020-07-02 10:15:32
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原创 RCNN系列（2）--Fast-RCNN与SPPNet
1.简介Fast-RCNN与SPPNet是同一时期出现，是当时比较热门的话题。其中，Fast-RCNN主要在损失函数和分类上对RCNN做了改进，极大的改善了网络的性能，提高了算法的精度和速度。2.基本概念2.1 空间金字塔池化2.2 Fast-RCNN的多任务损失函数3.网络结构3.1 Fast-RCNN直接使用Softmax替代了R-CNN中SVM进行分类，同时在网络中加入了多任务函数边框回归，实现了端到端的训练（除SS Region Proposal阶段）3.2 SPPNet事实上，
2020-07-01 16:28:46
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原创 Yolo系列（3）--Yolov3
1.简介Yolov3是以Darrknet53为特征提取网络，特征金字塔网络为回归模型的组合网络模型，它采取多尺度融合的方法进行预测，其输入尺寸和yolov2一样，却有着三个输出尺寸，13＊13，26＊26和52＊52，分别对小尺寸，中等尺寸，大尺寸目标进行预测。2.基本概念1.NMS(非极大化抑制)设置一个置信度门限，根据这个门限，去除置信度低于该门限的先验框进行归类，求出每个预测物体的先验框置信度集合求出每个预测物体先验框置信度最大值，并通过设置iou门限，去掉与该最大置信度门框重叠率超过门
2020-06-22 20:30:28
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原创 Yolo系列(2)--Yolov2
1.背景由于Yolov1网络效率低，对于小物体和密集群体检测效果差，也得益于Faster RCNN先验框的启发，Yolov2基于Yolov1的基础上产生了。2.基本概念1.Multi-Scale Training(多尺度训练)Yolov2整个网络采用卷积层和池化层，并无全输出层，因此并没有图片尺度大小的限制。由于输入图片一般为416416，五次池化后，变为1313。因此，输入图像基本为32的倍数。这种网络训练方式使得相同网络可以对不同分辨率的图像做检测。在输入size较大时，训练速度较慢，在输入
2020-06-20 19:04:45
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原创 Yolo系列（1）--Yolov1
**Yolo系列（1）–Yolov1**1. 背景 ## Yolov1能够实现端到端的目标Yolov1用于检测和识别，其最大的优势就是速Yolov是一个实现回归功能的卷积神经网络，其没有过于复杂的结构设计过Yolov1在区分目标和背景区域的效果上要有优与基于区域建议的 RCNN系列算的，它是直接通过整张图片进行训练模型，而没有采用滑动窗口、选择性搜索等方式进行候选框的选择。2.基本概念1.BoundingBox(边界框)边界框的大小和位置用4个值来表示：(x,y,w,h)，其中(x, y
2020-06-20 16:42:22
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空空如也
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