AI实战：Object detection之CenterNet

最新推荐文章于 2024-07-15 17:06:52 发布
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CenterNet，一种创新的一阶段目标检测方法，其性能超越了所有已知的同类算法，实现了47%的平均精度（AP）。本文详细介绍了CenterNet的工作原理，提供了论文链接，并分享了用PyTorch和TensorFlow实现该算法的源码。
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PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，基于 Torch 库，底层由 C++ 实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理

YOLC: You Only Look Clusters for Tiny Object Detection in Aerial Images
AI浩
04-16 2990
由于以下因素，从航拍图像中检测物体面临着重大挑战：1）航拍图像通常具有非常大的尺寸，通常有数百万甚至数亿像素，而计算资源有限。2）物体尺寸较小导致有效信息不足，无法进行有效检测。3）物体分布不均匀导致计算资源浪费。为了解决这些问题，我们提出YOLC（You Only Look Clusters），一种基于无锚点目标检测器CenterNet的高效且有效的框架。为了克服大规模图像和非均匀物体分布带来的挑战，我们引入了一个局部尺度模块（LSM），该模块自适应地搜索聚类区域以进行缩放以进行准确检测。
【ICPR 2021】遥感图中的密集小目标检测：Tiny Object Detection in Aerial Images
梁瑛平的博客
06-22 3550
为了建立一个在航空图像中的微小物体检测的基准，作者还在AI-TOD数据集上评估了最先进的目标检测器。 实验结果表明，将这些方法直接应用于AI-TOD会产生次优目标检测结果，因此需要设计新的微型目标检测器。 因此，作者提出了一种基于多中心点的学习网络（M-CenterNet）来提高小目标检测的定位性能，实验结果表明，该性能提高显著。...
[Intensive Reading]目标检测(object detection)系列（十三）CenterNet：no Anchor，no NMS
zhangxu
07-05 3299
CenterNet的论文是《Objects as Points》，其实从名字就可以很直观的看出，CenterNet是将目标检测问题看做对于目标中心点的检测，它是继CornerNet之后的又一个Anchor-free方法。
CenterNet_Pro_Max:基于CenterNet的实验（更多主干，TensorRT部署和模板头）
03-21
CenterNet Pro Max 更新。代码弃用！！！由于某些内部问题，此代码是封闭源代码，对此感到抱歉！ 对于想要/咨询/获得CenterNet_Pro_Max的任何资源的任何人，即使我们关闭了该版本的源代码，我也希望为您提供帮助。也欢迎社区加入这个dicuss平台来谈论AI： 为什么叫这个名字？因为此存储库基于centernet-better，而有人将其开源，所以另一个实现称为centernet-better-plus，因此我们必须使用以下名称：centernet_pro_max。 此仓库是原始CenterNet的重建。与大多数基于detectron2或mmdetection的实现不同，高度模块化的代码库使用户难以理解基本思想是什么。因此，在此存储库中，我们使它尽可能简单，并使您可以自定义任何想法或拥有的任何新体系结构。 此版本建立在Centernet-Better的基础上，但与原始
CenterNet2实战：手把手带你实现使用CenterNet2训练自定义数据集
AI浩
09-28 5754
1、CenterNet2 介绍 论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07461 GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2 CenterNet的原作者提出了一个概率性的两阶段检测器， 这种解释激发了强大的第一阶段的使用，该阶段学习估计对象可能性而不是最大化召回。 然后将这些可能性与来自第二阶段的分类分数相结合，以产生最终检测的原则概率分数。 概率两级检测器比一级或两级检测器更快、更准确，作者将其命名为CenterNet2。
实战CenterNet，训练猫脸关键点检测数据集并测试
laizi_laizi的博客
03-18 9381
实战CenterNet，训练猫脸关键点检测数据集并测试一、本机配置二、环境搭建三、数据准备四、开始训练五、测试六、references 这里主要记录一下，调试CenterNet用来训练猫脸关键点检测的过程。因为网上现在大多都是利用CenterNet进行目标检测，但是我觉得目标检测用CenterNet显然不是最好的，关于目标检测可以看mmdetection这个框架，可以参考我这篇博客： mmdete...
论文笔记之CenterNet Heatmap Propagation for Real-time Video Object Detection
加油
11-25 1673
借助CenterNet以热图的形式传播先前可靠的长期检测以提高后面的图像的结果 ECV2020 论文地址：https://www.ecva.net/papers/eccv_2020/papers_ECCV/papers/123700222.pdf 1. 总述 当直接用静态图像目标检测器应用于视频流时，由于运动模糊或物体外观不完整而导致的采样图像质量问题（视频通常包含移动的物体或在摄影机移动时表示运动。这会导致低图像质量）对检测性能有不良影响。然而，视频中包含时间信息，例如同一物体在连续帧中的一致性。利用.
