原创 目標檢測綜述（1）
《最近在做目標檢測，差不多懂了。所以看了下綜述》 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33981103 目標檢測一直是計算機視覺的基礎問題，在 2010 年左右就開始停滯不前了。自 2013 年一篇論文的發表，目標檢
2020-06-16 14:43:35
原创 目標檢測之三：全局語境
3.Global Context 全局語境 這一技巧在ResNet的工作[3]中提出，做法是把整張圖片作爲一個RoI，對其進行RoI Pooling並將得到的feature vector拼接於每個RoI的feature vector上，作
2020-06-16 14:43:35
原创 多線程編程-python
參考：https://morvanzhou.github.io/tutorials/python-basic/threading/6-lock/ 目錄 1.線程的一些信息 2.添加線程 3.關於join功能-等待子線程結束 4.存儲線程的
2020-06-16 14:43:35
原创 數據增強：裁剪 》 flip 》 erasing（緩解遮擋）
https://zhuanlan.zhihu.com/p/103267422 論文閱讀】random erasing data augmentation code 論文說明 論文爲CNN訓練提出了一種新的數據增強方法。Random Era
2020-06-16 14:43:35
原创 目標檢測之五：隨機權值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA）---木有看懂
隨機權值平均（Stochastic Weight Averaging，SWA） 隨機權值平均只需快速集合集成的一小部分算力，就可以接近其表現。SWA 可以用在任意架構和數據集上，都會有不錯的表現。根據論文中的實驗，SWA 可以得到我之前提
2020-06-16 14:43:35
原创 map的只管理解
不得不提目標檢測中衡量檢測精度的指標mAP(mean average precision)。 簡單來講就是在多個類別的檢測中，每一個類別都可以根據recall和precision繪製一條曲線，那麼AP就是該曲線下的面積，而mAP是多個類別
2020-06-16 14:43:35
原创 voc數據集的解析
目錄 1.關於bgr圖像的讀取及其顯示 1.1讀取 1.2轉換 2.解析xml文件 2.1解析文件-parse 2.2讀取根節點並獲取內容-getroot 2.3解析葉子節點-find 2.4解析葉子節點-find findall 1
2020-06-16 14:43:35
原创 lmdb的python的練習
參考：https://blog.csdn.net/dcrmg/article/details/79144507 https://blog.csdn.net/u010472607/article/details/76855509
2020-04-29 01:17:26
原创 probuf的格式
參考博客：https://blog.csdn.net/losophy/article/details/17006573 寫的不錯，基本可以看懂。
2020-04-29 01:17:26
原创 目標檢測之六：OHEM 在線難例挖掘
https://zhuanlan.zhihu.com/p/102817180 6.OHEM 在線難例挖掘 OHEM(Online Hard negative Example Mining，在線難例挖掘)見於[5]。兩階段檢測模型中，提出的
2020-02-27 09:52:36
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原创 目標檢測之四：預測框微調/投票法/模型融合
4.Box Refinement/Voting 預測框微調/投票法/模型融合 微調法和投票法由工作[4]提出，前者也被稱爲Iterative Localization。 微調法最初是在SS算法得到的Region Proposal基礎上用檢
2020-02-27 09:52:36
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原创 目標檢測之七：Soft NMS
https://zhuanlan.zhihu.com/p/102817180 7.Soft NMS 軟化非極大抑制 NMS後處理圖示 NMS(Non-Maximum Suppression，非極大抑制）是檢測模型的標準後處理操作，用於去
2020-02-27 09:52:36
原创 目標檢測之二：多尺度
https://zhuanlan.zhihu.com/p/102817180 Multi-scale Training/Testing 多尺度訓練/測試 可參考： 初識CV：MMDetection中文文檔—4.技術細節zhuanlan.
2020-02-27 09:52:36
原创 目標檢測之八：RoIAlign
8.RoIAlign RoI對齊 RoIAlign是Mask R-CNN（[7]）的工作中提出的，針對的問題是RoI在進行Pooling時有不同程度的取整，這影響了實例分割中mask損失的計算。文章採用雙線性插值的方法將RoI的表示精細化
2020-02-27 09:52:36