检测中的框

最新推荐文章于 2023-06-19 11:13:14 发布

旺仔菜菜

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分类专栏：目标检测文章标签：目标检测深度学习机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/won_t/article/details/124487844

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ground truth指标注框

anchor指人为初始给的先验框，一般在二阶段检测器的RPN阶段或者在一阶段检测器中设置

proposal指的是二阶段方法中RPN的输出框，也就是对anchor第一次做回归得到的结果

ROI指RPN阶段输出的proposal经过排序取topk，然后做nms（非极大抑制）取一定数量的框，用于第二阶段的再次精修；在RCNN ，Fast RCNN方法中指通过选择性搜索生成的框

bounding box指proposal经过再次精修后的预测框

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目标检测中边框回归的直观理解 bbox regression

hugegrunt的博客

05-01

6379

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。...

边界框在目标检测中的作用与应用

最新发布

liuxin33445566的博客

06-29

822

边界框是一个矩形区域，通常由四个参数定义：左上角的坐标（x_min, y_min）和右下角的坐标（x_max, y_max）。这个矩形框紧密地包围着目标对象，提供了目标在图像中的位置信息。边界框作为目标检测中的关键组件，为定位和识别图像中的目标提供了一种有效的方法。本文详细介绍了边界框的定义、作用、表示方法、生成过程、优化策略以及在深度学习中的应用。此外，还探讨了边界框在实际应用中的重要性和面临的挑战。边界框的准确生成和优化对于提高目标检测算法的性能至关重要。

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（三）目标检测中的几种框【anchor，bbox，先验框，网格单元，ROI，proposal，DenseBox】

weixin_44463519的博客

06-19

6520

本章介绍了在目标检测问题中一些比较常见的“框”，对其概念和原理进行了基础的区分。

带角度的检测框 | 校准的深度特征用于目标检测（附实现源码）

qq_29462849的博客

07-02

828

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Edison_G来源丨计算机视觉研究院在过去的十年里，在目标检测方面取得了重大进展，这些目标通常以大规模变化和任意方向分布。然而，现有的大多数方法依赖于具有不同尺度、角度和长宽比的启发式定义anchor，通常在anchor boxes和axis-aligned的卷积特征之间存在严重的不对准，这导致分类分数和定位精...

检测框的输入时进行回缩（输入图像裁剪）

一路狂奔的猪的博客

05-08

371

在输入图片时对图片去掉边上一圈，针对外扩图片的矫正： img = cv2.imread(filename, cv2.IMREAD_COLOR) img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) flag = True image_h, image_w = img.shape[:2] off_h = int(image_h / 10) off_w = int...

目标检测框

qq_52583226的博客

02-07

248

图像目标检测

目标检测单阶段、双阶段检测框部分学习总结

aibeeeee的博客

06-12

4452

目录一、单阶段目标检测（以yolov5为例）1、anchor的引入及产生2、anchor与gt的匹配机制3、后处理NMS机制二、双阶段目标检测（以faster rcnn为例）1、RPN（Region Proposal Networks）的引入2、RoI Pooling（1）不同尺度的anchor的作用？——yolov5中有三种不同尺度anchor共9个，在三个Detect层（3个不同尺寸地feature map）使用，每个feature map的每个grid cell都有三个anchor进行预测，对于不同特

目标检测+旋转目标框+YOLO+小目标检测

01-11

在这个场景中，我们关注的是“旋转目标框+YOLO+小目标检测”。这个标题表明我们将讨论一种扩展了传统矩形边界框的目标检测方法，它可以处理任意角度旋转的对象，并且将涉及到YOLO（You Only Look Once）框架在小目标...

android人脸检测并画框demo

05-03

这个“android人脸检测并画框demo”提供了一个示例，展示了如何在Android应用中实现这一功能。以下是关于这个话题的一些关键知识点： 1. **人脸检测**： - 人脸检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及寻找...

使用NCNN在安卓平台上部署YOLOv8实现实时目标检测分割旋转框源码.zip

05-15

使用NCNN在安卓平台上部署YOLOv8实现实时目标检测分割旋转框源码.zip使用NCNN在安卓平台上部署YOLOv8实现实时目标检测分割旋转框源码.zip使用NCNN在安卓平台上部署YOLOv8实现实时目标检测分割旋转框源码.zip使用NCNN...

