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  物体检测之旅(二)我们能从一阶段的物体检测器中学到了什么?

  作者：JonathanHui编译：ronghuaiyang在第二部分，我们会有一个综合的对一阶段的物体检测器的概述包括SSD和YOLO（YOLOv2和YOLOv3）。我们也会了解一些FPN，看看多尺度的金字塔特征图是如何提高准确率的，特别...

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  位置蒸馏:针对目标检测提高定位精度的知识蒸馏

  作者|张凯编辑|CV君报道|我爱计算机视觉（微信id：aicvml）今日分享一篇最近新出的目标检测论文...

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  目标检测中的数据增强方法(附详细代码讲解)

  在计算机视觉方面，计算机视觉的主要问题是没有办法得到充足的数据。对大多数机器学习应用，这不是问题，但是对计算机视觉，数据就远远不够。所以这就意味着当你训练计算机视觉模型的时候，数据增强会有所帮助，这是可行的，无论你是使用迁移学习，使用别人的...

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  「AI实战」手把手教你训练自己的目标检测模型(SSD篇)

  目标检测是AI的一项重要应用，通过目标检测模型能在图像中把人、动物、汽车、飞机等目标物体检测出来，甚至还能将物体的轮廓描绘出来，就像下面这张图，是不是很酷炫呢，嘿嘿在动手训练自己的目标检测模型之前，建议先了解一下目标检测模型的原理（见文章：...

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  教你从零开始做一个基于深度学习的交通标志识别系统

  教你从零开始做一个基于深度学习的交通标志识别系统基于Yolov3的交通标志识别系统及源码自动驾驶之——交通标志识别在本文章你可以学习到如何训练自己采集的数据集，生成模型，并用yolov3算法实现交通标志识别。当然交通标志可以是其他比如交...

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  【OpenMMLab 教程】目标检测常见数据集格式(COCO、VOC、YOLO)

  一、COCO数据集格式COCO（CommonObjectsinContext）数据集是一个大型的、用于对象检测、分割和图像标注的数据集。COCO数据集的格式与VOC数据集有所不同，它使用JSON格式来存储标注信息。COCO数据集的主要...

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  深度学习之图像目标检测速览 图像检测与目标跟踪技术

  目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代目标检测器的框架可分为two-stage和one-stage两种类型，two-stage框架分为两步，精度高，但速度较慢，不...

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  【动手学计算机视觉】第一讲:图像预处理之图像去噪

  前言很多人想入门AI，可是AI包含很多方向，我建议首先应该明确的选择一个方向，然后有目标、有针对的去学习。计算机视觉作为目前AI领域研究较多、商业应用较为成功的一个方向，这几年也是非常火热，无论是学术界还是企业界，学术界有CVPR、ICCV...

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  汽车冲压件缺陷预测分析助力产品前期开发应用!

  近年来随着CAE技术的不断发展，尤其是板材一步及多步逆成形CAE仿真技术的日趋成熟，汽车冲压件的可成形性预测被引入到产品设计的早期，纠正设计缺陷，从而能够有效缩短开发周期，提高工业产品数字化设计质量。但是，逆成形仿真技术虽然很大程度上简化了...

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  又快又准确，新目标检测器速度可达每秒200帧

  目标检测技术的很多实际应用在准确度和速度上都有很高的要求，但目前大多数相关研究都更注重准确度表现的突破。在另一个方向上，爱尔兰联合技术研究中心的两位研究者近日在arXiv上发布了一份研究成果，介绍了他们在保证准确度的同时达到了200...

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