DeFCN：一种端到端的、基于全卷积网络的物体检测方法。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
该项目利用全卷积网络的端到端目标检测技术，并在PyTorch框架中提供了相应的实现。为了确保实验结果的可靠性，本文中进行的实验是在一个定制化的内部框架上进行的。因此，我们对这些实验流程进行了重新实现，并详细记录了实验过程及相关数据。为了顺利运行该项目，需要先安装scipy版本大于或等于1.5.4，并进行cvpods的本地安装（需要CUDA环境支持编译）。具体操作步骤如下：使用python3 -m pip安装git+https://github.com/Megvii-BaseDetection/cvpods.git （如果用户没有权限，请添加--user参数）。或者，您可以从本地克隆仓库：git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/cvpods.git，然后使用python3 -m pip install -e cvpods进行安装。此外, 还可以直接使用pip命令进行安装。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

DeFCN:端到端的目标检测基于全卷积网络

优质

DeFCN是一种创新性的目标检测模型，采用全卷积网络架构实现端到端的学习与预测。该方法在保持高效计算的同时，提升了目标检测精度和鲁棒性。全卷积网络的端到端目标检测该项目在PyTorch上提供了相应的实现。本段落中的实验是在内部框架上进行的，因此我们在本地重新实现了它们，并报告了以下详细信息。要开始使用，请确保安装scipy版本大于等于1.5.4，在本地安装cvpods（需要cuda进行编译）： ``` python3 -m pip install git+https://github.com/Megvii-BaseDetection/cvpods.git # 或者，从本地克隆的代码库中安装： git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/cvpods.git python3 -m pip install -e cvpods ``` 如果需要，可以添加`--user`选项以获得pip安装权限。

基于卷积神经网络的端到端压缩架构

优质

本研究提出了一种基于卷积神经网络的端到端图像压缩架构，实现了从原始图像直接到比特流再到重构图像的自动优化过程。基于卷积神经网络的端到端压缩框架是一种先进的技术方法，它通过利用深度学习中的卷积神经网络来实现模型在保持高性能的同时减小其计算复杂度和存储需求。这种框架能够直接从原始数据中学习并提取有效的特征表示，从而达到对整个系统进行优化的目的。

基于全卷积神经网络的星点检测算法

优质

本研究提出了一种基于全卷积神经网络的星点检测方法，通过深度学习技术有效识别图像中的星点，提高了在复杂背景下的星点检测精度和鲁棒性。天文导航利用已知准确空间位置的自然天体作为基准点，并通过被动探测这些天体的位置来确定测量平台（如航天器）的经度、纬度、航向及姿态等信息。其中，星敏感器是一种广泛使用的工具，它通过对恒星光进行光电转换获取星图数据以实现姿态测定。这种设备主要由两个部分组成：星点提取和星点识别。本段落重点讨论的是前者。在实际应用中，成像器件的噪声缺陷以及空间辐射会导致背景灰度均值增加且变化明显；同时，由于探测到的是微弱恒星星光，因此对各种杂散光源（如日光、月光和地气光等）非常敏感。这些因素主要表现为斜坡噪声。传统几何方法在特定条件下可能适用良好，但当成像器件或光学环境发生变化时，则需要调整相应的方法来应对新的情况。相比之下，全卷积神经网络则能够在不改变网络结构的前提下通过更换训练样本灵活实现星点提取的功能。本段落着重解决以下三个问题：1）不同背景灰度均值下的星点提取；2）散射噪声条件下的星点识别；3）斜坡噪声环境中的有效提取技术。

