detection专题
CVPR2023检测相关Detection论文速览上
Paper1 AUNet: Learning Relations Between Action Units for Face Forgery Detection 摘要原文: Face forgery detection becomes increasingly crucial due to the serious security issues caused by face manipulati
YOLO： Real-Time Object Detection解读
YOLO不同于RCNN系列分为region proposal和classification，YOLO是直接输出box位置和box所属的类别，整张图都是网络的输入，是个回归问题。 YOLO的主要特点： 速度快，能够达到实时的要求。在 Titan X 的 GPU 上 能够达到 45 帧每秒。使用全图作为 Context 信息，背景错误（把背景错认为物体）比较少。泛化能力强。在自然图像上训练好的
CIC-DDoS2019-Detection
CIC-DDoS2019 对CIC-DDoS2019数据集进行检测,本文提供了如下内容： 数据清洗与合并机器学习模型深度学习模型PCA,t-SNE分析数据，结果可视化 代码地址：[daetz-coder](https://github.com/daetz-coder/CIC-DDoS2019-Detection) 1、数据集加载 选择的数据集是这里的csv文件CIC-DDoS2019 (
使用tensorflow object detection API实现目标检测
环境 Windows7 x64 conda 4.3.30 1、TensorFlow安装 首先在conda中创建TensorFlow环境 conda create -n tensorflow python=3.6.2 激活tensorflow环境 activate tensorflow 安装tensorflow pip install tensorflow==1.12.0 安
【软件安装11】抓取姿态检测 Grasp Pose Detection (GPD) 与 gpd_ros 安装Ubuntu18.04
文章目录 一、GPD 教程1.1、依赖要求1.2、安装GPD1.3、使用GPD1.3.1 为点云文件生成抓取 1.4、参数1.5、可视1.6、神经网络的输入通道1.7、CNN框架1.8、Network Training1.9、抓取图像/描述符1.10、故障排除提示 二、gpd_ros 教程2.1 安装gps_ros流程：2.2 使用gpd_ros 抓取姿态检测(GPD
ICCV2017《Deep Direct Regression for Multi-Oriented Scene Text Detection》阅读笔记
前言 本文是对《Deep Direct Regression for Multi-Oriented Scene Text Detection》论文的简要介绍和细节分析，由于作者没有放出源码，所以本文没有源码解读的部分，有关的复现工作将在下篇博客介绍。 注：编者水平有限，如有谬误，欢迎指正。若要转载，请注明出处，谢谢。 联系方式： 邮箱：yue_zhan@yahoo.com QQ：11563566
A comprehensive review of machine learning-based models for fake news detection
Abstract 互联网在假新闻传播中的作用使其成为一个严重的问题，需要复杂的技术来自动检测。为了应对 Facebook、Twitter、Instagram 和 WhatsApp 等社交媒体网站上误导性材料的快速传播，本研究探索了深度学习方法和各种分类策略领域。该研究特别调查了基于 Transformer 的模型（如 BERT、递归神经网络 (RNN) 和卷积神经网络 (CNN)）在
Image Recognition and Object Detection
原文地址：https://www.learnopencv.com/image-recognition-and-object-detection-part1/ In this part, we will briefly explain image recognition using traditional computer vision techniques. I refer to techniq
Fake news detection: A survey of graph neural network methods
abstract 各种社交网络的出现产生了大量的数据。捕获、区分和过滤真假新闻的有效方法变得越来越重要，特别是在 COVID-19 大流行爆发之后。本研究对假新闻检测系统的图神经网络 (GNN) 的现状和挑战进行了多方面、系统的回顾，并概述了使用 GNN 实现假新闻检测系统的综合方法。此外，还从多个角度讨论了用于实现实用假新闻检测系统的基于 GNN 的先进技术。首先，我们介绍假新闻、假新闻
Character Region Awareness for Text Detection论文学习
1.首先将模型在Synth80k数据集上训练 Synth80k数据集是合成数据集，里面标注是使用单个字符的标注的，也就是这篇文章作者想要的标注的样子，但是大多数数据集是成堆标注的，也就是每行或者一堆字体被整体标注出来，作者想使用这部分数据集 2.对成行标注的数据集来说，先把成行的文字行切出来，然后用在Synth80k数据集上训练得到的模型推理得到Region score然后再用分水岭算法将单
深度学习tracking学习笔记(3)：TLD（Tracking-Learning-Detection）学习与源码理解
reference:http://blog.csdn.net/zouxy09 TLD(Tracking-Learning-Detection)是英国萨里大学的一个捷克籍博士生Zdenek Kalal在其攻读博士学位期间提出的一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决
深度学习tracking学习笔记(2)：图像/视觉显著性检测技术发展情况梳理(Saliency Detection、Visual Attention）
reference: http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8657176 http://blog.csdn.net/huangbo10/article/details/19788547?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 关于显著度的研究是从生物研究发展而来，早期比较重要的工作是C.Ko
imutils with Canny Edge Detection
简介 使用imutils对图像进行Canny边缘检测，与网页LOGO获取。 代码 import imutilsimport cv2url = "http://pyimagesearch.com/static/pyimagesearch_logo_github.png"logo = imutils.url_to_image(url)cv2.imshow("URL to Image", l
