Bounding-box regression(BB)

最新推荐文章于 2024-05-08 08:59:48 发布
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分类专栏： mask-rcnn 文章标签： ＢＢ
边框回归(Bounding Box Regression)详解
南有乔木NTU的博客
08-31 20万+
Bounding-Box regression最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn， fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。这些paper中损失函数都包含了边框回归，除了rcnn详细介绍了，其他的paper都是一笔带过，或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了。前三条网上解释比较多，后面的两条我看了很多pape
关于RCNN中Bounding-box regression的个人理解
Chester-py的专栏
10-10 7816
前言RCNN可以说是深度学习应用到目标检测领域一个不小的贡献。最近看了RNN的文章，对里面的Bounding-box regression回归不甚理解，google一番，把学到的东西写在这里。 参考的文章。为啥要回归鉴于bounding box太长，下面简写为bb，bounding box regression 简写为bbr。首先，原始的bb是用selective research选出来的，这相当
RCNN:Bounding-Box（BB）regression
Bixiwen_liu的博客
12-23 1万+
本博客主要介绍RCNN中的Bounding-box的回归问题，这个是RCNN定准确定位的关键。本文是转载自博客：Faster-RCNN详解，从中截取有关RCNN的bounding-box的回归部分。原博文详细介绍了RCNN，Fast-RCNN以及Faster-RCNN，感兴趣的可以去看一下。
mask rcnn 涉及点__BB回归问题
ilinda的博客
02-25 2297
本篇文章仅供自己熟悉并学习,完全参考Bixiwen_liu博客,https://blog.youkuaiyun.com/bixiwen_liu/article/details/53840913 回归分析 “回归分析”是指分析因变量和自变量之间关系，回归分析的基本思想是: 虽然自变量和因变量之间没有严格的、确定性的函数关系，但可以设法找出最能代表它们之间关系的数学表达形式。 为什么要做Bounding-b...
目标检测20年（Object Detection in 20 Years）
scott198512的博客
02-25 3493
目标检测20年综述，400篇文献汇总
(BB)Barzilar, Borwein在回归分析中的应用
小明知道的专栏
10-04 2755
前面3节讲了信赖域法+狗腿法、最速下降法
边框回归：BoundingBox-Regression(BBR)
Cheese的博客
05-12 8237
为什么要做BoundingBox Regression（BBR）? 首先我们先来考虑，RCNN中为什么要做BoundingBox-Regression? Bounding Boxregression是 RCNN中使用的边框回归方法，在RCNN的论文中，作者指出：主要的错误是源于mislocalization。为了解决这个问题，作者使用了bounding box regression。 这个方...
【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Bounding box regression
qq_41931453的博客
07-05 1058
1. IoU IoU(Intersection over Union)，即交并比，是目标检测中常见的评价标准，主要是衡量模型生成的bounding box和ground truth box之间的重叠程度，计算公式为： 更直观的图像化表示： 2. Non-maximum suppression NMS(Non-maximum suppression)，即非极大值抑制，在目标检测中的出镜率也很高呀。在目标检测中，不论是最初的region proposal，还是后来的anchor box，不可避免的一个问题就
【CV经典模型-Detection】YOLO
huxiyan450的博客
05-27 364
yolo
目标检测经典论文——R-CNN论文翻译：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
bigcindy的博客
07-27 5661
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation——Tech report (v5) 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构——技术报告（第5版） Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik UC Berkeley 加州大学伯克利分校 {frbg,jdonahue,trevor,malikg}@...
R-CNN论文详解
热门推荐
WoPawn的博客
08-05 5万+
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
机器学习 学习总结 第一章 监督学习中的线性回归算法
Ace_bb的博客
01-15 538
监督学习中的线性回归算法 监督学习：对于每一个数据，给出了“正确的答案” 线性回归算法 回归问题： 回归是指我们根据之前的数据预测一个准确的输出值 分类问题： 当我们要预测离散的输出值，0/1离散值输出问题 数据集（训练集） 以房子价格为例，数据集就包含不同房屋的价格，我们需从数据中学习预测房屋价格。 m表示数据集中数据的数量，x为输入量，y为输出量。（x,y)为一个数据实例。 h为从x到y的...