基于Matlab的FAMED-Net卷积滤波器代码：一种快速、精确的多尺度端到端除雾方法

优质

本项目介绍了一种使用MATLAB实现的FAMED-Net算法，该算法通过设计新颖的卷积滤波器，在多尺度下提供快速且高精度的图像去雾效果。使用卷积滤波器的MATLAB代码FAMED网已在带有CUDA8.0的Ubuntu14.04上进行了测试。安装并编译caffe-master-FAMED-Net的Matlab接口，如果使用的是Ubuntu16.04，请修改Makefile和Makefile.config文件。从相关资源下载AOD-Net模型和FPC-Net模型，并将它们分别重命名为“AOD_Net.caffemodel”和“FPC-Net.caffemodel”，然后放入“model”文件夹中。项目结构包括Caffe源代码、FAMED-Net快速引导滤波器的实现代码，用于生成HDF5训练数据的脚本以及包含AOD-Net、FPC-Net及FAMED-Net去雾模型的model文件夹和存放结果的“results”文件夹。

Python中的FCOS改进——一种全卷积的一阶段目标检测方法

优质

本文介绍了一种基于FCOS的改进型全卷积一阶段目标检测算法，利用Python实现，旨在提高目标检测效率和准确性。关于FCOS的一些改进：FCOS是一种完全卷积的单阶段对象检测方法，在此基础上进行了一些优化和提升。这些改进旨在进一步提高模型在目标检测任务中的性能表现，并解决现有框架中存在的一些问题，以适应更加复杂多样的应用场景需求。

基于CPP的PoseCNN：一种用于六维物体姿态估计的卷积神经网络

优质

本研究提出了一种名为PoseCNN的基于CPP（CUDA Parallel Primitives）的卷积神经网络，专门设计用于高效地进行六维空间中物体的姿态估计。在计算机视觉领域，6D物体姿态估计是一项关键任务，旨在确定3D物体在2D图像中的精确位置与旋转。cpp-PoseCNN是一个用于此目的的卷积神经网络项目，它利用深度学习技术来解决这个问题。 PoseCNN由Lin等人于2017年提出，目标是高效且准确地估算RGB图像中单个物体实例的6自由度（6D）姿态。该模型设计避免了复杂的预处理步骤如关键点检测或语义分割，并专注于直接从图像数据推断出精确的姿态信息。 PoseCNN架构包括特征提取层和一系列卷积及上采样操作，用于生成包含边缘与表面细节的信息网格图，从而帮助确定物体的边界框和姿态。在训练阶段，网络采用基于关键点监督的方法进行优化：为每个物体提供一组标注的关键点位置，并通过计算预测值与实际值之间的差异来调整模型参数。 cpp-PoseCNN部分则表明该项目使用了C++语言实现深度学习框架（如TensorFlow或Caffe）的接口。这种选择提高了运行效率，使其适用于实时应用场合，例如机器人导航和增强现实技术中的虚拟物体定位等场景。此外，在实际应用中6D姿态估计具有广泛的用途：从工业自动化到自动驾驶汽车感知系统乃至游戏与娱乐产业内的AR/VR体验设计等领域均有涉及。通过PoseCNN这样的技术创新可以实现对物理世界的精准识别及定位，从而推动相关领域的进一步发展。综上所述，cpp-PoseCNN结合了深度学习算法和传统计算机视觉技术的优势，不仅提升了物体姿态估计的准确性还增强了模型部署时的速度与灵活性，在研究与商业应用中均展现出巨大潜力。

基于卷积神经网络的端到端SAR图像自动目标识别源码.zip

优质

本资源提供了一种基于卷积神经网络（CNN）实现的端到端SAR图像自动目标识别的完整代码。利用深度学习技术，能够有效提取和分类合成孔径雷达(SAR)图像中的目标特征，适用于研究与应用开发。基于卷积神经网络端到端的SAR图像自动目标识别源码描述了这样的流程：首先从复杂场景中检测出潜在的目标，并提取包含这些目标的图像切片；然后，将含有目标信息的切片送入分类器进行类型识别。在该过程中，采用经典的恒虚警率（CFAR）方法来执行初步的目标检测。为了展示全卷积网络在此类任务中的有效性，选择使用两级全卷积架构：第一级用于目标检测，第二级则专注于目标分类工作。实验数据来源于MSTAR大场景数据集，其尺寸为1476×1784像素。由于该数据集中不存在明确的目标图像样本，因此需要将许多大小为88×88像素的已知目标嵌入到背景中去。这些目标和背景均是由同一机载SAR系统在标准工作条件下获取的标准分辨率（0.3米）图像构成，这使得手动添加目标成为可能。通过上述方法处理后得到的目标切片以及它们被加入后的大幅场景图将用于后续实验分析与验证模型的性能。

