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代码：https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch/tree/pytorch-1.0 使用RSOD遥感数据集，VOC的数据格式如下： RSOD是一个开放的目标检测数据集，用于遥感图像中的目标检测。数据集包含飞机，油箱，运动场和立交桥，以PASCAL VOC数据集的格式进行标注。 数据集包括4个文件夹，每个文件夹
Fast-Rcnn和YOLO的区别及mAP值的计算 算法分类：YOLO所属类别为one-stage，Fast-Rcnn所属类别为two-stage two stage： 先进行区域生成，该区域称为region proposal（RP，一个有可能包含物体的预选框）；再通过卷积神经网络进行样本分类，精度高，适合做高检测精度的任务 任务流程：特征提
Fast R-CNN是作者Ross Girshick继R-CNN后的又一力作。 同样使用VGG16作为网络的backbone，与R-CNN相比训练时间快9倍，测试推理时间快213倍，准确率从62%提升至66%(Pascal VOC数据集上)。 Fast R-CNN算法流程可分为3个步骤 一张图像生成1K~2K个 候选区域 (使用Selective Search方法) 将图像输入网络得
目标检测算法主要包括：【两阶段】目标检测算法、【多阶段】目标检测算法、【单阶段】目标检测算法。 什么是两阶段目标检测算法，与单阶段目标检测有什么区别？ 两阶段目标检测算法因需要进行两阶段的处理：1）候选区域的获取，2）候选区域分类和回归，也称为基于
🚀 本文选自专栏：AI领域专栏 从基础到实践，深入了解算法、案例和最新趋势。无论你是初学者还是经验丰富的数据科学家，通过案例和项目实践，掌握核心概念和实用技能。每篇案例都包含代码实例，详细讲解供大家学习。 📌📌📌本专栏包含以下学习方向： 机器学习、
CoCo的全称是Common Objects in Context，是微软团队提供的一个可以用来进行图像识别的数据集，包括检测、分割、关键点估计等任务，目前用的比较多的是Coco2017数据集。 Coco2017数据集是一个包含有大量图像和标注数据的开放数据集，它是微软公司在COCO项目基础上发展而来。这个
R-CNN由Ross Girshick于2014年提出，R-CNN首先通过 选择性搜索算法Selective Search 从一组对象候选框中选择可能出现的对象框，然后将这些选择出来的对象框中的图像resize到某一固定尺寸的图像，并喂入到 CNN模型 （经过在ImageNet数据集上训练过的CNN模型，如AlexNet)提取特征，最后将
网上关于两阶段目标检测（two-stage object detection）的几个经典工作R-CNN，SPPNet，Fast R-CNN，Faster R-CNN的发展，各自的优缺点缺乏一个比较清楚的描述，大部分文章讲的比较细节，虽然有助于更为详细地了解文章，但是让读者在短时间内对各个文章有一个详细的理解。本文主要对
随着深度学习、机器学习和神经网络技术的快速发展，计算机视觉领域的应用变得越来越广泛和有趣。本毕业设计旨在探索这一领域的前沿技术，将深度学习模型、神经网络架构、OpenCV图像处理工具，以及卷积神经网络（CNN）的强大能力结合起来，以解决实际图像处理问题。
前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv8的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞
