使用Keras Tensorflow 2.0实现YOLO V1
本文使用Tensorflow 2.0复现论文<You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection>的效果。
1.数据预处理(Data Preprocessing)
使用VOC 2007数据集进行网络训练。下载并解[……]
Read MoreObject Detection-深入理解YOLO v1
论文链接
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
https://arxiv.org/abs/1506.02640
1.Object Detection
Object Detection目标是，输入一张图[……]
Read More目标检测(Object Detection)的评估指标mAP
在Faster RCNN论文中与Fast RCNN的对比效果如下:
官方公布的Fast R-CNN在COCO test-dev数据集上的mAP@.5为35.9%，mAP@[.5,.95]为19.7；
作者在论文中自己实现的Fast R-CNN在COCO test-dev上的mAP@.[……]
Read More目标检测(Object Detection)-Faster RCNN中的ROI Pooling层
1.什么是ROI Pooling
ROI(Region Of Interest)是从目标图像中识别出的候选识别区域。在Faster RCNN中，候选识别区域(ROIs)是把从RPN(Region Proposal Network)产生的候选识别框映射到Feature Map上得到的。
ROI P[……]
目标检测-Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining(OHEM)
1.解决的问题
图像分类和目标检测是计算视觉领域的两个基础任务，Region-based ConvNet将目标检测问题转化为图像分类问题，使得目标检测领域出现了巨大的技术突破，同时也引入了难以处理的heuristics和hyperparameters问题。OHEM(Online Hard Ex[……]
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