FCOS
摘要我们提出了一个全卷积一阶段目标检测框架，以类似于实例分割的逐像素预测方式来解决目标检测问题。目前几乎所有顶尖的目标检测框架（如RetinaNet，SSD，YOLOv3，Faster R-CNN等）都依赖于预定义的锚框。相反，我们提出的FCOS目标检测框架不需要锚框，当然也不需要候选框。由于移除了
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ResNet的几种典型网络结构
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论文笔记
前言第一次看ResNet论文的时候，由于刚接触深度学习不久，对ResNet的理解仅仅停留在论文中阐述的一些基本思想。加上当时实验室的硬件条件很有限，用的模型基本上以AlexNet和VGG为主，并没有在学习中使用过ResNet。因此忽略了论文中提出的几种典型ResNet网络。一直到工作后，才发现Res
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目标检测中的常用损失函数
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论文笔记
一般的目标检测模型包含两类损失函数，一类是类别损失（分类），另一类是位置损失（回归）。这两类损失函数往往用于检测模型最后一部分，根据模型输出（类别和位置）和实际标注框（类别和位置）分别计算类别损失和位置损失。
类别损失Cross Entropy Loss交叉熵损失是基于“熵”这个概念，熵用来衡量信息
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Libra R-CNN
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论文笔记
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.02701.pdf
摘要相比于模型框架，模型的训练过程对于检测器是否成功也同样重要。在本文工作中，我们重新研究了标准的训练过程，发现检测的性能经常受限于模型训练过程中的不平衡。这种不平衡包括以下3个层面：采样层面、特征层面和目标层面。为
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TridentNet
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摘要尺度变化是目标检测领域中的重要挑战之一。在本文工作中，我们做实验研究了目标检测中感受野对于尺度变化的影响。基于这些实验结论，我们提出了一种新颖的三叉戟网络（TridentNet），旨在生成特定大小的特征图。我们构建了一个多支路并行的网络结构，每个分支共享参数但感受野不同。之后对于每一条分支，我们
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Cascade R-CNN
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摘要在目标检测中，使用IOU来定义正负样本。用比较低的IOU阈值（如0.5）训练得到的模型在检测时往往包含噪声。相反地，如果增加IOU阈值，检测性能会下降。产生这种现象的原因有两个：（1）训练过程中正样本的迅速减少导致的过拟合；（2）训练和推理阶段IOU阈值的不匹配。本文提出一个多阶段检测模型Cas
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NAO机器人高尔夫中的视觉系统设计
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项目实战
去年（2017）年分别参加了江苏省和全国的NAO机器人高尔夫比赛，负责的是视觉部分编程。在这里把之前的工作总结一下。内容主要包括红球和黄杆的识别和定位（包括在比赛中遇到的一些问题和解决办法）。完整的代码（C++和Python两个版本）都可以在我的GitHub上 https://github.com/
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用MATLAB GUI做一个简单的绩点计算界面
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项目实战
本文主要记录如何用MATLAB自带的GUI功能做一个绩点计算界面。并以此来简单介绍一下MATLAB GUI的使用过程。完整代码见：https://github.com/ZhouJiaHuan/compute-GPA-master
启动guide工具箱guide是MATLAB用来制作GUI界面的工具性
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一次不太成功的项目实战：HOG特征+SVM实现交通标志的检测
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项目实战
本文主要讲如何通过HOG特征和SVM分类器实现部分交通标志的检测。由于能力有限，本文的检测思路很简单，主要是用来自己练习编程用，也顺便发布出来供需要的人参考。本项目完整的代码可以在我的github上下载：traffic-sign-detection。博客或代码中遇到的任何问题，欢迎指出，希望能相互学
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