Image Roi Proposal , Object Proposals( 翻译成什么好 )

最新推荐文章于 2024-04-20 09:39:57 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-20 09:39:57 发布 · 4.6k 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#vision

物体检测过程中，通常需要先提出大量Roi（Region of Interest），随后识别Roi中的物体。为了全面覆盖，一张图可能包含上千个Roi。Selective Search是具有影响力的Object Proposals算法，但MCG在Recall上表现最佳，而GoP在速度上占优，适合实时物体检测。研究者常使用Matlab进行Object Proposals研究，其中GoP提供了源代码。

Image Roi Proposal , Object Proposals( 翻译成什么好 )

标签（空格分隔）： vision

物体检测的套路还是需要先得到一些Roi，然后判断这些Roi中是什么物体。
为了防止有漏网之鱼，所以，一般在一幅图中会有上千个Roi。

Object Proposals有影响力的算法当然是Selective Search。但是这个领域进步很快，
从GoP的测试来看，目前Recall最好的应该是MCG（Berkeley的）,但是最快的应该是GoP。

Method prop ABO 70% Recall time
Selective Search 4374 0.735 0.597 2.6s
MCG 5158 0.807 0.772 30s
GOP (200,10)
最低0.47元/天 解锁文章
【计算机视觉】Object Proposal之BING理解
ZhangPY的专栏
12-15 6612
发现： 本论文主要有两大亮点。第一个亮点是发现了在固定窗口的大小下，物体与背景的梯度模式有所不同。如图1所示。图1（a）中绿框代表背景，红框代表物体。如果把这些框都resize成固定大小，比如8X8，然后求出8X8这些块中每个点的梯度（Normed Gradient，本文的结果为[0,255],之前看错成Normalized...估计这里的normed就是指窗口都resize成8X8），
目标检测20年——学习笔记
qq_40380423的博客
01-09 882
Object Detection in 20 years 目标检测20年——学习笔记 摘要——本文集中回顾了1990s到2019年的400+篇论文，覆盖了目标检测领域的主要话题。并且回顾了一些重要的目标检测应用，如行人检测、人脸识别、文本检测等。并对这些年的挑战和进步进行了深度分析。 1.引言 目标检测处理识别数字图片中的特定类别的视觉实体（例如人、动物、汽车），是计算机视觉领域的重要任务。目标检...
(zhuan) awesome-object-proposals
a1424262219的博客
02-28 368
awesome-object-proposals A curated list of object proposals resources for object detection. This Blog From this link:https://github.com/caocuong0306/awesome-object-proposals ...
detection/region/object proposal 方法综述文章
zxdxyz的专栏
05-28 2万+
Papers J. Hosang, R. Benenson, P. Dollár, and B. Schiele. What makes for effective detection proposals? arXiv:1502.05082, 2015. arXiv @ARTICLE{Hosang2015arXiv, author = {J. Hosang and R. Bene
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals论文翻译
Q1u1NG的博客
12-04 1435
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals论文翻译摘要 论文地址：Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 代码地址：https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 摘要 我们提出了Sparse R-CNN，一种纯稀疏的方法用于图像中的目标检测。现有的目标检测工作很大程度上依赖于密集候选目标，如在
目标检测经典论文——Faster R-CNN论文翻译：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Net
bigcindy的博客
07-29 5566
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Faster R-CNN：通过Region Proposal网络实现实时目标检测 Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun Abstract State-of-the-art object detection networks depend on r...
论文阅读《FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding》
AmbitionalH的博客
08-08 4327
提出了一种对比表征嵌入的方法来来实现小样本目标检测，动机是观察到使用不同的 IoU 来检测物体与对比学习方法中对比不同“正对”和“负对”来实现检测有异曲同工之妙。本文实验证明模型的错误更有可能是误分类而不是定位，文本解决这一问题的方法是对“正对”和“负对”施加了对比嵌入损失（CPE loss），使“正对”的得分远大于“负对”的得分，在当时的 PASCAL VOC 和 COCO 数据集上均达到了 SOTA。 “正对”“负对”示例 ...
Object Proposal（OP）综述
郭云飞的专栏
12-07 1万+
