PyTorch物体检测（九）

最新推荐文章于 2024-01-21 03:43:28 发布
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分类专栏： python PyTorch 深度学习
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物体检测难点

传统卷积神经网络通常采用从上到下的单行结构。对于大物体而言，其语义信息将出现在较深的特征图中；而对于小物体，其语义信息出现在较浅的特征图中，随着网络的加深，其细节信息可能会完全消失。因此，对于传统的检测算法，大尺度物体与小尺度物体的问题始终没能得到较好的平衡。
多尺度检测也是当今物体检测领域最为活跃的研究主题之一。

yolov4的Pytorch（cpu版）识别物体
sanyiji的博客
07-07 2411
目录一、准备文件1、pytorch-YOLOv4代码下载2、权重（weights）模型下载2、下载pytorch二、测试 一、准备文件 1、pytorch-YOLOv4代码下载 https://github.com/Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4 2、权重（weights）模型下载 通过如下百度网盘链接进行权重文件下载，下载链接如下：（提取码：g0ju） https://pan.baidu.com/s/1ZNK7FbqC2TlVKukQFqGYSw 或者谷歌云盘下载 https://dr
PyTorch物体检测（三）
yang_jianfeng的博客
06-14 427
当前的物体检测算法虽然各不相同，但第一步通常是利用卷积神经网络处理输入图像，生成深层的特征图，然后再利用各种算法完成区域生成与损失计算，这部分卷积神经网络是整个检测算法的“骨架”，也被称为Backbone。 Backbone是物体检测技术的基础，其中也涌现出了多种经典的结构。 ...
PyTorch物体检测（二）PyTorch基础
yang_jianfeng的博客
06-03 408
Tensor
深度学习三(PyTorch物体检测实战)
qq_48034474的博客
02-18 4185
深度学习三(PyTorch物体检测实战)
深度学习之PyTorch物体检测
自然语言处理
10-16 927
深度学习之PyTorch物体检测实战 [Object Detection by Deep Learning：Core Technologie] 董洪义 著 ISBN：9787111641742 包装：平装 开本：16开 用纸：胶版纸 正文语种：中文 出版社:机械工业出版社 出版时间:2020-01-01 ...
深度学习之PyTorch物体检测实战.zip
最新发布
06-02
本压缩包“深度学习之PyTorch物体检测实战.zip”围绕这一主题，提供了实践指南和相关的编程资源。 首先，深度学习框架的选择对物体检测的实现至关重要。PyTorch框架以其动态计算图的优势，在进行物体检测任务时，...
代码 -《深度学习之PyTorch物体检测实战》.zip
02-04
《深度学习之PyTorch物体检测实战》的代码库提供了丰富的资源，帮助读者掌握使用PyTorch进行物体检测的核心技术和实战技巧。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，以其灵活性和易用性深受广大开发者喜爱，尤其在研究...
pytorch物体检测实战.txt
07-13
### PyTorch物体检测实战知识点解析 #### 一、PyTorch简介与环境搭建 - **PyTorch**：PyTorch是由Facebook的人工智能研究实验室（FAIR）开发的一个开源机器学习框架，它提供了强大的GPU加速功能以及动态计算图支持...
阅读书籍 《深度学习之PyTorch物体检测实战》
weixin_43856821的博客
09-02 1625
Anchor可以看做是图像上很多固定大小与宽高的方框，由于需要检 测的物体本身也都是一个个大小宽高不同的方框，因此Faster RCNN将 Anchor当做强先验的知识，接下来只需要将Anchor与真实物体进行匹 配，进行分类与位置的微调即可。相比起没有Anchor的物体检测算法， 这样的先验无疑降低了网络收敛的难度，再加上一系列的工程优化，使得Faster RCNN达到了物体检测中的一个高峰。其次，由于 涉及分类中的全连接网络，因此输入尺寸是固定的，造成了精度的降 低；
深度学习之PyTorch物体检测实战
05-05
以下是对"深度学习之PyTorch物体检测实战"主题的详细说明。 1. **PyTorch基础**： - PyTorch的核心是动态计算图，这使得模型构建和调试更加直观。 - Tensor是PyTorch的基本数据结构，用于存储和操作多维数组。 -...
