关于目标检测的提问

最新推荐文章于 2024-10-09 23:01:56 发布
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分类专栏： 计算机视觉 《深度学习笔记》 文章标签： 目标检测
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  1. 不知道目标检测有没有切片学习，就是把目标图像切成小块进行学习的方法？
  2. 其实深度学习，就是线性函数和非线性函数的多层嵌套，有人证明过深度学习的网络可以拟合几乎任何函数吗？
  3.  loss函数的正则化是不是基于一个前提：那就是所用的参数大多数都是与模型相关度很高的参数？
算法工程师面试问题 | 目标检测网络总结——object detect
kay_545
04-28 1878
面试问题，面试提问，面试技巧，算法工程师
深度学习面试问题目录 | 深度学习目标检测、语义分割、分类上百种面试问答技巧
kay_545
05-15 2150
面试，面经，春招，秋招，算法工程师，python，yolov5，yolo8，yolo
基于探地雷达的机场场道灾害目标检测与识别(答辩ppt)
11-06
首次研究钢筋回波抑制的问题； 借助于FFT提出了一种快速Hyp-curvelet算法； 提出一种结合最小距离分类器和Fisher线性判别分析方法的地下目标识别策略。
目标检测20问
zhengfei11的博客
08-12 2104
1 anchor 2 one-stage and two-stage 侵删 one-stage（单阶段）：输入图片，输出bounding box和分类标签，由一个网络完成。 two-stage（两阶段）：输入图片，生成建议区域（Region Proposal），然后送入分类器分类。两个任务由不同的网络完成； - one-stage系 two-stage系 multi-stage系 主要算法 YOLOv1、SSD、YOLOv2、RetinaNet、YOLOv3 Fast R-CNN、Fas
目标检测方面的面试题
lzAllen的博客
09-24 2692
目标检测怎么提升召回率 1 提高采样密度（特征/图像增强、增多预设proposal .. ）。 2 在对于误检不敏感任务中降低分类阈值。 3 数据的增广，合成新的数据。 4 使用聚类来设置anchor的大小和比例，使得边框有一个好的初始化。 5 在测试的时候降低分类的阈值。 6 使用基于IOU, 或者位置边框的损失函数，拉开不匹配的，拉近匹配的框。 ...
CV面试题：目标检测、目标分割
あずにゃん梓喵的博客
07-09 2645
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 从R-CNN到Faster R-CNN谈谈物体检测 问题解析 物体检测模型从R-CNN到Faster R-CNN代表着深度学习模型在物体检测领域取得了关键性的突破，与传统的物体检测方法产生了分离，把物体检测带进了深度学习时代。 模型进化流程： R-CNN (1) 候选区域选择 (2) CNN特征提取 (3) 分类与边界框回归 Fast .
深度学习CV岗位面试问题总结（目标检测篇）
AI_Lucky的博客
09-22 996
序言 目标检测篇面试知识点总结，自问自答，学习、记录、分享和复习。 一、目标检测篇 1. 介绍YOLO，并且解释一下YOLO为什么可以这么快？ yolo是单阶段检测算法的开山之作，最初的yolov1是在图像分类网络的基础上直接进行的改进，摒弃了二阶段检测算法中的RPN操作，直接对输入图像进行分类预测和回归，所以它相对于二阶段的目标检测算法而言，速度非常的快，但是精度会低很多；但是在迭代到目前的V4、V5版本后，yolo的精度已经可以媲美甚至超过二阶段的目标检测算法，同时保持着非常快的速度，是目前工业界内最
基于YoloV5的目标检测，可用于毕业设计
10-31
由于上传限制，需要数据集的可以联系，或自己找，可做医学图像疾病的检测或者图片物品的检测，也可做视频中人物识别，先使用train.py训练自己的网络，再使用detect.py输出检测结果，检测结果输出文件夹runs包含各项...
yolo-实时目标检测算法的概要介绍与分析
06-03
### YOLO实时目标检测算法概要介绍与分析 #### YOLO算法概述 YOLO（You Only Look Once）作为一种先进的实时目标检测算法，自2016年首次提出以来便受到了广泛的关注。该算法由Joseph Redmon等人设计，旨在解决传统...