论文精读：《DETR3D: 3D Object Detection from Multi-view Images via 3D-to-2D Queries》
zyw2002的博客
12-09 8751
我们介绍了一个多摄像机三维目标检测（multi-camera 3D object detection）的框架。与现有的直接从单目图像中估计三维边界盒或利用深度预测网络从二维信息中生成用于三维目标检测的输入相比，我们的方法直接在三维空间中处理预测。具体流程：我们的架构从多个摄像机图像中提取2D特征，然后使用稀疏的3D对象查询集索引到这些2D特征中，使用摄像机变换矩阵将3D位置链接到多视角图像。最后，我们的模型对每个对象查询进行包围盒预测，使用集到集的损失来度量真实框和预测之间的差异。
旋转目标检测：Oriented Object Detection in Aerial Images with Box Boundary-Aware Vectors【方法解析】
最新发布
sinat_39783664的博客
07-15 487
Oriented Object Detection in Aerial Images with Box Boundary-Aware Vectors论文方法部分解读
基于Tensorflow2.2 Object detection API使用CenterNet_ResNet50_v2预训练模型训练自己的数据集实现目标检测
l13022736018的博客
10-05 3254
基于Tensorflow2.2 Object detection API使用CenterNet_ResNet50_v2预训练模型训练自己的数据集实现目标检测 前面一篇博客介绍了Tensorflow2.2 object detection api训练环境的搭建，如果先看到本篇博客且又需要配置训练环境的话，可以参考 ...
CenterNet：Keypoint Triplets for Object Detection（中文版）
李鑫玉的博客
04-26 6552
摘要 在对象检测中，基于关键点的方法通常用于处理大量不正确的对象边界框，这是由于缺少对裁剪区域的额外查看。本文提出了一种有效的解决方案，以最小的代价在每个裁剪区域内实现视觉模式的求解。我们的框架建立在一个具有代表性的单级关键点检测器的基础上，该检测器被命名为CornerNet。我们的方法名为CenterNet，它将每个对象检测为三个关键点，而不是一对关键点，这可以提高精确度和...
CenterNet算法笔记
AI之路
06-18 1万+
论文：Objects as Points 论文链接：https://arxiv.org/abs/1904.07850 代码链接：https://github.com/xingyizhou/CenterNet 这篇CenterNet算法也是anchor-free类型的目标检测算法，基于点的思想和CornerNet是相似的，方法上做了较大的调整，整体上给人一种非常清爽的感觉，算法思想很朴素、直接，而且...
AI实战：用Transformer建立数值时间序列预测模型开源代码汇总
Zack的博客
05-09 1万+
Transformer做数值时间序列预测
AI实战：深度学习模型压缩：模型裁剪——Pruning with Tensorflow
Zack的博客
08-24 8526
前言 从工程角度来说，模型压缩其目的是将算法更稳定、高效的落地在硬件平台上，效率是其追求的目标。复杂的模型固然具有更好的性能，但是高额的存储空间、计算资源消耗是使其难以有效的应用在各硬件平台上。 本文总结深度学习模型裁剪的一些方法及开源代码分享。 模型裁剪 深度学习模型裁剪方法： 1、剪枝 2、权值共享 3、量化 4、神经网络二值化 Pruning经典开源代码及论文 1、《T...
NLP进化史系列之意图识别
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Zack的博客
07-06 1万+
前言 从规则模板到统计方法，再到机器学习方法，最后到深度学习算法，一起回顾NLP之意图识别的历程。 作用 1、在搜索中会用到意图 比如在baidu中搜索“怎么做龙虾馅饺子”，意图是“做饺子”，而不是“做龙虾”，搜索时以饺子为核心。 2、在问答系统中会用到意图 比如用户问“我要买从深圳到上海的机票”，意图是“买机票”，然后再在“买机票”这个领域继续去做语义识别。 进化史 一、规则模板方法 通过专...
论文阅读《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》
番茄锅涮代码
08-31 329
论文阅读《CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection》论文idea 论文idea 现在最流行的目标检测是传统基于anchor的，但是存在的问题： 需要大量的anchors来保证足够高的IOU anchor的比例和尺寸需要手工设置 anchors与ground-truthboxes不对齐，不利于边界框分类任务。 于是CornerNet被提出...
AI实战：深度学习中的图像数据集
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08-09 2226
人脸图像数据集 CelebA 最大的公开的人脸图像数据集之一，名人脸属性数据集(CelebA)包含超过20万名名人的图像。 VGGFace2 最大的人脸图像数据集之一，VGGFace2包含从谷歌搜索引擎下载的图像。这些脸因年龄、姿势和种族而不同。每个受试者平均有362张图像。 AFLW2K3D 该数据集包含2000个面部图像，所有标注了3D人脸特征点。它是用来评估三维人脸特征点检测模型的。 PubFig Public Figures Face Database(哥伦比亚大学公众人物脸部数据库
盘点国内那些深度学习框架：清华计图Jittor、腾讯优图NCNN、百度飞桨PaddlePaddle、阿里X-DeepLearning
Zack的博客
03-21 7966
1、清华计图Jittor 清华大学开发了一个名为计图（Jittor）的深度学习框架。 计图（Jittor：Just in Time）是一个采用元算子表达神经网络计算单元、完全基于动态编译（Just-in-Time）的深度学习框架，其主要特性为元算子和统一计算图。 在编程语言上，Jittor 采用了灵活而易用的 Python。用户可以使用它，编写元算子计算的 Python 代码，然后 Jittor将...
物体检测经典算法实战资源集：YOLOv7、EfficientDet与CenterNet
本资料集“人工智能&深度学习：物体检测经典算法实战资料集”系统性地整合了当前主流且具有代表性的物体检测算法资源，涵盖YOLOv7、EfficientDet、CenterNet以及DETR等前沿模型，不仅提供了详尽的理论文档和代码实现...
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