77 天前 / kbsc13
关注&置顶“算法猿的成长” 每日8:30，干货速递！ 2019 年第 73 篇文章，总第 97 篇文章 今天介绍一个简单、易用的开源计算机视觉库，名字是cvlib，其 Github 地址： https://github.com/arunponnusamy/cvlib 官方文档地址： http://cvlib.net/ 安装cvlib这个库首先需要安装这两个库： tensorflow opencv 快速的安装方法是： pipinstallopencv-pythontensorflow 当然上述安装的 tensorflow 是 cpu 版本，如果希望安装可以使用 gpu 的，安装包名字是tensorflow-gpu，安装 gpu 版本需要注意安装正确版本的英伟达驱动、CUDA、CUDNN。 接......
129 天前 / ???Edison_Guo
计算机视觉领域，利用局部特征、全局特征、深度特征以及上下文特征已经是大家习以为常的操作，尤其是前三种特征的使用，近期对上下文及显著性特征关注较多，今天和大家分享的一个技术，其也是利用了目标所在场景的上下文特征，更精确去得到目标的位置。 【导读】 上下文信息在帮助解决各种图像理解任务方面已经被证明是有效的。以前的工作集中在从图像中提取上下文信息，并利用它来推断图像中某些对象的属性。今天我们分享的，其考虑了一个逆问题，即如何从几个独立对象的属性中产生缺失的上下文信息，我们称之为场景上下文预测。这个问题......
132 天前 / ???Edison_Guo
多尺度特征金字塔结构 导 读 当前最先进的目标检测卷积结构是手动设计的。在这里，我们的目标是学习一个更好的特征金字塔网络结构的目标检测。 采用神经结构搜索，在覆盖所有跨尺度连接的新的可扩展搜索空间中发现一种新的特征金字塔结构，新体系结构名为：NAS-FPN，由自上而下和自下而上的连接组成，以融合跨尺度的特性。NAS-FPN与RetinaNet框架（上图）中的各种主干模型相结合，与最先进的目标检测模型相比，获得了更好的精度。 引言&亮点 设计特征金字塔架构的挑战在于其巨大的设计空间。组合来自不同比例的特征的可能连接的......
165 天前 / 我爱计算机视觉
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 前天，arxiv上新出一篇论文《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》，目标检测算法Cascade R-CNN 原作者对其进行扩展应用于实例分割。 两位作者均来自加州大学圣地亚哥分校，这可能是一篇投向TPAMI的论文。 在目标检测的实验中，借助于骨干网ResNeXt-152 的加持，在COCO数据集上AP达到50.9，超越之前的SOTA TridentNet算法的48.4，在实例分割实验中精度也显著高于Mask R-CNN。 Cascade R-CNN 是什么？ Cascade R-CNN 是2017年末......
184 天前 / 我爱计算机视觉
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 本文作者为图森科技首席科学家王乃岩，原载于知乎： https://zhuanlan.zhihu.com/p/68291859 经作者授权转载。 大家好，欢迎回来！我们继续上次的anchor之旅。 （上一篇在这里：https://zhuanlan.zhihu.com/p/63273342） 从今年年初开始，整个detection领域掀起了“去anchor化”的潮流。由于有很多的解读都具体介绍过这些方法技术方面的细节了，所以这篇文章不会再重复，只做一个粗略的总结，更多讲讲我个人对这个潮流的一些想法。 个人认为市面上现有的anchor free的方法基本可......
205 天前 / 我爱计算机视觉
点击我爱计算机视觉标星，更快获取CVML新技术 计算机视觉中的目标检测，因其在真实世界的大量应用需求，比如自动驾驶、视频监控、机器人视觉等，而被研究学者广泛关注。 几天前，arXiv新出一篇目标检测文献《Object Detection in 20 Years: A Survey》对该领域20年来出现的技术进行了综述，这是一篇投向PAMI的论文，作者们review了400+篇论文，总结了目标检测发展的里程碑算法和state-of-the-art，并且难能可贵的对算法流程各个技术模块的演进也进行了说明，还深入到目标检测的特定领域如人脸检测、行人检测等进行了总结，最后列举了未......
229 天前 / 极市小助手
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252 天前 / 极市小助手
加入极市专业CV交流群，与6000+来自腾讯，华为，百度，北大，清华，中科院等名企名校视觉开发者互动交流！更有机会与李开复老师等大牛群内互动！ 同时提供每月大咖直播分享、真实项目需求对接、干货资讯汇总，行业技术交流。点击文末“阅读原文”立刻申请入群~ 作者简介 陈泰红：算法工程师，研究方向为机器学习、图像处理 图像目标检测是图像处理领域的基础。自从2012年CNN的崛起，深度学习在Detection的持续发力，为这个领域带来了变革式的发展：一个是基于RPN的two-stage，RCNN/Fast RCNN/Faster RCNN、RetinaNet、Mask RCNN等，......