pytorch 实时物体检测
Yonggie的博客
12-20 1766
前言 使用了pytorch自己提供的maskrcnn_resnet50_fpn，也就是说，不过是调用人家训练好的代码而已，当个玩具了，供大家参考。 github项目 其实主要的代码量在结果的显示上，并不是模型的调用上。 这个是github项目链接. 效果： 实现思路 模型调用，这个就不必细说了。 使用opencv读图片 然后转化成torch能吃进去的数据， input到模型中，得到返回值。根据模型的返回值，一一把label标注到原图片中 然后显示图片 下面的是主要代码： 不能直接运行，只是思路，完整的
pytorch入门（八）物体检测算法
xiao_yan_的博客
07-31 587
R-CNN 使用启发式搜索算法来选择锚框 使用预训练模型对每个锚框抽取特征 使用一个SVM来对类别分类 训练一个线性回归模型来预测边缘框 锚框大小不一致，怎么使得这些锚框变为一个批量？ 解决： 兴趣区域 ...
PyTorch物体检测（八）
yang_jianfeng的博客
06-27 317
非极大值抑制：NMS 首先是最为基本的NMS方法，利用得分高的边框抑制的得分低且重叠程度高的边框。然而基本的NMS存在一些缺陷，简单地过滤掉得分低且重叠度高的边框会导致漏检等问题。针对此问题陆续产生了一系列改进的方法，如Soft NMS、Softer NMS及IoU-Net等。 物体检测网络通常在最后增加一个非极大值抑制操作，即NMS，将重复冗余的预测去掉。非极大值抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的边框，这里的抑制通常是直接去掉冗余的边框。 这个过程涉及以下两个量化指标： 1.预测得分：NMS假设一个边框的
Pytorch—万字入门SSD物体检测
终曲
08-14 3335
文章目录前言概念综述Bounding box（边界框）Boundary coordinates（边界坐标）Center-Size coordinates（中心坐标）两种坐标系统的转换Jaccard Index（IoU，重叠程度）MultiboxSingle Shot Detector (SSD)Base convolutions（基础卷积）Auxiliary convolutions（辅助卷积）Prediction convolutions（预测卷积） 前言   由于初入物体检测领域，我在学习SSD模
PyTorch物体检测（四）
yang_jianfeng的博客
06-17 270
RCNN全称Regions with CNN Features，是将深度学习应用到物体检测领域的经典之作，并凭借卷积网络出色的特征提取能力，大幅度提升了物体检测的效果。而随后基于RCNN的Fast RCNN及Faster RCNN将物体检测问题进一步优化，在实现方式、速度、精度上均有了大幅度提升。 物体检测领域出现的新成果很大一部分也是基于RCNN系列的思想，尤其是Faster RCNN，并且在解决小物体、拥挤等较难任务时，RCNN系列仍然具有较强的优势。因此，想要学习物体检测，RCNN系列是第一个需要全面
pytorch 物体检测实战入门学习
tp_0moyi0的博客
03-22 2565
已经很久很久没有这样在心里有那种抑制不住的感伤，也很久没单独写过这样有些伤感的话了，从上上个星期上海疫情学校封闭，独自在上海自己租的房子里呆了已经有一个多星期了，再加上今天下午的飞机失事，一下子就会想起从本科毕业到现在这几年里发生了特别多的事，晚上学习到现在突然有点心理不知道是什么滋味而发愁、感叹和思绪万千。 今天是个不太幸运的日子，作为一个什么也算不上的笔者（飞机下的中国人），真挚的希望在飞机上的132位同胞们能够平安，真挚的希望上海的疫情能够慢慢变好，希望世界的疫情能够...
