Detections

论文笔记——Sensor Placement for Grid Coverage under Imprecise Detections

摘要-在传感器领域足够的网格覆盖的限制下，我们提出了一个资源有限的传感器资源管理优化框架。我们提供分布式传感器网络的独特“简约”视图，其中传感器传输/报告最小量的感测数据。所提出的理论旨在优化传感器的数量并确定它们的位置以支持这种简约传感器网络。我们将传感器区域表示为点的网格（二维或三维）。由于与传感器检测相关的不确定性，优化框架是固有的概率性。所提出的算法解决了不精确检测和地形属性约束下的覆盖优
freedom_king·2020-07-09 05:27

faster rcnn demo.py:在一个窗口显示所有类别标注

代码改动也不复杂，就是把vis_detections函数中for循环前后三行代码移动到demo函数的for循环前后。完
十分耕耘一分收获·2020-07-08 12:18

将Yolo-v2检测到的目标单独保存成图像

我最最开始看代码的时候发现detector.c中的line504（可能你的不太一样）draw_detections(im,l.w*l.h*l.n,thresh,boxes,probs,names,alphabet
凌空的桨·2020-07-07 03:06

detections = net.forward() cv2.error:batch_norm_layer.cpp: (-215:Assertion failed) blobs.size() >= 2

我在利用opencv的DNN模块+深度学习预训练模型进行目标检测时候，出现的错误。好久都没有解决，最后发现是加载的模型出了问题。之前的模型不知道是不是下载的问题可能不完整，然后外表看不出来。被这个问题差点弄疯了。我的模型为MobileNetSSD.caffemodel+deploy.prototxtdetections=net.forward()cv2.error:OpenCV(4.1.0)C:\
索隆啊·2020-07-05 06:34

anchor free的目标检测方法--CornerNet

one-stage直接在图片上经过计算生成detections。two-stage先提取proposal,再基于proposal做二次修正。
l7H9JA4·2020-07-04 20:08

faster rcnn demo.py:在一个窗口显示所有类别标注

代码改动也不复杂，就是把vis_detections函数中for循环前后三行代码移动到demo函数
姬XL_1207·2020-07-04 06:28

基于darknetAB版本的识别结果添加置信度

darknetAB（详情可参考darknet优化经验-AlexeyAB大神经验）版本的程序在win10下编译后，识别的图片中只标注了类别信息，现在也希望输出置信度信息，因此修改了src\image.c中的draw_detections_v3
alansss·2020-07-01 16:33

Intersection-over-union between two detections

1)Youhavetwooverlappingboundingboxes.Youcomputetheintersectionoftheboxes,whichistheareaoftheoverlap.Youcomputetheunionoftheoverlappingboxes,whichisthesumoftheareasoftheentireboxesminustheareaoftheover
依海之燕·2020-06-30 07:52

c#调c++，用opencv+dlib识别照片中的人脸并返回结果图片

include#include"dlib/image_processing/frontal_face_detector.h"#include"dlib/image_processing/render_face_detections.h
weixin_42139362·2020-06-29 03:35

目标检测之CNN系列

pascalVOC:http://host.robots.ox.ac.uk:8080/leaderboard/main_bootstrap.phpcoco:http://mscoco.org/dataset/#detections-leaderboardkitti
zbxzc·2020-06-27 09:45

Augmenting Crowd-Sourced 3D Reconstructions using Semantic Detections

086：**AugmentingCrowd-Sourced3DReconstructionsusingSemanticDetections使用语义检测扩充群体来源的3D重建1.3D重建、SfM（由图像生成3维点云以及相机姿态）、和密集多视图立体声（MVS）参考链接：http://www.sohu.com/a/254461246_7157542.仅在单个视图中观察到的瞬态对象的放置和重建，估计场景的
高斯白噪声_b18e·2020-02-06 04:08

CMOT中的det.txt=>.mat

但是，detections的官方det是.txt文件。
sunshine芝火·2019-12-07 05:37

pickle.dump()把大量数据写入文件发生MemoryError解决方法

fromsklearn.externalsimportjoblib#写的方式save_file=os.path.join(save_path,"detections.pkl")
倔强超·2019-03-11 09:54

『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其六：Mask生成

#Detections#outputis[batch,num_detections,(
叠加态的猫·2018-10-23 16:00

『计算机视觉』Mask-RCNN_推断网络其五：目标检测结果精炼

一、Detections网络经过了ROI网络，我们已经获取了全部推荐区域的信息，包含：推荐区域特征（ROIAlign得到）推荐区域类别推荐区域坐标修正项（deltas）再加上推荐区域原始坐标[IMAGES_PER_GPU
叠加态的猫·2018-10-20 11:00

YOLO修改代码，使得运行demo时能够裁剪识别到的指定类别目标框中的图像

1、修改example/image.c中draw_detections函数，或者增加draw_detections_bbox_crop函数//maybe搞清楚，这个函数在哪里执行，输出框在哪里执行voiddraw_detections_bbox_crop
coding思想·2018-07-12 15:18

MobilenetV2 SSDLite train finetune

1Dataset:1.1cocohttp://cocodataset.org/dataset.htm#detections-challenge2017python$WORKDIR/dataset_tools
mydear_11000·2018-04-24 10:50

深度学习python之用Faster-rcnn 检测结果（detections.pkl 和class_pr.pkl） 在原图画出box

中敲入如下代码即可打开，在变量栏查看具体数值（本文只对一类目标进行检测）importcPickleaspicklef=open('ship_pr.pkl')info=pickle.load(f)下面是使用detections.pkl
残月飞雪·2017-12-26 16:41

计算机视觉caffe之路第五篇：关于ssd_detect.cpp的使用方法

ssd_detect.pyssd_pascal_webcam.pyssd_pascal_video.py用python方法进行detect比较简单，但根据目前使用情况来看，速度较慢，在JetsonTX1下，执行#Forwardpass.detections
asukasmallriver·2017-07-05 15:08

多目标跟踪方法：deep-sort

SimpleOnlineandRealtimeTrackingwithaDeepAssociationMetric,arXiv:1703.07402v1'总结前言这篇文章依然属于tracking-by-detection类，其在匹配detections
一只有恒心的小菜鸟·2017-06-24 18:00

faster rcnn demo.py:在一个窗口显示所有类别标注

代码改动也不复杂，就是把vis_detections函数中for循环前后三行代码移动到demo函数的for循环前后。
10km·2017-03-31 16:35

YOLO下一步：输出预测boundingbox做进一步处理

1.修改源代码在源代码image.c中找到draw_detections()函数，print出方框的位置即可，如下：2.记录终端输出到文本文件我这里使用的命令是|teetrain_lo
NodYoung·2017-01-15 14:45

人脸检测“Face detections without bells and whistles”

使用了两种简单的方法：ICF和DPM做人脸检测。主要贡献：1.在使用恰当的情况下，普通的DPM可以超越复杂DPM的结果；2.使用ICF做人脸检测，几个固定的模板可以达到很好的效果；数据库：AFLW:26000个标记人脸，AFW：205bbox，FDDB:2845椭圆标记评价标准：IOU>0.5,AP。ICFdetectorbaseline方法：SquaresChnFtrs-5包含5个compone
cv_family_z·2015-12-09 14:00

### About Multi-Object Tracking

date: 2014-10-17 #@email: [email protected] Multi_Object Tracking Framework 行人检测结果detections
·2015-11-11 14:25
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