论文笔记：EAST: an Efficient and Accuracy Scene Text detection pipeline
EAST: an Efficient and Accuracy Scene Text detection pipeline 直接在整张图像上回归目标和它的几何轮廓，模型是全卷积神经网络，每个像素位置都输出密集的文字预测。排除了生成候选目标，生成文字区域，字母分割(candidate proposal, text region formation, word partition)等中间过程。后续过
T-Rex2: Towards Generic Object Detection via Text-Visual Prompt Synergy论文解读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、引言二、文献综述1. Text-prompted Object Detection2. Visual-prompted Object Detection3. Interactive Object Detection 三、模型方法1. Visual-Text Promptable Object Dete
Face Forgery Detection by 3D Decomposition
文章目录 Face Forgery Detection by 3D Decomposition研究背景研究目标创新点方法提出问题研究过程技术贡献实验结果未来工作 Face Forgery Detection by 3D Decomposition 会议：CVPR2021 作者： 研究背景 面部伪造引发关注传统面部伪造检测主要关注原始RGB图像
数字图像处理 边缘特征提取 Image edge detection
Image edge detection 今天听到师姐做报告，接触到了“各种算子” 感觉很有意思~ 图像的线性处理以及边缘检测. 下面是一个普通图片，我们可以观察到在图片中有飞机和汽车，在数字图像处理中，边缘特征的提取(说白了就是把图像中物体边缘的坐标点标记出来，没别的)
Partially Spoofed Audio Detection论文介绍（ICASSP 2024）
An Efficient Temporary Deepfake Location Approach Based Embeddings for Partially Spoofed Audio Detection 论文翻译名：一种基于部分欺骗音频检测的基于临时深度伪造位置方法的高效嵌入 摘要： 部分伪造音频检测是一项具有挑战性的任务，在于需要在帧级别上准确地定位音频的真实性。时间性深度伪造定位(
uva 1526 - Edge Detection（二分+排序）
题目链接：uva 1526 - Edge Detection 题目大意：先给出width，表示说一个w*w的图片，每个位置上的数值代表该位置的像素，现在有一种算法用于装换图片，转换后图片的表示方式为，每个位置上的数值为原先图上位置的像素与周围8个位置像素之差的绝对值的最大值。 然后图的表示给出和要求输出方式为run length encoding，即由若干对两位数组成，分别表示像素和连
opencv dnn模块 示例(26) 目标检测 object_detection 之 yolov10
文章目录 1、yolov10简要介绍1.1、双标签分配策略1.2、架构改进1.3、性能1.4、预训练模型 1.4、网络有关层说明2、测试2.1、官方测试2.2、opencv dnn仅运行到内部"NMS"步骤之前的层完整代码完整实现所有层 2.3、onnxruntime测试3.4、tensorrt 1、yolov10简要介绍 从源码测试中，可以看出清华大学研究团队最新提出的 YO
What makes for effective detection proposals?(PAMI2016)论文笔记
这是一篇关于object proposal的综述，截至本文转载日期，已中了PAMI2016，目前引用次数为74。 论文的项目地址： https://www.mpi-inf.mpg.de/departments/computer-vision-and-multimodal-computing/research/object-recognition-and-scene-understanding/
Feature Manipulation for DDPM based Change Detection
基于去噪扩散模型的特征操作变化检测 文章提出了一种基于去噪扩散概率模型（DDPM）的特征操作变化检测方法。变化检测是计算机视觉中的经典任务，涉及分析不同时间捕获的图像对，以识别场景中的重要变化。现有基于扩散模型的方法主要关注提取特征图，而本文的方法专注于操作扩散模型提取的特征图，使其在语义上更有用。文章提出了两种方法：特征注意力（Feature Attention）和流对齐融合（Flow Dua
使用谷歌Object Detection API进行目标检测、训练新的模型(使用VOC 2012数据集)
参考网址： 1. https://www.cnblogs.com/zyly/p/9248394.html 2. 制作数据集详解 https://blog.csdn.net/Arvin_liang/article/details/84752427
A review of multi-class change detection for satellite remote sensing imagery
多类别变化检测综述 文章目录 多类别变化检测综述挑战数据集研究方法：后分类变化检测（Post-Classification Change, PCC）:直接分类（Direct Classification, DC）:基于深度学习的变化检测:三元变化检测（Ternary Change Detection, TCD）:多重变化检测（Multiple Change Detection, MCD）:
【论文学习】A Survey of Deep Learning-based Object Detection-基于深度学习的目标检测综述
A Survey of Deep Learning-based Object Detection 基于深度学习的目标检测综述 原文：https://arxiv.org/pdf/1907.09408.pdf Abstract 【目标检测】是计算机视觉最重要和具有挑战性的分支之一，广泛应用于监控安全，自主驾驶等。 对于检测任务，深度学习网络的飞速发展，给目标检测器性能带来极大的提升。 目标
论文笔记：Event Detection without Triggers
姓名：崔金满 单位：燕山大学 论文地址：https://www.aclweb.org/anthology/N19-1080.pdf 代码地址：https://github.com/liushulinle/event_detection_without_triggers 数据集：ACE 2005 来源：NAACL 2019 Abstract： 事件检测的目标是检测事件的发生并对