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小目标检测（Small Object Detection）是指在图像中检测尺寸较小的目标物体，通常是指物体的尺寸小于图像大小的1/10或者更小，COCO为例，面积小于等于1024像素的对象维下目标。小目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景，例如安防监控、智能交通、无人机等。
Unable to open ..\shape_predictor_68_face_landmarks.dat importError: No module named ‘face_recognition‘ModuleNotFoundError: No module named ‘dlib’
Jetson Nano + rosmasterX3A1开发套件实现深度学习、自动驾驶、3d建模、map建图导航······
全网最好的万能遮罩模型，用过都说好！基于40000+张人工标注的图训练而成，自动应对刘海，发丝，眼镜以及奇奇怪怪不可名状的遮挡物。已训练千万次，非常精细，嘴部处理非常好，吃香蕉棒棒糖等，吃播首选！没用万能遮罩，合成时，脸部直接覆盖掉所有东西，包括头发。使用万能遮罩后，自动识别遮挡物并提取至脸部之上。这个镇坛之宝deepfacelab万能Xseg遮罩模型是我花几百块大洋买来的。有些人问镇坛之宝dee
介绍了在github上下载yolov5的开源项目，结合Pycharm进行环境配置，代码运行，结果显示等工作。最后对代码中的一些参数进行了解释。
这篇文章是一个小白作者自己踩坑，学习深度学习领域中关于车辆分类、车辆目标检测、细粒度车辆分类与检测以及车牌识别与车辆检测整合等关键主题的内容并记录了YOLOv8的使用细节。
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????【CVPR 2023 论文开源目录】BackboneCLIPMAEGANGNNMLPNASOCRNeRFDETRDiffusion Models(扩散模型)AvatarsReID(重识别)长尾分布(Long-Tail)Vision Transformer视觉和语言(Vision-Language)自监督学习(Self-supervised L
作者丨陈威华 阿里达摩院智能计算实验室编辑丨极市平台1.简介DAMO-YOLO是一个兼顾速度与精度的目标检测框架，其效果超越了目前的一众YOLO系列方法，在实现SOTA的同时，保持了很高的推理速度。DAMO-YOLO是在YOLO框架基础上引入了一系列新技术，对整个检测框架进行了大幅的修改。具体包括：基于NAS搜索的新检测backbone结构，更深的neck结构，精简的head结构，以及引入蒸馏技术
在尝试使用CenterNet的过程中需要对DCNv2这个模块进行编译，我是用的系统是CentOS7，使用的硬件是2080Ti，cuda的版本为10.0，其中利用./make.sh来进行编译的过程中发现了两个主要的错误：首先是找不到cuda_runtime_api.h这个文件，这个原因，发现比较简单，只是因为还没在系统中安装cuda，虽然在anaconda里面有cudatoolkit可以使用，但..
【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（9 月 12 日论文合集）
[faster-rcnn.pytorch](https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch)项目环境配置（从0到1）一步到胃！！！！！！！！
目录前言一、下载APP！二、安装后使用结果：三、总结前言安卓系统手机实现对手部关键点的识别。一、下载APP！csdn下载：Face Mesh百度网盘下载：链接：https://pan.baidu.com/s/1xZTkVyVgN44o3PYtDN9UwA提取码：tf9i二、安装后使用结果：三、总结还有手部关键点、物体等识别，参考往期文章，或者参考mediapipe官网...
