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[2010 PAMI] 使用区分训练部件的对象检测...

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简介：
本文发表于2010年的PAMI期刊，提出了一种基于区分性训练部件的新方法，用于提高物体检测准确性。 2010年PAMI期刊发表了一篇名为《基于判别训练部件模型的目标检测》（Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models）的文章，作者包括Pedro F. Felzenszwalb, Ross B.Girshick, David McAllester 和 Dever Ramanan。这篇文章的翻译版本可以在相关博客中找到。

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  • [2010 PAMI] 使用区分训练部件的对象检测...
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    本文发表于2010年的PAMI期刊，提出了一种基于区分性训练部件的新方法，用于提高物体检测准确性。 2010年PAMI期刊发表了一篇名为《基于判别训练部件模型的目标检测》（Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models）的文章，作者包括Pedro F. Felzenszwalb, Ross B.Girshick, David McAllester 和 Dever Ramanan。这篇文章的翻译版本可以在相关博客中找到。
     
  • YOLOv8对象检测、实例分割与目标跟踪：从训练至部署详解
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    本教程全面解析YOLOv8在对象检测、实例分割及目标跟踪中的应用，涵盖模型训练、优化和实际部署全流程。 今天给大家分享一套YOLOv8的视频教程，《YOLOv8自定义对象检测、实例分割、目标跟踪从训练到部署》，2023年新课内容包括： - 章节1：介绍YOLOv8及其安装环境测试。 - 章节2：讲解YOLOv8模型结构与源码细节。 - 章节3：涵盖如何使用YOLOv8进行自定义对象检测。 - 章节4：演示利用YOLOv8做工业缺陷检测的实例分割任务。 - 章节5：探讨怎样实现基于YOLOv8的对象跟踪功能定制化开发。 - 章节6：讲述将YOLOv8模型部署到实际应用中的方法和技巧。 - 章节7：总结整个课程的核心内容。 这套教程提供源码、课件以及数据供学习使用。
     
  • 猫狗脸部检测数据集（采用VOC格式的XML文件，已区分训练集与测试集）
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    本数据集包含大量标注清晰的猫和狗图像，使用VOC格式的XML文件存储详细信息，并分为训练集和测试集两部分。 项目包含猫和狗脸部检测图像目标检测数据集（VOC标注格式的xml文件，并已划分训练集和测试集）。数据保存为文件夹形式，经测试可直接用于目标检测任务，无需额外处理。 【数据集介绍】该数据集中包括猫和狗的脸部图像，共两个类别：猫、狗。 【数据总大小】361MB 【数据集详情】data目录下分为train（训练数据）和test（测试数据）两个主要目录。每个主目录内各有两个子文件夹： - images 存放图片数据； - labels 存放标注文件。 具体数量为：训练集中共有2949张jpg格式的图像及其对应的xml解释文件，而测试集包含737张jpg图像和相应的xml说明文档；另外还有1200张未被标记的测试用图。 【json 文件】提供了一个包含10个类别的json字典文件以方便查看数据。此外还附带了可视化py脚本，只需随机传入一张图片即可绘制边界框，并且保存在当前目录下。该脚本无需修改就可以直接运行！
     
  • Yolov8舌部目标检测训练：使用3000张图像数据
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    本项目采用YOLOv8算法进行舌部目标检测模型的训练，利用包含3000张图像的数据集以提高模型精度与效率。 适用于Yolov8的舌头目标检测模型训练的方法包括准备数据集、调整网络参数以适应特定任务需求以及进行模型训练与验证。在准备阶段，需要确保图像质量高且标签准确；在网络调整方面，则需考虑减少误检和提高识别精度；最后，在训练过程中应密切关注损失函数变化趋势，并适时调整学习率等超参数以优化性能。
     
