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PV-RCNN的预训练权重，来自作者原文的模型参数。PV-RCNN为一种两阶段目标检测方法。

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简介：
简介：PV-RCNN是一种先进的两阶段目标检测算法，其预训练权重由论文原始作者提供，包含优化后的模型参数，可直接应用于相关研究与开发中。 PVRCNN是一种两阶段的检测算法。第一阶段采用基于体素的方法来获取候选区域（proposal）。第二阶段为细化(refine)过程，在此之前通过关键点特征提取获得了每个关键点的特征信息，随后进行细化处理。 在这一过程中还包括一个预测的关键点加权模块(Predicted Keypoint Weighting)，其主要目的是降低非前景关键点对细化阶段的影响。该模块训练两层多层感知器(MPL)来区分哪些是前景点和背景点，并且为背景点分配较小的权重值。 以网格点作为球心，设定一个半径画出球体，在这个过程中包括的关键点会被再次进行集合抽象操作(set abstraction)，从而获得更高层次的特征。这种做法的好处在于可能将候选区域之外的一些关键信息也包含进来，提供更丰富的语义信息，有助于模型更好地回归。 通过重复上述过程6*6*6次后，最终可以得到总共216个特征向量。

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  • PV-RCNN的预训练权重，来自作者原文的模型参数。PV-RCNN为一种两阶段目标检测方法。
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    简介：PV-RCNN是一种先进的两阶段目标检测算法，其预训练权重由论文原始作者提供，包含优化后的模型参数，可直接应用于相关研究与开发中。 PVRCNN是一种两阶段的检测算法。第一阶段采用基于体素的方法来获取候选区域（proposal）。第二阶段为细化(refine)过程，在此之前通过关键点特征提取获得了每个关键点的特征信息，随后进行细化处理。 在这一过程中还包括一个预测的关键点加权模块(Predicted Keypoint Weighting)，其主要目的是降低非前景关键点对细化阶段的影响。该模块训练两层多层感知器(MPL)来区分哪些是前景点和背景点，并且为背景点分配较小的权重值。 以网格点作为球心，设定一个半径画出球体，在这个过程中包括的关键点会被再次进行集合抽象操作(set abstraction)，从而获得更高层次的特征。这种做法的好处在于可能将候选区域之外的一些关键信息也包含进来，提供更丰富的语义信息，有助于模型更好地回归。 通过重复上述过程6*6*6次后，最终可以得到总共216个特征向量。
     
  • Deformable-PV-RCNN：源码版变形PV-RCNN
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    Deformable-PV-RCNN: 源码版变形PV-RCNN 是一个基于原始 PV-RCNN 的改进版本，加入了可变形卷积技术以增强点云目标检测的精度和效率。本项目提供详细的源代码，便于研究与学习。 可变形PV-RCNN：通过学习的变形改进3D对象检测 我们提供代码支持和配置文件以再现关于KITTI 3D对象检测的研究成果。我们的工作基于一个干净且开源的项目，用于对3D物体检测方法进行基准测试。 本段落介绍了一种在三维目标检测中应用的学习型变换技术。可变形PV-RCNN是一个高性能点云基础的三维目标检测器。当前最先进的两阶段探测器所采用的方法无法充分适应不同大小的目标、变化中的点云密度以及零件形变和复杂环境下的情况。为此，我们提出了一个受二维可变形卷积网络启发的提案优化模块，该模块可以从存在信息内容的位置自适应地收集特定于实例的特征。 此外，还提出了一种简单的上下文门控机制，它允许关键点在优化阶段选择相关的背景信息。我们在竞争激烈的汽车和骑自行车者的KITTI 3D对象检测基准上表现优于先前发布的方法，并且对于行人和骑行者的方向估计基准测试来说，在基于点云的模型中处于领先水平。
     
  • Yolov8目标检测预训练模型权重
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    简介：Yolov8是一种先进的目标检测算法，其提供的预训练模型权重可直接应用于各种图像识别任务中，显著提升模型性能和泛化能力。 该资源包含yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt目标检测预训练权重文件。
     
  • Yolov8目标检测预训练模型权重合集
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  • Complex_YOLOv4目标检测预训练权重
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    Complex_YOLOv4是一种先进的目标检测模型，基于YOLO架构进行了优化和增强。此版本提供了经过大规模数据集训练的预训练权重，可直接应用于各种视觉识别任务中，以实现快速、精准的目标定位与分类。 目标检测complex_yolov4权重（已训练模型）。
     
  • Faster-RCNN目标检测模型的Pytorch实现
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  • 自制的Mask RCNN训练集
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    本项目专注于使用自定义数据集进行Mask R-CNN模型的训练与优化，旨在提升目标检测及语义分割任务中的精度和效率。 资源包括四个文件夹：cv2_mask、json、labelme_json 和 pic。这些数据可以直接应用于 Mask R-CNN 源码。由于上传限制，只提供了一部分样本数据。如果有任何问题或想要交流学习心得，请通过平台私信联系我。
     
  • SSD目标检测的预训练模型
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    本研究探讨了针对SSD（单发多盒探测器）的目标检测任务中预训练模型的应用与优化方法，以提升模型在特定数据集上的性能。 SSD目标检测网络预训练模型是一种用于图像识别的技术，在此模型基础上可以进行各种物体的定位与分类任务。
     
  • Faster-RCNN目标检测源码
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    Faster-RCNN目标检测源码提供了基于深度学习的目标识别与定位技术实现，适用于计算机视觉领域的研究和应用开发。 本段落介绍如何使用Faster-RCNN模型训练Pascal VOC数据集或自定义数据集的方法。参考的相关博客提供了详细的步骤和指导，帮助读者理解和实现这一过程。通过利用Faster-RCNN技术，可以有效地进行目标检测任务，并且能够根据具体需求调整模型以适应不同的应用场景。
     
  • Faster-RCNN-PyTorch-Master[含预训练权重支持迁移学习].zip
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    本资源提供Faster R-CNN模型在PyTorch框架下的实现代码及预训练权重文件，便于用户快速进行目标检测任务和迁移学习研究。 我收集了一个基于ResNet50的Faster RCNN目标检测网络框架，并附带了可迁移学习的预训练权重，供自学使用。感谢Bubbliiing的支持。