目标检测学习(1)：目标检测框绘制

qq_43270687的博客

06-20

5034

(w, h), baseline = cv2.getTextSize(text, fontFace, fontScale, thickness) text:需要输入的文本 fontFace:字体种类 fontScale;字体尺寸 thickness:字体粗细返回值baseline:baseLine即下面红线与蓝线直接的距离 cv2.rectangle(img, pt1, pt2, color,...

目标检测中的先验框（Anchor）

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个人学习笔记

12-10

1万+

什么是先验框？了解过目标检测算法的朋友们肯定知道先验框(Anchor)的概念，那么什么是先验框，为什么要有先验框？若要解释这个问题，首先我们需要了解边界框回归原理。 bounding box regression 如图所示，图中的狗子是我们要检测的目标，也即是红框(Ground Truth)圈住的物体。在通常情况下模型预测到的框是绿色框。但是由于绿色框不准，相当于没有正确的检测出狗子。所以我们希望有一个方法对绿色框进行调整，使得绿色框更接近红色框。对于预测框我们一般使用（x,y,w,h）（x,y,w,

检查框（Check box）

u011862589的专栏

08-31

1694

检查框提供了一种用以进行开/关选择的方式。它包含了一个小方框和一个标签。这个方框中通常是有一个“x”标记（或者其它能表明被选中的标记）或者为空，这取决于检查框是否被选中。通常你会使用接受标签作为参数的构造器来创建JCheckBox。你可以获取和设置状态，也可以获取和设置其标签，甚至可以在JCheckBox对象已经建立之后改变标签。当 JCheckBox 被选中或

人脸检测中几种框框大小的选择~

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目标检测中的检测框合并策略：NMS和Soft-NMS

yuanlulu的博客

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6792

概述 目标检测中的Region Proposal动辄上千，会形成大量有重合的检测框，需要使用某些算法对检测框去重。常用的两种算法是NMS和Soft-NMS。 NMS 全称‘非极大值抑制(non maximum suppression)’. 算法思想很简单，按照分类概率排序，概率最高的框作为候选框，其它所有与它的IOU高于一个阈值（这是人工指定的超参）的框其概率被置为0。然后在剩余的框里寻找概率第...

【深度学习】实时物体检测框架Single-Shot MultiBox Detector（SSD）（1）概述

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目标检测是深度学习图像识别的技术领域，指对单张图片中的物体的类别和位置进行标注。 ssd框架是深度学习领域实时准确地识别物体的可实用的网络，具有较高的实用价值和参考价值。本文对ssd的概况和原理进行了简要分析。

Python如何优雅地可视化目标检测框

sgzqc的专栏

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1 引言随着计算机视觉算法工程师的内卷,从事目标检测的小伙伴们越来越多了. 很多时候我们费了九牛二虎之力训练了一版模型,可是可视化出来的效果平淡无奇. 是不是有点太不给力啦,作为计算机视觉工程师,我们是不是应该关注下如何优雅地可视化我们模型地检测结果呢? 2 举个栗子最常用的可视化目标检测结果的就是我们所说的矩形框,矩形框的画法也可以分为好多中,我们以下图进行说明: 我们以上图皮卡丘的矩形检测框为例,左上为我们常用的不带标签的输出框,右上为YOLO系列美化带标签后的矩形框,左下为四个角点美化后的矩形框

在原图中显示yolo格式的检测框(以不同颜色区分）

qq_41667229的博客

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在原图中显示yolo格式的检测框(以不同颜色区分） ncolors(num)主要用来生成num个区分度较大的RGB颜色值。参考如下：链接 import cv2 as cv import os import colorsys import random def get_n_hls_colors(num): hls_colors = [] i = 0 step = 360.0 / num while i < 360: h = i s = 90 + random.rand

基于OpenCV的视频运动检测与框出技术

在当今的IT行业中，视频处理是一个非常热门的领域，其中视频中运动物体的检测和框出是视频内容分析的一个重要组成部分。这通常涉及到计算机视觉和图像处理技术。在本文中，我们将详细探讨使用OpenCV实现运动物体检测...