  • YOLOv8自定义对象检测与实例分割、目标跟踪的训练及部署教程（2023年更新）
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    本教程提供YOLOv8模型在自定义对象检测、实例分割及目标跟踪领域的全面指导，涵盖最新技术进展和实战应用，助力开发者快速上手。 本课程分享YOLOv8自定义对象检测、实例分割及目标跟踪的全过程，包括训练与部署。2023年新课内容涵盖源码、课件以及数据集。详细解析了YOLOv8模型结构，从backbone（骨干网络）、neck（中间层）、header（头部）到loss层面，并全面分析了其相较于YOLOX、YOLOv5和YOLOv6的改进与创新点。 课程还包括如何使用自定义数据完成对象检测任务及实例分割。此外，还将演示在主流推理平台上的部署过程，包括OpenVINO、ONNXRUNTIME以及TensorRT等，并提供详细的代码解释和操作展示。整个流程从理论到实践训练再到最终模型的部署都进行了全面覆盖。 通过本课程的学习，学员将能够熟练掌握并灵活运用YOLOv8的各项功能和技术细节。
     
  • 面部口罩检测：使用SSD进行模型训练的face mask detection
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    本项目旨在开发一种基于SSD（单发检测器）框架的面部口罩检测系统。通过深度学习技术，特别是在图像识别领域的应用，该模型能够准确地在各类场景中定位并判断人脸是否佩戴了口罩，为疫情防控提供技术支持。 基于SSD训练模型的facemask_detection要求使用张量流 2.1.0 和 Python=3.7 环境，如果需要可以使用 Kaggle 平台。 入门步骤如下： 1. 运行 voc2ssd.py 脚本，并将“xmlfilepath”和“saveBasePath”参数修改为所需的路径。 2. 执行 voc_annotation.py： - Line6: 修改 classes 变量以匹配目标类别。 - Line9: 设置 in_file 的路径，该路径应指向数据集的注释文件集合。 - Line32: 将 list_file.write 的路径设置为数据集路径。 完成以上步骤后，您将获得所需的数据。
     
  • YOLO对象检测
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    YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，能够高效识别图像中的多个对象，并迅速给出精确位置。 ### YOLO（You Only Look Once）：统一实时对象检测技术 #### 摘要与背景 YOLO（You Only Look Once），一种新颖的目标检测方法，由Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick和Ali Farhadi等学者提出。此方法将目标检测问题视为对空间上分离的边界框及其相关类别概率的回归问题。YOLO通过单一神经网络直接从完整图像中预测边界框和类别概率，在一次评估中完成整个过程。由于整个检测管道是由一个单一的网络构成，因此可以针对检测性能进行端到端的优化。 YOLO的设计极大地提高了检测速度。其基础模型可以在实时情况下处理每秒45帧的图像。而更小型的Fast YOLO版本则能以惊人的每秒155帧的速度运行，同时保持了比其他实时检测器更高的准确率。与其他顶尖的检测系统相比，YOLO可能会产生更多的定位误差，但较少出现背景中的假阳性预测。此外，YOLO能够学习非常通用的对象表示形式，在从自然图像转移到其他领域（如艺术作品）时表现出色。 #### 引言与人类视觉系统的启示 人类在观察一幅图像时，几乎瞬间就能识别出图像中的物体、它们的位置以及相互之间的关系。人类视觉系统不仅快速而且准确，使得我们能够在几乎没有意识思考的情况下执行复杂的任务，例如驾驶汽车。如果计算机也能具备类似的快速、准确的对象检测算法，那么它们就能够不依赖特殊传感器来驾驶汽车，辅助设备也能为用户提供实时的场景信息，并开启响应式通用机器人系统的可能性。 现有的检测系统通常重新利用分类器来执行检测任务。为了检测一个特定的对象，这些系统会采用该对象的分类器并在测试图像的不同位置和尺度上对其进行评估。例如，可变形部件模型（DPM）采用滑动窗口的方法，在整个图像上均匀间隔地运行分类器。而更近的一些方法，如R-CNN，则使用区域提议来提高效率和准确性。 #### YOLO的核心思想与优势 **核心思想：**YOLO将对象检测视为一个回归问题，而不是传统的分类和定位的组合。它使用一个单一的神经网络直接从整张图像中预测多个边界框及其所属类别的概率。这种设计简化了整个检测流程，实现了端到端的训练和优化。 **优势：** - **实时性能：**YOLO能够实现实时处理，在低配置硬件上也能够达到较高的帧率。 - **端到端训练：**由于整个检测过程是由一个单一网络完成的，因此可以对整个模型进行端到端的训练，从而优化整体性能。 - **较少的假阳性：**尽管在某些情况下会产生更多的定位误差，但YOLO在背景中的误报率较低，有助于减少不必要的干扰。 - **泛化能力：**YOLO能够很好地适应不同领域的数据，如从自然图像到艺术作品等，这表明其具有良好的泛化能力。 #### 结论 作为一种创新的对象检测方法，YOLO通过将检测问题视为回归问题的方式极大地简化了流程，并提高了速度和效率。单一神经网络的设计使得端到端的训练成为可能，从而进一步提升了模型的整体性能。除了实时处理方面的优势外，YOLO还具有较好的泛化能力，在不同应用场景中表现出色。随着技术的进步和发展，YOLO将继续为计算机视觉领域带来更多的突破与应用。
     