260 天前 / algorithmdog
| 导语来自中心姚博的大作。 为了能够对自动提取王者荣耀视频标签，我们需要对王者荣耀游戏视频中的英雄进行检测与识别，判断该视频中我方英雄以及友方和敌方，这就需要首先在视频中检测出英雄的位置和数量，然后对每个检测到的英雄，判断英雄的类别（我方/友方/敌方）并识别出英雄的姓名。笔者在实验过程中，发现了一种two-stage算法能够较好地解决这一问题，采用基于血条模版匹配+后处理的方法实现英雄的检测，第二阶段采用深度神经网络对检测到的英雄进行识别。 一、算法调研针对通用的图像或视频中的目标检测与识别任务，目前主流的算法......
261 天前 / 极市小助手
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280 天前 / ???Edison_Guo
近期好多同学都在纠结Anchor的设置，而且部分同学私信，可不可以把这个基础知识详细说一次，今天就单独开一次小课，一起来学习Faster R-CNN中的RPN及Anchor。 说到RPN和Anchor，应该立马就能想到Faster R-CNN网络框架，这个我平台在之前就有详细的介绍过。 往期回顾 ●深度学习近期总结分析 有兴趣的可以点击进入看看，当作复习一下。首先我先将几类经典的目标检测网络做一个对比，然后开始说说今天要讲的知识。 最开始出现的是R-CNN，如下图： 从上图可以看出其框架做了很多重复的计算，在第二步之后，如果......
297 天前 / hyper0x
点击上方“CVer”，选择"星标"和“置顶” 重磅干货，第一时间送达 前戏 最近目标检测方向，出了很多paper，CVer也立即跟进报道（点击可访问）： TridentNet 处理目标检测中尺度变化新思路 One-stage目标检测最强算法 ExtremeNet 目标检测最新方向：推翻固有设置，不再一成不变Anchor SimpleDet：简单通用的目标检测与物体识别框架 本文介绍一篇很棒的目标检测训练技巧论文。该论文是由Amazon Web Services 提出，其中作者团队中就有李沐等大神。之前Amazon还提出图像分类的Tricks论文，详见亚马逊：用CNN进行图像分类的Tricks......
298 天前 / hyper0x
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： Object detection with Raspberry Pi and Python 作者 |Quantum 翻译 | leogle97、谢玄xx 校对 | 邓普斯杰弗 审核 | 酱番梨 整理 | Pita 原文链接： https://medium.com/@Quantum_inc/object-detection-with-raspberry-pi-and-python-bc6b3a1d4972 注：本文的相关链接请点击文末【阅读原文】进行访问 使用树莓派和Python实现目标检测 今天我们将讨论如何建立一个简单、便宜的移动目标探测器。 这项研究的目的是确定在一个便宜的移动设备上的对象检测模型是否可以用于现实世界的任务。......
323 天前 / 极市小助手
作者：张钊宁 本文为极市原创，转载请注明作者和出处。 关注本专栏，获取最新高质量文章推送 本篇文章为张博19年1月18日在极市直播分享的文字详细整理。 算力限制场景主要是指在嵌入式设备，也就是算力相对比较弱的芯片上面做实时或者准实时的目标检测。这个问题在学术和工业界一直都是备受关注的，并且，在深度学习越来越强调落地的大背景下，这个问题也变得越来越突出。 因为今天的分享是面向极市开发者们，分享中会相对偏向于实战，更像是一个如何调参的经验方法论方面的分享。需要强调的是，因为不少内容缺少系统的数学和理论基础......
335 天前 / 云水木石
本文编译自medium上的文章：What’s new in YOLO v3 略有删减。 点击阅读原文，可以直达原文，需要翻墙哦！ You only look once（你只需看一次），或者YOLO，是目前比较快的目标对象检测算法之一。虽然它不再是最精确的目标对象检测算法，但是当您需要实时检测时，它是一个非常好的选择，不会损失太多精确度。 2018年上半年，YOLO的第三个版本问世，这篇文章旨在解释YOLO v3中引入的变化。这不是一个解释YOLO是什么的文章。 我假设您知道YOLO v2是如何工作的。如果情况并非如此，我建议您查看Joseph Redmon等人的论文，了解YOLO如何运作。 YOLO......