Synioe的博客

Deep Reinforcement Learning of Region Proposal Networks for Object Detection背景：最近搞完找工作的事情，开始回归到研究论文写大论文的阶段来了。大论文是我的老本行，虽然找工作没有找这个方向，在研究的兴趣点上来说Object detection是我的point。这篇比较新的文章研究的是利用一种基于深度强化学习...

在简书上看到一篇弱监督学习的帖子，由于没有使用简书的习惯，因此分享下这篇帖子，感兴趣的直接去参考原作者。侵删作者：baiyu33链接：https://www.jianshu.com/p/7b0161975225來源：简书 本文收集整理弱监督学习和小目标检测方面的资料。[TOC]弱监督学习 何谓弱监督学习 CV中的弱监督学习 People Approaches...

这几天在接触mask-rcnn的原理和检测数据，包括数据集的制作和标注，在一块1080ti上训练模型，到目前位置还有问题没有解决，在matterport/mask-rcnn的github仓库的issues下找解决方案，没有找到能够解决我的问题的回答。我的问题的在balloon案例上做修改，对标记多个class的数据进行识别和实例分割，balloon是对一个class做检测，我也尝试了只对我的一...

实时目标检测如RCNN，yolo,ssd等都是可行的解决方案，但对于工业目标检测方案落地，一些嵌入式系统架构的硬件性能不能达到这样的高性能计算要求，或者当需要对特定目标进行检测识别时，这时可以采取的方案是检测+跟踪。不要惊奇我们常用的OpenCV中包含着8种独立的目标检测方法，可以在计算机视觉中进行应用。OpenCV中的8种目标检测方法1.BOOSTING Tracker 该算...

使用机器学习解决常见目标检测问题通常有多个模型可用，每个模型基于不同的因素性能表现存在差异。每个模型通过在数据集（训练、验证集）上的评判性能指标，性能衡量通过不同的统计特征进行评价--accuracy,precision,recall等等，统计参数的选择依赖于应用场景和案例。对于每一个应用，找到一个衡量指标对比模型的性能非常有必要。这里讨论的是目标检测问题中常见的度量方法--mean ...

转自http://blog.sina.com.cn/s/blog_9db078090102whzw.html，侵删多标签图像分类（Multi-label   Image  Classification）任务中图片的标签不止一个，因此评价不能用普通单标签图像分类的标准，即mean  accuracy，该任务采用的是和信息检索中类似的方法—mAP（mean  Average  Precisio...

Object Detection vs. Object Recognition目标识别算法识别图像中存在哪些对象。它将整个图像作为输入，并输出该图像中存在的对象的类标签和类概率。例如，类标签可以是“狗”，相关的类概率可以是97％。另一方面，目标检测算法不仅得到图像中存在哪些对象，还输出边界框（x，y，宽度，高度）以指示图像内对象的位置。所有目标检测算法的核心是目标识别算法。假设我们训练...