深度学习之PyTorch物体检测实战，读书笔记（二）
znsjsnsnsn的博客
02-16 343
2.定义一个名为my_func的函数，my_func函数接收三个int类型参数year、month和day分别作为给定日期的年份、月份和日期，导入datetime模块的datetime类，让my_func函数返回对应日期的正午时间点。nception v1的参数量是AlexNet的12分之一, VGGNet的六分之一，适合处理大规模数据，尤其是对于计算资源有限的平台.最重要的是，两个3×3卷积核的非线性能力要比5×5卷积核强，因为其拥有两个激活函数，可大大提高卷积网络的学习能力。列表的下标从0开始。
探索PyTorch的物体检测和关键点检测
AI天才研究院
01-21 1193
1.背景介绍 在深度学习领域，物体检测和关键点检测是两个非常重要的任务。物体检测的目标是识别图像中的物体并绘制边界框，而关键点检测的目标是识别图像中的关键点，如人脸、手臂等。PyTorch是一个流行的深度学习框架，它提供了许多预训练模型和工具来实现物体检测和关键点检测。在本文中，我们将探讨PyTorch中物体检测和关键点检测的核心概念、算法原理、实践和应用场景。 1. 背景介绍 物体检测和关...
PyTorch开源物体检测工具包
jacke121的专栏
06-19 3744
MMDetection是一个基于PyTorch的开源物体检测工具包。该工具包采用模块化设计，支持多种流行的物体检测和实例分割算法，并且可以灵活地进行拓展，在速度和显存消耗上也具有优势。(https://github.com/open-mmlab/mmdetection) 目前已经支持单阶段检测器如SSD/RetinaNet/FCOS/FSAF，两阶段检测器如FasterR-CN...
PyTorch物体检测
02-27
### 使用 PyTorch 实现物体检测 #### 选择 PyTorch 的原因 PyTorch 是一个强大的深度学习框架，因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。该框架不仅支持动态计算图，还提供了丰富的工具库和预训练模型，使得开发者能够快速构建并测试新的算法[^1]。 #### 安装 PyTorch 为了开始使用 PyTorch 进行开发，可以按照官方文档提供的指南来安装适合环境版本的 PyTorch。通常推荐通过 `conda` 或者 pip 来完成安装过程。对于具体的安装方法，在相关资料中有详细的说明。 #### 物体检测基础概念 在深入探讨如何利用 PyTorch 构建物体检测系统之前，了解一些基本术语是非常有帮助的。例如，锚框（anchor boxes），这是指预先设定好的边界框候选区域；它们在整个输入图片上均匀分布，并用于预测实际的目标位置[^4]。 #### 创建简单的物体检测程序 下面是一个简化版的例子，展示了怎样定义网络结构、加载数据集以及执行推理的过程： ```python import torch from torchvision import models, transforms from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt # 加载预训练模型 Faster R-CNN ResNet-50 FPN model = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True) model.eval() # 图像预处理转换 preprocess = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), ]) def predict(image_path): image = Image.open(image_path).convert('RGB') tensor_image = preprocess(image)[None,:,:,:] with torch.no_grad(): prediction = model(tensor_image) return prediction if __name__ == '__main__': predictions = predict('./example.jpg') # 显示结果... ``` 此脚本首先导入必要的模块，接着实例化了一个基于 Faster R-CNN 和 ResNet-50 骨干网的预训练模型。之后设置了一组图像预处理操作以便于喂入神经网络中。最后编写了一个名为 `predict()` 函数用来接收一张图片路径作为参数返回预测的结果。 #### 锚框生成与可视化 针对特征图尺寸为 `(fmap_w,fmap_h)` 的情况，可以通过如下方式创建一组不同尺度和比例的锚框，并将其绘制出来观察效果: ```python def display_anchors(fmap_w, fmap_h, s): from d2l import torch as d2l import numpy as np fig, ax = plt.subplots() img = ... # Load your test image here. bbox_scale = torch.tensor((img.width, img.height, img.width, img.height)) fmap = torch.zeros((1, 10, fmap_h, fmap_w)) anchors = d2l.multibox_prior(fmap, sizes=s, ratios=[1, 2, 0.5]) d2l.show_bboxes(ax, anchors[0]*bbox_scale) plt.imshow(img); plt.axis('off'); plt.show(); ``` 上述代码片段实现了从指定大小的特征映射生成一系列锚框的功能，并将这些锚框叠加到原始图片之上展示出来。
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