基于卷积神经网络的三维动态目标检测方法

优质

本研究提出了一种基于卷积神经网络的新型三维动态目标检测方法，旨在提高复杂场景下的实时准确率和鲁棒性。通过深度学习技术优化目标识别与跟踪过程。本段落提出了一种基于雷达的多类移动目标检测方法，该方法利用了精确的目标级专业知识（如二维定位、解决相位模糊）以及全三维立体雷达数据。所包含的雷达数据能够在对象聚类之前对单个移动目标进行分类；我们的核心算法是一个卷积神经网络（CNN），称为雷达目标分类网络。

基于卷积神经网络的舰船图像边缘检测方法.pdf

优质

本文探讨了一种基于卷积神经网络（CNN）的技术方案，专门用于提高舰船图像中的边缘检测精度。通过优化CNN架构和训练策略，该研究旨在有效识别复杂背景下的细微细节，增强海上目标自动识别系统的性能。基于卷积神经网络的舰船图像边缘检测算法是一种深度学习技术在图像处理中的应用方法，利用该算法可以对舰船图像进行精准的边缘识别与提取。卷积神经网络（CNN）是用于解决视觉任务如物体分类、目标定位和场景理解等的有效模型。它由一系列卷积层、池化层以及全连接层构成，能够自动从数据中学习到有用的特征表示，并应用于各种计算机视觉任务上。在进行舰船图像边缘检测时，首先需要对原始图像执行一些预处理步骤如调整大小及归一化操作。接下来将这些经过初步加工的图片送入CNN模型内，在此过程中，网络会通过多层卷积和池化来提取出与舰船相关的特征信息，并完成最终的边缘定位任务。对于该算法而言，优化设计神经网络架构是至关重要的一步。这需要综合考量到诸如图像尺寸、分辨率及噪声等特性对检测效果的影响；同时也要注重满足快速准确地捕捉边缘的需求。通过采用基于卷积神经网络的方法进行舰船图像处理，可以实现高精度的边缘识别，并且提高整体的工作效率与可靠性。此外，在该算法中选择合适的超参数（如学习率）同样重要。这些设置直接影响到模型的学习过程和最终性能表现；因此需要根据具体任务需求做出适当调整以达到最优效果。综上所述，基于卷积神经网络的舰船图像边缘检测技术具有高效且准确的特点，并能很好地适应不同类型的输入数据变化。这使得它成为处理复杂海事场景下高质量图片分析的理想工具之一。

FCOS解析：基于全卷积的一阶段目标检测方法PPT讲解

优质

本PPT深入浅出地介绍了一种前沿的目标检测算法——FCOS，该方法摒弃了传统两阶段目标检测框架，采用全卷积网络直接进行边界框估计和分类预测，实现高效准确的一阶段检测。适合对计算机视觉感兴趣的学者和技术人员学习参考。作者提出了一种全卷积的一阶段目标检测网络FCOS，通过预测每个像素对应的目标来解决目标检测问题（无需使用anchor，特征图上的每一个位置仅预测一个目标）。与RetinaNet、SSD、YOLOV3及Faster RCNN等方法相比，FCOS不需要设置anchor和候选框。因此，在训练过程中避免了计算anchor与GT的IOU值这一复杂步骤，并且消除了如锚点数量、比例以及尺寸相关的超参数设定问题。由于这些优化措施，FCOS拥有更为简洁的网络结构并实现了更高的精度。在单一尺度单模型条件下，该方法在COCO数据集上取得了44.7%的AP成绩。