在擁擠的場(chǎng)景中進(jìn)行物體檢測(cè)具有挑戰(zhàn)性。當(dāng)物體聚集時(shí)，它們往往會(huì)在很大程度上彼此重疊，從而導(dǎo)致遮擋。由相同類別的對(duì)象引起的遮擋稱為類內(nèi)遮擋，也稱為人群遮擋。物體檢測(cè)器需要確定人群中不同物體的位置，并準(zhǔn)確描繪其邊界。即使對(duì)于人類注釋者，許多情況也極具挑戰(zhàn)性。在自動(dòng)駕駛中，至少有幾種場(chǎng)景需要處理?yè)頂D場(chǎng)景中的物體檢測(cè)：停車場(chǎng)或城市街道中的車輛檢測(cè)以及十字路口上的行人檢測(cè)。用于行人和車輛檢測(cè)的擁擠場(chǎng)景示...

本文將介紹INESCTEC和波爾圖大學(xué)的FaculdadedeEngenhariadaUniversidade做的UOLO生物醫(yī)學(xué)圖像中的自動(dòng)對(duì)象檢測(cè)和分割。這作為DLMIA2018技術(shù)報(bào)告發(fā)布。本文提出了UOLO(上圖)，一種同時(shí)檢測(cè)和分割醫(yī)學(xué)圖像中感興趣結(jié)構(gòu)的新穎框架。UOLO是用于同時(shí)檢測(cè)和分割醫(yī)學(xué)圖像中對(duì)象的網(wǎng)絡(luò)。利用注釋數(shù)據(jù)進(jìn)行分割的優(yōu)點(diǎn)是即使使用少量圖像數(shù)據(jù)也可以保持較高的檢測(cè)性能。解剖結(jié)構(gòu)的檢測(cè)和分割是一項(xiàng)醫(yī)學(xué)成像分析的核心任務(wù)，因?yàn)樗梢怨串?huà)...

建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，需要采取幾個(gè)步驟。其中兩個(gè)最重要的步驟是實(shí)現(xiàn)正向和反向傳播。這兩個(gè)詞聽(tīng)起來(lái)真的很沉重，并且總是讓初學(xué)者感到恐懼。但實(shí)際上，如果將這些技術(shù)分解為各自的步驟，則可以正確理解它們。在本文中，我們將專注于反向傳播及其每個(gè)步驟的直觀知識(shí)。什么是反向傳播這只是實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一項(xiàng)簡(jiǎn)單技術(shù)，允許我們計(jì)算參數(shù)的梯度，以執(zhí)行梯度下降并使成本函數(shù)最小化。許多學(xué)者將反向傳播描述為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)學(xué)上最密集...

只需看一次(YOLO)是快速、準(zhǔn)確的單階段目標(biāo)檢測(cè)器。最近發(fā)布的YOLOv4與其他目標(biāo)檢測(cè)器相比，顯示出非常好的結(jié)果。1.介紹當(dāng)今大多數(shù)精確模型都需要使用許多GPU進(jìn)行大minibatch的訓(xùn)練，使用單GPU訓(xùn)練實(shí)際上會(huì)使訓(xùn)練變得緩慢且不切實(shí)際。YOLOv4目標(biāo)檢測(cè)器可以在具有較小minibatch批處理大小的單GPU上進(jìn)行訓(xùn)練，使得使用單1080Ti或2080TiGPU訓(xùn)練出超快速和精確的目標(biāo)檢測(cè)器成為可能。YOLOv4在MSCOCO數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)檢測(cè)的最優(yōu)表...