预训练Scale Match

最新推荐文章于 2023-09-04 21:24:59 发布
最新推荐文章于 2023-09-04 21:24:59 发布
阅读量321 收藏
点赞数 1
分类专栏： 目标检测从基础到实践--系列论文讲解
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_42108090/article/details/115172555
版权
本文介绍了预训练尺度匹配（Scale Match）技术，该技术针对数据集X中对象大小的概率密度函数Psize(s;X)，并通过变换T调整额外数据集E中对象大小分布，使其符合目标数据集D（TinyPerson）的分布。该方法主要包括三个步骤。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

For dataset X, we define the probability density function of objects’ size s in X as Psize(s;X). Then we define a scale transform T, which is used to transform the probability
distribution of objects’ size in extra dataset E to that in the targeted dataset D (TinyPerson), given in Eq.:
在这里插入图片描述
Gij = (xij ; yij ;wij ; hij) represents j-th object in image Ii of dataset E. The Scale Match approach can be simply described as three steps:
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

手把手写深度学习(31)：从HuggingFace/Diffusers预训练大模型基础上开发自定义模型
沉迷单车的追风少年
12-15 1243
站在巨人的肩膀上开发自己的模型是最有效的途径，因此从HuggingFace/Diffusers预训练大模型基础上开发自定义模型是一个非常好的方法。除了做一些高效微调之外，我们常常需要在预训练模型上增加更多的更改，例如增加一些模型层、修改原有模型的一些参数等。这篇博从实战代码出发，详细讲解如何操作。
Scale Match for Tiny Person Detection 论文分享
missyoudaisy的博客
09-13 974
前段时间一直忙着硕士毕业的事情，所以好久没有写博客了。伴随着又一次开学，一切安置妥当，学习也上排上日程了，希望自己在新的领域能够有所贡献，一天比一天进步。 今天分享的是一篇有关小目标检测的论文： 论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.10664 代码链接： 一、摘要 小目标检测存在特征表达难和复杂背景带来的高虚警率的问题。本文提出了一个新的benchmark TinyPerson，以实现长...
Scale Match for Tiny Person Detection
qq_43064270的博客
05-23 3005
一、介绍 针对微小人物检测，本文提出了一种尺度匹配的方法，即将网络预训练的数据集（COCO数据集）和检测器学习（Tinypersons数据集）的数据集进行尺度匹配。 二、相关工作 人物检测数据集 INRIA [2], ETH [6], TudBrussels [24], Daimler [5],Caltech-USA [4], KITTI [8] and CityPersons [27]这些...
[Paper Reading Note] Scale Match for Tiny Person Detection
lovefreedom22的博客
01-29 2297
Paper Reading Note URL: https://arxiv.org/pdf/1912.10664.pdf TL;DR 论文提出了一个新的benchmark, TinyPerson, 其中包含了很多小的人体目标，另外，作者通过实验发现，在检测任务中，pre-training和detector训练数据之间的mismatch会导致检测器性能下降，因此提出了一种Scale Match手段...
TinyBenchmark:Scale Match for Tiny Person Detection(WACV2020)，数据集官方链接
07-24
小人物检测的比例匹配 消息 TinyBenchmark 的 mmdetection版本是指我们鼓励使用。 此项目将不支持新功能。 数据集 The annotaions of test set have released aready !!! 和如何使用test_set注解进行评估，请参见 TinyPerson 数据集 该数据集将用于 ECCV2020 研讨会 ， 下载链接： 官方网站：推荐，下载速度可能更快百度盘密码：pmcq 谷歌驱动程序 有关 TinyPerson 数据集的更多详细信息，请参阅数据集。 小城人 百度盘密码：vwq2 微小的基准 基准测试基于maskrcnn_benchmark和citypersons 代码。 有关基准测试的更多详细信息，请参阅Tiny Benchmark 。 比例匹配 引文 如果您在研究中使用代码和基准，请引用： @inproceed
Scale Match：国科大提出小目标检测的尺度匹配方法，用于预训练数据集处理
我爱计算机视觉
12-25 1575
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术圣诞快乐～今天分享一篇新出的论文 Scale Match for Tiny Person Detection，作者贡献了一个细小人物目标检测...
使用tensorflow预训练模型进行物体识别（2）
amao1998的博客
04-16 1536
1、概述 在上一篇我们已经成功的安装了tensorflow与tensorflow 物体检测的API。下面我们将实现使用自定义数据集训练自己的对象检测模型。完成此类工作大概需要以下6个步骤 1. 组织工程文件 2. 组织训练数据集与标注文件 3. 转化训练集为tf_record格式 4. 配置训练流程 pipeline 5. 监控模型训练过程 6. 保存模型参数 2、组织工程文件 2.1 新建workspace文件夹用于存储所有的工程文件 workspace 文件夹在object-detect文件夹下
【styleGAN2ADA利用预训练模型搜索单张目标图像的W空间潜变量】
最新发布
m0_70879891的博客
09-04 353