  • TF2对象检测API教程：使用Tensorflow 2进行对象检测的指南。本教程将引导您...
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    简介：本教程提供详尽指导，帮助读者利用TensorFlow 2轻松实现对象检测任务。从安装到实践，全面解析TF2对象检测API的应用技巧与案例分析。 TensorFlow 2对象检测API教程介绍：现在与TensorFlow 2兼容后，我尝试测试并使用我的自定义数据训练新模型。然而，在此过程中遇到了一些问题，因为除了TensorFlow模型存储库中提供的质量较差的文档和教程外，我还发现为TensorFlow 1设计的脚本无法在TensorFlow 2上运行（这并不令人惊讶）。因此，我不仅将分享使用干净代码在TensorFlow 2环境中执行推理与训练对象检测模型的方法，还会在此仓库内记录我的经验。对于那些已经熟悉API但难以找到清晰示例的新更改以适应TensorFlow 2的人来说，本教程将会很有帮助；同时也会为初次尝试使用该API的用户提供所有详细信息和工作实例。这是第一次实现的对象检测API，希望此教程能够使新手轻松入门并顺利运行他们的对象检测模型。 路线图：从安装开始，到运行预先训练好的检测模型、利用自定义数据集进行模型训练以及导出模型等步骤，本教程将引导您完成整个流程。
     
  • Second.PyTorch: 用于KITTI对象检测的PointPillars
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    Second.pytorch是基于PyTorch框架实现的PointPillars模型，专门针对KITTI数据集上的3D物体检测任务进行优化和开发。 欢迎来到PointPillars。此存储库展示了如何通过少量的代码更改，在现有开源项目的基础上重现CVPR 2019论文中的结果。这不是nuTonomy官方的代码仓库，但可以用于验证已发表的结果。 警告：该代码未得到积极维护。 对于想要在nuScenes上重现PointPillars结果并寻求活跃支持的情况，我们建议使用其他推荐的存储库（注：原文中没有明确指出具体的替代链接）。 本项目是基于原始README文档的一个分支。代码仅支持Python 3.6及以上版本和PyTorch 0.4.1或更高版本，并且只在Ubuntu 16.04/18.04系统上进行了测试。 安装步骤： 1. 克隆代码库 ``` git clone https://github.com/nutonomy/second.pytor ``` （注：原文中提及了具体的git仓库链接，但由于要求去除所有链接信息，在此未提供完整URL。）
     
  • TensorFlow对象检测frozen_inference_graph.pb
    优质
    frozen_inference_graph.pb是TensorFlow对象检测模型中的一个二进制文件，包含训练好的模型参数，用于部署时直接进行物体识别和定位。 ssd_mobilenet_v1_coco_11_06_2017是一款基于MobileNet架构的单发检测模型，适用于多种物体识别任务。该版本于2017年6月发布，在COCO数据集上进行了训练和验证。