本文致力于让读者对以下这些模型的创新点和设计思想有一个大体的认识，从而知晓YOLOv1到YOLOv4的发展源流和历史演进，进而对目标检测技术有更为宏观和深入的认知。本文讲解的模型包括：YOLOv1,SSD,YOLOv2,YOLOv3,CenterNet,EfficientDet,YOLOv4。
mmdetection multi_apply将输入的函数func作用在Iterable每个参数上。cate_pred, kernel_pred=multi_apply(self.forward_single, new_feats, list(range(len(self.seg_num_grids))), eval=eval,upsampled_size=upsampled_size) 在SOL
课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/35884YOLOX是旷视科技新近推出的高性能实时目标检测网络，性能超越了YOLOv3/YOLOv4 /YOLOv5。 本课程在Windows详细演示YOLOX(nano和tiny）在Android（安卓）手机进行部署过程。内容包括：安装软件和PyTorch，克隆和安装YOLOX，导出ONNX模型，导出NCNN模型文件
No toolchains found in the NDK toolchains folder for ABI with prefix: arm-linux-androideabi【yolov5ncnn在Android 端部署时报错】
对deepstream提供的python案例中test1的代码进行解读，尝试理解视频流检测的流程。
使用yolov5进行区域入侵检测的安卓App
使用安卓部署mobilenet ssd目标检测模型演示视频：目标检测app下载链接：https://cloud.189.cn/t/raa6furqU3Ur (访问码:z1va)代码部分:MainActivity.javapackage com.example.myapplication;import androidx.appcompat.app.AppCompatAct
近年来，机器学习和深度学习取得了较大的发展，深度学习方法在检测精度和速度方面与传统方法相比表现出更良好的性能。YOLOv8 是 Ultralytics 公司继 YOLOv5 算法之后开发的下一代算法模型，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务。YOLOv8 是一个 SOTA模型，它建立在之前YOLO 系列模型的成功基础上，并引入了新的功能和改进，以进一步提升性能和灵活性。
【Yolov5+Deepsort】训练自己的数据集（3）| 目标检测&追踪 | 轨迹绘制
在用darknet训练voc数据集时，需要将xml格式的标签转换为txt格式的标签。同时，用自定义数据集在darknet中进行训练时，如遇到xml格式转txt格式的问题，也可用本文方法。废话不多，开始介绍。新建文件夹VOCdevkit,文件结构为：├── gen_files.py└── VOCdevkit└── VOC2007├── Annotations├── ImageSets├── JPEG
# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Oct 21 17:10:11 2020"""import osimport shutil# 读取图片的路径read_path = r"V:\share20211117\data"#标签路径# txtread_path =r"U:\voc2012\VOCdevkit\VOC2012\\Annotations"# 存放
1.VOC的数据内容VOC数据集的下载路径：The PASCAL Visual Object Classes Challenge 2012 (VOC2012)打开链接后如下图所示，只用下载training/validation data (2GB tar file)文件即可。VOCdevkit└── VOC2012├── Annotations所有的图像标注信息(XML文件)├── ImageSe
参看实践原文是https://blog.csdn.net/Patrick_Lxc/article/details/80615433运行环境：win10，python3.5.2，tensorflow-gpu1.9.0，Keras2.2.2首先，按原文链接下载相应代码；第一步：按原文操作，注意只需保留文件名，内部的东西必须全部清空。此处VOCdevkit文件夹建议放置在yolo3算法解压后...
在VOCdevkit目录下生成images和labels文件夹，文件夹下分别生成了train文件夹和val文件夹，里面分别保存着训练集的照片和txt格式的标签，还有验证集的照片和txt格式的标签。首先，labelImg标准的数据集标签格式都是VOC(xml格式)的，而通常yolo 训练所需要的文件格式是yolo(txt格式)的，这里就需要对xml格式的标签文件转换为txt文件。至此，xml格式的标
文章目录1.YOLOv3目标检测图片标注方法--快速入手1.1 常用快捷键操作1.2 界面操作1.3 文件夹创建要求1.4 标记过程示例：1.YOLOv3目标检测图片标注方法–快速入手标注工具：Labelimage数据标注软件1.1 常用快捷键操作ctrl+s保存w创建一个矩形d下一张图片a上一张图片1.2 界面操作1.3 文件夹创建要求一级文件夹（VOCdevkit_nut）二级文件夹（VOC2
最近被临时通知要参加个遥感目标检测竞赛，涉及的是旋转目标检测，试了几个方案，发现环境要求都是CUDA10.1或者10.2，pytorch版本也比较低，因为自己已经赔了高版本的CUDA11.7，也不想在装个低版本CUDA或者使用Docker环境，就强行在pytorch1.13和CUDA11.7环境中进行编译，将其中遇到的问题进行一下总结，给后续有相同需求的朋友一点参考，最后是可以编译成功的。
