YOLO（“您只看一次”）是一种流行的算法，因为它不仅具有很高的准确性，而且还可以实时运行，几乎每秒可以记录45帧。数据集包含所有视图中的汽车媒体。 sample_submission.csv train_solution_bounding_boxes (1).csv Car Object Detection_datasets..txt Car Object Detection_datasets..zip

很棒的微小物体检测 Tiny Object Detection论文和相关资源的精选清单。 目录 更新 （04/19）： 添加纸张以显示小物体检测的平铺能力 添加文章和视频以解决对象检测中的小对象问题 （03/26）： 添加纸张和代码以学习用于航空图像中目标检测的校准指导 （03/20）： 为ReDet添加纸张和代码：用于航空物体检测的等速旋转检测器 航空图像中目标检测的更新代码：大规模基准测试和挑战 活动 第一次微小物体检测（TOD）挑战来自低质量输入（RLQ）的现实世界识别 8月23日至27日，美国格拉斯哥证券交易委员会 文件 微小物体检测 学习航空影像中目标检测的校准指导[纸] [代码] 梁栋，魏宗琪，张栋，耿启祥，张丽艳，孙涵，周慧宇，魏明强，潘高arXiv 2021 ReDet：用于航空物体检测的等速旋转检测器[纸张] [代码] 韩嘉明，丁建，南雪，夏桂松CVPR 2021

目标检测论文解读1：（RCNN解读）Rich feature hierarchies for accurate object detection...-附件资源

VisDrone（无人机航拍图像目标检测）的对象检测 我的环境 1，Windows10（可使用Linux） 2，tensorflow> = 1.12.0 3，python3.6（anaconda） 4，cv2 5，合奏盒（pip安装合奏盒） 数据集（训练集的XML格式） （1）。数据集可从（2）。请在（提取码：ia3f）或上下载xml批注，然后在./core/config/cfgs.py中进行配置（3）。您还可以使用./data/visdrone2xml.py生成您的visdrone xml文件，修改路径信息。 training-set format: ├── VisDrone2019-DET-train │ ├── Annotation(xml format) │ ├── JPEGImages 预训练模型（ResNet50vd，101vd） 请在（krce）或上下载

YOLACT实时实例细分 介绍 这是ICCV2019接受的论文的Tensorflow 2实现。 本文在扩展现有对象检测体系结构及其自身并行原型生成思想的基础上，提出了一种用于实际实例分割的全卷积模型。 在此回购中，我的目标是提供一种使用此模型的通用方法，让用户根据原始论文的想法，为自己的特定需求提供更多灵活的选项（自定义数据集，不同的主干选择，锚点规模和学习率进度表）。 [更新] 2021/03/23请认真处理此工作！ 模型 这是原始纸上的YOLACT的插图。 A.数据集和预处理 1.准备COCO 2017 TFRecord数据集 / / 从注释中将/train2017 ， /val2017和/annotations/instances_train2017.json和/annotations/instances_val2017.json提取到./data文件夹中，然后运行： pyth

为内窥镜伪影检测和分割 (EAD2020) 挑战提出的框架的实施 - 检测任务 挑战： : 我们的方法在人工制品检测任务中排名。 首先，最好阅读论文以了解一般框架： 可以在获取已安装 PyTorch 和 Detectron2 环境的 Docker 映像 本工作中使用的对象检测模型（Faster RCNN、Cascade RCNN 和 RetinaNet）基于构建 Ensemble and Test Time Augmentation改编自 对于引用，请使用以下 BibTeX 条目 @inproceedings { polat2020endoscopic , title = { Endoscopic Artefact Detection with Ensemble of Deep Neural Networks and False Positive Elimination.

配套csdn博客https://blog.csdn.net/WANGWUSHAN/article/details/118422175，适应性修改可直接应用于VOC数据集 相对坐标（cls,x,y,w,h）下的数据增强。

OIDv4到VOC XML格式 如果您有使用Pascal VOC格式的经验，但是不能使用具有类的 。 比起如何下载每个类的图像并将注释转换为XML文件的步骤要多得多。 该规范已记录在案，易于理解。 请查看用法步骤。 打开图像数据集v4 可以在找到与该庞大数据集有关的所有信息。在这几行中，仅简要概述了一些统计信息和重要提示。 培养 验证方式 测试 ＃班 图片 1,743,042 41,620 125,436 -- 盒子 14,610,229 204,621 625,282 600 入门 安装 需要Python3。 克隆此存储库。 git clone https://g

目标检测训练秘籍，Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks.pdf

作者提出了一种全卷积，一阶段目标检测网络，通过对每一个像素预测一个目标来解决目标检测问题（没有anchor，特征图上一个位置预测一个目标。anchor的办法是一个位置预测k个目标）。比起RetinaNet， SSD， YOLOV3， Faster RCNN等网络，FCOS不需要anchor，自然也不需要候选框。 通过消除anchor，FCOS避免了和ahor相关的复杂计算，比如在训练过程中要计算anchor和GT的IOU值。更重要的是，毕淼了和anchor相关的超参数，比如anchor的数目，比例和尺寸。FCOS具有更简单的网络结构，实现更高的精度。在单尺度单模型下，COCO上得到44.7%的AP。