ICML2022：基于概率教师学习的跨域自适应目标检测
m0_63294504的博客
10-09 1687
在本文中，作者提出了一个简单而有效的框架，称为概率教师(PT,Probabilistic Teacher)，旨在从逐渐发展的教师中捕捉未标记目标数据的不确定性，并以互惠互利的方式指导学生的学习。该方法在多个基于源的/无源的 UDA-OD 基准测试中取得了最先进的结果，并大幅超越了以前的方法。
CV 面试问题详解宝典—目标检测篇
3D视觉工坊
09-16 1670
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨那年当上博士前来源丨AI约读社编辑丨极市平台导读面试知识点总结序言目标检测篇面试知识点总结，自问自答，学习、记录、分享和复习...
benchmark问题包括哪些问题_毕业答辩会问哪些问题？
weixin_34637857的博客
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　　毕业答辩会问哪些问题?想要做好毕业答辩就要做好答辩的前期准备工作，我们都知道毕业答辩是检测学生毕业论文真伪性的一个重要流程，而在毕业答辩这个环节中，其学生展示完论文内容后，指导老师会基于学生所研究的领域，对学生提出一到三个问题，而学生需要参考自己研究的内容及知识，对指导老师的问题进行作答，那么在这环节中要怎么去做准备呢?我们可以从老师可能会提问的问题去自己做一下简答，要很熟悉自己的论文和观点，...
目标检测面试常问问题总结
m0_60341379的博客
10-14 3176
今天先总结了一些面试问题，答案后期跟上 yolov4,yolov5,ppyolo,三个的对比实验是怎么做的？最终选择了yolov5。 Yolov5比其他的两个好在哪？ Yolov5下FPS Ppyolo其他的压缩模型有没有试过？ Ppyolo这个模型的优势有哪些地方？ 模型对比时为什么选择了ppyolo和yolov5。 Yolov5比yolov4的改进点在哪？ Ppyolo在官网上的效果要好于yolov5和yolo4,为什么你的模型的效果却不是呢，你没有怀疑过自己的结果吗？ 项目是预研项.
目标检测面试问题非极大值抑制
重剑无锋博客
07-17 475
目标检查会涉及到检查性能，所以有的面试官喜欢问一下算法的问题。 非极大值抑制： 以目标检测为例,目标检测的过程中在同一目标的位置上会产生大量的候选框,这些候选框相互之间可能会有重叠,此时我们需要利用非极大值抑制找到最佳的目标边界框,消除冗余的边界框。 如何使用非极大值抑制： 前提:目标边界框列表及其对应的置信度得分列表,设定國值,阈值用来删除重叠较大的边界框。 loU:intersection-over-union,即两个边界框的交集部分除以...
毕业论文的问题猜想及答案整理
cherry28256的博客
03-25 2886
在训练过程中，我使用了大量的车牌图像数据，这些数据集主要来源于开源车牌数据集、自行收集的车牌图像,并采用了数据增强技术来增加数据的多样性。通过训练一个专门针对车牌的YOLOV5模型，我的系统能够准确地识别出图像中的车牌区域，并输出车牌的边界框坐标。通过其独特的网络结构和训练策略，相比其他目标检测算法例如：FastR-CNN\SSD，YOLOV5采用单阶段方法，直接对图像进行网格划分并预测边界框和类别概率，从而实现了更高的检测速度，非常适合应用于车牌检测与识别这样的实时任务。
yolo系类问答摘抄
耶律大石的博客
06-17 950
课程上笔记，总结一下： 1. 图像划分网格是通过主干网中的卷积层来实现的嘛？基本原理是怎样的呢？ 是的，以yolo v1为例，输入的图像尺寸为448x448，经过6层卷积（每层卷积使尺寸减半），最后得到的feature map的尺寸即为7x7，为了将原图与feature map相对应，就需要将原图划分成7x7的格子，每个格子对应feature map中的一个点。 2. yolo目标检测中怎么确定物体的中心点落在哪个网格的？ 答：根据ground-truth中预先标定的物体坐标和长宽来确定。 3. yolov
目标识别
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liuheng0111的博客
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1．研究意义 众所周知，当前是信息时代，信息的获得、加工、处理以及应用都有了飞跃发展。人们认识世界的重要知识来源就是图像信息，在很多场合，图像所传送的信息比其他形式的信息更丰富、真切和具体。人眼与大脑的协作使得人们可以获取、处理以及理解视觉信息，人类利用视觉感知外界环境信息的效率很高。事实上，据一些国外学者所做的统计，人类所获得外界信息有80%左右是来自眼睛摄取的图像。由此可见，视觉作为人类获取
《从零深入理解Yolo系列v1-v8全家桶 + 目标检测面试提问+目标检测算法总览》
ZhengrongYue的博客
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03-29
用户提到“目标检测v8的相关信息，可能是寻找教程、模型或实现方法”，所以核心是YOLOv8的使用步骤和如何实现。 首先，我应该回顾YOLOv8的基本知识，确保自己理解正确。YOLOv8是Ultralytics公司推出的最新版本，...
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