我在训练的时候代码报了这个错，我很确信我的数据集没有问题，而且我的代码路径也没有问题最终我发现我数据集李这张图片的命名后缀为大写JPG,将其修改为小写jpg问题解决
接着前一篇MMDetection亲测安装教程，安装好后就来尝试训练自己的数据集吧，以训练 RetinaNet 模型为例说明。1.准备数据集本文采用VOC格式训练，在 mmdetection 项目中新建data文件夹，按如下组织形式存放自己的数据。./data└── VOCdevkit └── VOC2007 ├── Annotations # 标注的VOC格式的xml文件 ├──
数据集数据集目录如上，VOC数据集的格式JPEGImages目录下，放上自己的训练集和测试集Annotations 下，放上自己的xml文档配置，如上。在VOCdevkit\VOC2012\ImageSets\Main下，放上自己的train.txt和val.txt,上面，我按照VOC的格式来的，前面是所有的XML，因为VOC有32类，这里有我懒的删除，刚好前面代表XML文件，后面代表这张图片中有
最近在用nuScenes3D目标检测数据集，可能由于官方已经提供了解析工具包nuscenes-devkit，绝大多数博客只介绍了如何使用工具包进行数据解析和可视化，对于数据解析的内部逻辑就不是很关注了。本文根据官网说明、论文以及工具包源码整理归纳得到，对其他博客未提及的数据集结构、坐标系转换、传感器同步等问题进行了详细分析。1. 数据集概述1.1 传感器配置nuScenes的数据采集车辆为Rena
目录前言问题1-YOLOv5运行环境——pycocotools ＞= 2.0 安装失败问题2-自制数据集训练精度非常低问题3-AttributeError: Cant get attribute SPPF on module models.common问题4-[WinError 1455] 页面文件太小，无法完成操作问题5-AssertionError: Image Not Found D:\Py
目录1. VOC数据格式2. 代码1. VOC数据格式VOC数据集格式-参考VOCdevkit(数据集名称)├──VOC2007├── Annotations 进行 detection 任务时的标签文件，xml 形式，文件名与图片名一一对应├── ImageSets 包含三个子文件夹 Layout、Main、Segmentation，其中 Main 存放的是分类和检测的数据集分割文件├── Mai
博客记录个人训练过程，欢迎指正错误。第一步：只做自己的数据集数据集格式仿照VOC数据集，建立一个名为VOCdevkit的文件夹，文件夹中包含制作的VOC数据集。Annotations文件夹下包含训练图片的标签文件（.xml)ImageSets 文件夹下包含一个名为 Main的文件夹，用于存放训练用的txt文件JPEGImages 文件夹下存放训练用的图片，按顺序标号用labe...
制作数据集可以参考https://www.cnblogs.com/shierlou-123/p/11132990.html标注工具可以选择labelImg下载地址：https://github.com/tzutalin/labelImg数据集标注不多说了在x64目录下新建一个VOCdevkit的目录，在目录下再新增一个voc2007的文件夹。该文件夹下包括4个文件夹Annotations、Imag
yolo3整体的文件夹构架如下：本文使用VOC格式进行训练。训练前将 标签文件(.xml) 放在 VOCdevkit 文件夹下的 VOC2007 文件夹下的 Annotation 中。训练前将图片文件放在 VOCdevkit 文件夹下的 VOC2007 文件夹下的 JPEGImages 中。一个图片文件 对应 一个标签文件：在训练前利用 voc2yolo3.py 文件生成对应的txt。再运行根目录
第一步：克隆darknet：git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git第二步：编译2.1 修改makefile 文件，把GPU，CUDNN，OPENCV等参数设为1，nvcc 设置为自己的路径，保存2.2 执行编译make第三步：制作VOC数据集3.1 新建文件夹VOCdevkit，其中其中包含...
https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX打开项目如果报错在datasets文件夹下新建VOCdevkit文件夹并将下载的data文件夹放进去，并改名为VOC2020。在VOC2020文件夹下新建ImageSets文件夹，在建Main文件夹。下载make_train_and_test.py文件并运行生成训练样本和测试样本的下标yolox_voc_s.
voc2007数据集：1.先下载：wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tarwget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tarwget http://host.robots.ox.ac
目标检测tricks（基于detectron2）正确尝试裁剪由于目标相对于整张图片来说过小，所以对数据进行裁剪（除了裁剪尺寸还需要关注重叠尺寸，重叠尺寸稍微大一些，尽量保持每个目标有完整的存在，不至于因裁剪而破坏目标，这里设置裁剪512，重叠256）参考代码：DOTA_devkit改变anchor size和aspect_ratio由于数据目标较小，所以需要更改detectron2里默认的anch
大家好,本人最近在学习faster rcnn ,小白一枚,参考了很多教程。环境: ubuntu+cuda+python运行结果:Saving cached annotations to /home/think/asuna/py-faster-rcnn/data/VOCdevkit2007/annotations_cache/annots.pkl/home/think/asuna/p
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