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EI企业智能 主题:14897帖子:290883

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分享适合初学者的开源计算机视觉项目

初学者7000 2021/7/31 1860

使用DETR进行目标检测的开源计算机视觉项目
    目标检测是通过边界框以及图像上的适当标签预测图像中存在的每个感兴趣对象的任务。几个月前,Facebook开源了其对象检测框架DEtection TRansformer(DETR)。DETR是针对目标检测问题的高效创新解决方案。通过将对象检测视为直接设置的预测问题,它简化了训练管道。此外,它采用基于变压器的编码器-解码器架构。 
    
通过处理以下用于对象检测的开源数据集来使您的资料多样化:
open Images
Open Image是约900万张图像的数据集,其中标注了图像级标签,对象边界框,对象分割掩码,视觉关系和本地化描述。数据集分为训练集(9,011,219张图像),验证集(41,620张图像)和测试集(125,436张图像)。
MSCOCO
MS-COCO是广泛用于目标检测问题的大规模数据集。它由33万张图像组成,其中包含80个对象类别,每个图像有5个标注,并有25万关键点。
    可以阅读以下资源以了解有关对象检测的更多信息:
基本对象检测算法的分步介绍
使用流行的YOLO框架进行对象检测的实用指南
Facebook AI推出检测转换器(DETR)–一种基于transformer的对象检测方法!     

回复3

2021/7/31 20:21

mark学习一下

2021/8/5 09:22

目标检测是通过边界框以及图像上的适当标签预测图像中存在的每个感兴趣对象的任务

2021/8/6 18:56

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初学者7000

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发表于2021年07月31日 15:19:02 1860 3
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使用DETR进行目标检测的开源计算机视觉项目
    目标检测是通过边界框以及图像上的适当标签预测图像中存在的每个感兴趣对象的任务。几个月前,Facebook开源了其对象检测框架DEtection TRansformer(DETR)。DETR是针对目标检测问题的高效创新解决方案。通过将对象检测视为直接设置的预测问题,它简化了训练管道。此外,它采用基于变压器的编码器-解码器架构。 
    
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Open Image是约900万张图像的数据集,其中标注了图像级标签,对象边界框,对象分割掩码,视觉关系和本地化描述。数据集分为训练集(9,011,219张图像),验证集(41,620张图像)和测试集(125,436张图像)。
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MS-COCO是广泛用于目标检测问题的大规模数据集。它由33万张图像组成,其中包含80个对象类别,每个图像有5个标注,并有25万关键点。
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使用流行的YOLO框架进行对象检测的实用指南
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运气男孩

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发表于2021年07月31日 20:21:52
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沙发
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mark学习一下

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风起云涌1

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发表于2021年08月05日 09:22:10
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板凳
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目标检测是通过边界框以及图像上的适当标签预测图像中存在的每个感兴趣对象的任务

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虚荣Vainglory

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发表于2021年08月06日 18:56:56
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