github:GitHub - NVlabs/stylegan2-ada: StyleGAN2 with adaptive discriminator augmentation (ADA) - Official TensorFlow implementationStyleGAN2 with adaptive discriminator augmentation (ADA) - Official TensorFlow implementation - GitHub - NVlabs/stylegan2-ada
Scale Match方法的代码阅读
weixin_45935290的博客
04-21 253
具体而言，“SM” 技术通过在不同尺度的图像中使用相同的边界框坐标和标签来表示目标物体的位置和属性，从而在不同尺度的图像样本中实现一致性的标注。接下来，对尺寸进行排序，并根据给定的 except_rate 参数来裁剪尺寸分布的上下端，以剔除尺寸分布中的极端值。np.histogram 函数接受一个一维数组作为输入，返回两个值：直方图的计数值（也称为频数，表示每个 bin 中的数据数量）和 bin 的边界值（即直方图的横轴，表示数据的范围）至此，初始化函数的运行已经完成，接下来我们来看call执行函数。
Tiny Person数据集&基于它的TOD冠亚军方案
Focus
11-09 7588
Scale Match for Tiny Person Detection WACV2020 中国科学院大学 论文：https://arxiv.org/abs/1912.10664 代码：https://github.com/ucas-vg/TinyBenchmark 创新点： 提出了一个称为TinyPerson的新基准，TinyPerson在海上和海滩场景中代表的人分辨率很低，主要是少于20个像素，为长距离和大量背景的微小物体检测打开了一个有希望的方向。 提出了一个尺度匹配的方法，使两个数据集之间的特征
R语言---scale函数，match函数和%in%详解
cfc424的博客
09-11 4140
R语言---scale函数，match函数和%in%详解
论文阅读：Scale Match for Tiny Person Detection-微小人物检测的尺度匹配
qq_41496108的博客
03-26 2335
Scale Match for Tiny Person Detection-微小人物检测的尺度匹配 文章目录Scale Match for Tiny Person Detection-微小人物检测的尺度匹配Abstract1.Introduction2.Related WorkDataset for person detection(人检测数据集)：CNN-based person detection:Tiny object detection:3.Tiny Person Benchmark3.1.Benc
【文献阅读12】Scale Match for Tiny Person Detection-微小人物检测的尺度匹配
我是大阿周的学习博客
12-29 2642
Scale Match for Tiny Person Detection-微小人物检测的尺度匹配AbstractIntroduction 本博客仅作学习记录，不做他用！ 文章名称：Scale Match for Tiny Person Detection.pdf 文章地址：https://arxiv.org/abs/1912.10664v1 代码地址：https://github.com/ucas-vg/TinyBenchmark 文章作者：Xuehui Yu、Yuqi Gong、Nan Jiang、Q
size not match(label size和 predict size )
lusic01的专栏
12-07 5248
XGBoostError: b'[19:12:58] src/metric/rank_metric.cc:89: Check failed: (preds.size()) == (info.labels.size()) label size predict size not match'   I am training a XGBoostClassifier for my training se...
【darknet训练细节】一个隐藏的超参数：scale
yuanCruise
07-06 2218
整体源码如下，该源码是利用yolo训练检测网络时，对输入数据作前处理的源代码，该代码段中包含了从外部传入的超参数（jitter），也有内部写死的超参数（scale）。下面将对该代码做详细的解析。 data load_data_detection(int n, char **paths, int m, int w, int h, int boxes, int classes, float jitte...
深度卷积神经网络的特征融合方法
weixin_42108090的博客
09-21 8981
Google TDM、DSSD和FPN的Top Down网络结构，在特征图特征融合的步骤中，他们用了不同的方法： Google TDM使用的是concat操作，让浅层和深层的特征图叠在一起。（通道合并） DSSD使用的是Eltw Product（也叫broadcast mul）操作，将浅层和深层的特征图在对应的通道上做乘法运算。 FPN使用的是Eltw Sum（也叫broadcast add）操作，将浅层和深层的特征图在对应的通道上做加法运算。 ...
无锚框（anchor-free）目标检测算法介绍
weixin_42108090的博客
08-24 8140
By detecting objects as paired keypoints, we eliminate the need for designing a set of anchor boxes commonly used in prior single-stage detectors.      ---- CornerNet :Detecting Objects as Paired keypoints We hypothesize two reasons why detecting co.
倒置残差与线性瓶颈层从原理到实现
weixin_42108090的博客
11-17 6013
对比 MobileNet V1 和 V2 的网络结构和计算量 MobileNet V1 网络结构和计算量 MobileNet V2 的网络结构和计算量 总结对比
我有标注好的xml格式数据集，帮我写个可以训练识别出人，球，鞋子这三类物体的目标检测代码，使用 EfficientNet-Lite0 模型进行训练
05-05
您可以从[这里](https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/tf2_detection_zoo.md)下载预训练模型。将下载的模型解压并将其路径添加到 PYTHONPATH 环境变量中。 下一步是...
评论
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

打赏作者

Gallant Hu

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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