目标检测（object detection），要求模型不仅能判断一幅输入图像中包含哪类目标，还得框出目标的具体位置（bounding box）。 为了实现上述要求，传统的方法是利用滑动窗口（Sliding Window）的方式，用不同尺度（scale）、比例（aspect ratio）的窗口在图像上滑动，穷举出所有可能位置上的子图像块。然后再将这些子图像块输入到目标识别（object recog
《Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges》读后感~
热门推荐
love模式识别
09-22 3万+
《Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges》是ECCV2014的一篇关于目标检测的一篇文章，作者是来自于微软研究院的Piotr等人，属于大中牛范畴。本文并没有涉及到“机器学习”，其采用的是纯图像的方法，这点让我大感意外，因为很多提取proposals的文献，例如BING等，都是基于学习理论的方法。此外，本文的许多内容，甚至数学公式，都是基于作者的直觉直接建立，可以说，牛的一腿。。。。。
Edge Boxes Locating Object Proposals from Edges
10-06
Edge Boxes Locating Object Proposals from Edges当前效果最好的object proposal方法
Generating Object Proposals
necrazy的专栏
12-31 2837
Generating Object Proposals 22DEC This is a followup post to A Seismic Shift in Object Detection. In the earlier post I discussed the resurgence of segmentation for object detection, in th
Oriented Object Proposals
cv_family_z的博客
12-01 2376
ICCV 2015 关于候选区域提取的文献。 Oriented Object Proposals 简写 OOP算法 本文提出的提取算法的三个优势： 1）可以提取不同旋转角度的物体 2）本文的OOP算法得到更好的框，框的更准更小些 3）我们的候选区域个数更小些2 Related Work 以前候选区域提取算法主要可以分为两类： 1）Window scoring methods 滑
Object Proposals EDGES代码笔记和修改
郡主的博客
05-16 1304
function [bbs] = edgeBoxes( I, model, varargin )思想：通过边缘来检测object proposals出处： C. Lawrence Zitnick and Piotr Doll.. "Edge Boxes: Locating Object Proposals from Edges", ECCV 2014.INPUTS%  I          - i...
探索Awesome Object Proposals：高效且精准的目标检测框架
gitblog_00006的博客
04-20 380
探索Awesome Object Proposals：高效且精准的目标检测框架 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在计算机视觉领域，目标检测是核心任务之一，用于识别图像中特定物体的位置和类别。Awesome Object Proposals项目提供了一个精心整理的资源集合，涵盖了各种目标检测算法、工具和教程，旨在帮助开发者和研究人员快速上手并提升他们在这一领域的技能...
读论文之ObjectProposals for Text Extraction in the Wild
bluer的专栏
10-25 813
概述：目标检测的论文很多，该论文将很多目标检测方法特定到文字检测，论文前一部分主要简单陈述了已有的目标检测方法对于文字检测的分析，后一部分提出了自己的方法
Learning Open-World Object Proposals Without Learning to Classify
m0_37833297的博客
05-18 1942
Learning Open-World Object Proposals Without Learning to Classify IEEE Robotics and Automation Letters 2022 Code： https://github.com/mcahny/object_localization_network . 摘要 现有方法经常难以处理训练集中不存在的开放世界中的新物体。 我们发现问题在于现有候选框提取方法中的二元分类器倾向于过度拟合训练类别。因此，我们提出了一个无分类对象定
2019CVPR论文以及源码 awesome-object-proposals
moonlightpeng的博客
06-12 436
https://github.com/extreme-assistant/cvpr2019 https://github.com/extreme-assistant/awesome-object-proposals
杂记：Visual Tracking + Object Proposals + Features + Coding
YU_Xianguo的博客
04-09 4436
这篇文章主要是做一个笔记式的讲解最近关注的一些东西，包括基于核相关滤波器的目标跟踪算法、EdgeBoxes目标假设算法、Color Names特征描述方法，最后再讲讲我对如何进行高效率编程的理解
proposal embedding
最新发布
12-27
proposal embeddings refer to representations used primarily within object detection frameworks but can also be extended to other domains where proposals or hypotheses need to be evaluated. These ...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值