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机器学习在交通标志检测与精细分类中的应用

导读 数据对于地图来说十分重要，没有数据，就没有地图服务。用户在使用地图服务时，不太会想到数据就像冰山一样，用户可见只是最直接、最显性的产品功能部分，而支撑显性部分所需要的根基，往往更庞大。 地图数据最先是从专业采集来的，采集工具就是车、自行车、飞机和卫星影
高德技术小哥 5年前 10642

开放下载！从RCNN到SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点

导读：从简单的图像分类到3D姿势识别，计算机视觉从来不缺乏有趣的问题和挑战。通过肉眼我们可以检测出一张宠物照中的猫和狗，可以识别出梵高作品《星夜》中的星星和月亮，那如何通过算法赋予机器“看”的智能，就是我们接下来要讲的。 本文首先会介绍目标检测的概念，然后介
xxrjl 5年前 4280

看了这篇文章，了解深度卷积神经网络在目标检测中的进展

近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间，先后涌现出了 R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO
玄学酱 7年前 1752

零基础入门：对象检测及其算法指南

图像分类是拍摄一张图像并对其中的对象进行预测。例如：当我们构建一个猫狗分类器时，我们拍摄了猫或狗的图像，并预测它们属于哪个类别。 如果猫和狗都出现在同一张图像中，你会怎样做呢？ 我们的模型将会预测出什么呢？为了解决这一问题，我们可以训练一个可预测这两个类别（
【方向】 6年前 3046

基于深度学习的目标检测技术演进：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN

object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度
Chin2018 6年前 3251

深度学习笔记之目标检测算法系列（包括RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN和SSD）

• RCNN RCNN（Regions with CNN features）是将CNN方法应用到目标检测问题上的一个里程碑，由年轻有为的RBG大神提出，借助CNN良好的特征提取和分类性能，通过RegionProposal方法实现目标检测问题的转化。 算法可以分
技术小哥哥 7年前 6224

深度学习目标检测系列：RCNN系列算法图解

       在生活中，经常会遇到这样的一种情况，上班要出门的时候，突然找不到一件东西了，比如钥匙、手机或者手表等。这个时候一般在房间翻一遍各个角落来寻找不见的物品，最后突然一拍大脑，想到在某一个地方，在整个过程中有时候是很着急的，并且越着急越找不到，真是令
【方向】 6年前 12856

详解何恺明团队4篇大作 !（附代码）| 从特征金字塔网络、Mask R-CNN到学习分割一切

特征金字塔网络（Feature Pyramid Networks） 让我们以现在著名的Feature Pyramid Networks（FPN）[1]开始，这是在CVPR 2017发表的论文，作者Tsung-Yi Lin，何恺明等人。FPN的论文真的很棒。构建
技术小能手 6年前 11847

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