基于深度学习的人脸识别算法
南有乔木NTU的博客
12-14 3万+
基于深度学习的人脸识别算法简介Contrastive LossTriplet LossCenter LossA-Softmax Loss参考文献： 简介 我们经常能从电影中看到各种神奇的人脸识别技术，例如图1。人脸识别技术是基于面部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。该技术在图片/视频中，从人脸的角度入手，识别出画面中的人物是谁。如图2所示，严格来讲，这个过程包括人脸检测 (face d...
DEEP COMPRESSION（深度学习网络参数压缩）
南有乔木NTU的博客
01-02 1万+
DEEP COMPRESSION: DEEP COMPRESSION: COMPRESSING DEEP NEURAL NETWORKS WITH PRUNING, TRAINED QUANTIZATION AND HUFFMAN CODING github 源码地址Introduce本篇论文是ICLR2016年的best paper，主要讲述关于深度学习网络参数的压缩工作。论文主要从下三点出发：
ROMP：Monocular, One-stage, Regression of Multiple 3D People
木盏
08-13 2875
摘要 这篇文章旨在从单RGB图像中回归出多人3D模型出来。现存的方法几乎都遵循一个多阶段的流程，比如先检测人体位置的bounding box、然后回归出他们的3D身体mesh。相比而言，我们提出了一种单阶段为多个人体回归所有3D mesh的方法（称之为ROMP）。ROMP概念简单、无需检测框，并且能够端到端学习像素级特征表示。ROMP同时预测身体中心热力图和Mesh参数图，联合起来就可以在像素级别描述3D身体Mesh。通过一个身体中心导向的采样操作，图像中的所有人身体Mesh参数可以轻易地从Mesh参数图中
Monocular, One-stage, Regression of Multiple 3D People
majunfu
05-11 5603
论文学习 CenterHMR: a Bottom-up Single-shot Method for Multi-person 3D Mesh Recovery from a Single Image摘要（Abstract） 论文链接：论文 代码链接：代码 摘要（Abstract） 本文的核心任务是从单张图像中恢复多人的3D姿态。目前存在的方法主流的一般都是多阶段的处理方式，首先利用人体检测器检测每个人体区域，然后再对每个人体区域进行进一步的3D姿态回归。相比较之下，我们提出了单阶段处理方法来实现单张图多人
数字人制作原理：捕捉、建模与合成
最新发布
新缸中之脑
05-08 2602
在感知系统中，我们与外部合作者一起创建逼真的 3D 人类，其行为可以像虚拟世界中的真实人类一样。这项工作在今天有许多实际应用，并且对于元宇宙的未来至关重要。但是，在感知系统中，我们的目标是科学的——通过重现人类行为来理解人类行为。我们在新环境中感知行为的能力对于我们的生存至关重要。如果我们能够在虚拟人类中重现这种能力，我们将拥有一个可测试的自我模型。我们的方法具有三个相互关联的支柱：捕获、建模、合成。我们的方法首先捕捉人类、他们的外表、他们的动作和他们的目标。
深度学习之边框回归(Bounding Box Regression)详解
Nicola.Zhang
05-03 5045
原文链接： https://blog.youkuaiyun.com/zijin0802034/article/details/77685438
目标检测中边框回归的直观理解 bbox regression
hugegrunt的博客
05-01 6521
一般的目标检测算法的目的是在原图上生成若干个边界矩形框，bounding box（bbox），要求是生成的bbox尽可能的不多不少刚好完整包裹住目标物体。我们可以用一些方法来生候选边框，并且将这些候选框进行分类检测，将除了背景以外的框保留作为我们的输出。这些不在本文的重点关注内容里。本文关注的是当筛选出含有目标物体的边框之后，边框位置的精修问题。 本文中对算法说明的顺序可能和其他文章不同，我希望从更加直观的角度去理解这个算法。本文的算法以RCNN实现的bbox回归为参考。...
煤矿井下TOF-Bounding-Box二次定位算法提升精度研究
"煤矿井下Bounding-Box的二次定位算法研究" 在煤矿井下的安全作业环境中，人员的精确定位是至关重要的。针对这一需求，研究人员提出了基于TOF（Time of Flight，飞行时间）的Bounding-Box二次定位算法。TOF是一种...
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