本文的目标是在自动驾驶环境下生成高质量的3D目标建议。我们的方法利用立体图像将提案以3D包围框的形式放置。我们将此问题表述为最小化一个能量函数，该函数编码目标大小先验、地平面以及几个与自由空间、点云密度和到...
proposal box 和 proposal feature是网络中要学习的两个重要参数。两者的数目相同（都为N）且一一对应，每一个proposal box得到的RoI只和它对应的proposal feature做进一步的融合。...
整体框架参考自：https://xugaoxiang.com/2021/06/30/yolov5-pyqt5 在此基础上，优化了预测逻辑，适配YOLOv5-5.0版本，并使用qdarkstyle美化了界面，支持图片检测、摄像头检测、视频检测，整体效果如下图所示：...
YOLO V7出来的时候，有朋友跟我吐槽：V5还没闹明白呢，又来个V7，太卷了。我找来了深耕目标检测的朋友张老师，从V1到V7，给各位做一次YOLO的系统分享。张老师在辅助驾驶领域深耕多年，主要研究计算机视觉在工业目标检测、图像分割...
Faster R-CNN是为了改进Fast R-CNN而提出来的。因为在Fast R-CNN文章中的测试时间是不包括search selective时间的，而在测试时很大的一部分时间要耗费在候选区域的提取上。所以作者提出了RPN来提取候选框，使时间大大的...
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本文提出了一个简单的全卷积网络来实现实时的实例分割（From 加州大学戴维斯分校）
针对小目标检测网络，CV领域一般用的是特征金字塔。即将原图以不同的比例采样，然后得到不同分辨率的图像进行训练和测试，在多数情况下是有效的。但是特征金字塔的计算、内存和时间开销都非常大，导致在工程中应用是及其困难...
目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标，并调整区域边缘从而更准确地预测目标的真实边界框（ground-truth bounding box）。不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这...
计算机视觉的任务很多，有图像分类、目标检测、语义分割、实例分割和全景分割等，那它们的区别是什么呢？
