目录知识储备KITTI数据集1.KITTI数据集概述2.数据采集平台3.Dataset详述算法原理
一、目标检测1.1目标检测概念目标检测（objectdetection）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。物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态不确定，而且可以出现在图片任何地方，同时物体也可是多个类别的。目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶领域，系统需要通过识别拍摄到的视频图像中车辆、行人、道路和障碍的位置来规划行进路线；在安保领域，系统需要检测异常目标，如歹徒或者危险品。 目标检测在目标定位基础上进一步开发，其与图片分类、目标定位的主要区别如下：ImageClassificationClassificationwithLocalizationObj
一、运行1.视频修改detect文件219行。default=ROOT/'data/images/3.mp4'2.调用摄像头修改detect文件219行parser.add_argument('--source',type=str,default='0',help='file/dir/URL/glob,0forwebcam')3.图片修改detect文件219行。default=ROOT/'data/images/3.jpg'二、库PackageVersionabsl-py1.3.0alabaster0.7.12applaunchservices0.2.1appnope0.1.2arrow1.
YOLOV5BackboneSPPFSPP是使用了3个kernelsize不一样大的pooling并行运算。SPPF是将kernelsize为5的pooling串行运算，这样的运算的效果和SPP相同，但是运算速度加快。因为SPPF减少了重复的运算，每一次的pooling运算都是在上一次运算的基础上进行的。CSP-PANneck在YOLOV4中，作者仅仅使用了PAN模块，在PAN中的卷积操作为一般卷积操作。而在YOLOV5中，PAN中的卷积操作换为了CSP。如图，上图为YOLOV4中的PAN模块，下图为YOLOV5的CSP-PAN模块。YOLOV5CSP-PAN模块LossFunctionLos
一、深度学习经典检测方法1.检测任务中阶段的意义对于单阶段(one-stage)检测来说，输入一张图像，经过一个卷积神经网络，输出一个边界框，只需要得到框的（x1,y1）和(x2,y2)四个值即可，是一个简单的回归任务。 两阶段(two-stage)检测中，也是输入一张图像，输出是检测到的物体的边界框，但是在检测过程中，多加了一个RPN（区域建议网络），最终的结果是由一些候选框（预选框）得到的，这样得到的效果会比单阶段检测好。2.不同阶段算法优缺点分析one-stage:最核心的优势：速度非常快，适合做实时检测任务！ 但是缺点也是有的，效果通常情况下不会太好！通常来说，在目标检
一、配置基本软件与环境（十分甚至九分的重要）Python（3.7-3.9为佳）参考网址：DownloadPython|Python.org不装个人感觉也可以，后面Anaconda配置虚拟环境时会附带Python。PyCharm（可以装最新版本，有米装Pro，没米装Community够用）参考网址：DownloadPyCharm:PythonIDEforProfessionalDevelopersbyJetBrainsAnaconda（笔者在学的时候最头疼的就是这玩意儿）参考网址：Anaconda|AnacondaDistribution（推荐最新）你想找老版本也可以进Indexof/(anac
论文：Yolov4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetectionhttps://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf代码：GitHub-Tianxiaomo/pytorch-YOLOv4:PyTorch,ONNXandTensorRTimplementationofYOLOv4作者：AlexeyBochkovskiy,Chien-YaoWang,Hong-YuanMarkLiao发布时间：CVPR,2020优缺点/总结优点对于同样的精度，YOLOv4更快（FPS）；对于同样的速度，YOLOv4更准（AP）论文中总结了各种Tricks，可以
目录前言国内外目标检测算法研究现状 传统目标检测算法的发展现状
💡💡💡本文独家改进：分层特征融合策略MSBlock，不同Kernel-Size卷积在不同尺度提升特征提取能力，最终引入到YOLOv8，做到二次创新1）MSBlock使用；2）和C2f结合使用推荐指数：5颗星MSBlock | 亲测在多个数据集能够实现大幅涨点，小目标检测效果也不错💡💡💡Yolov8魔术师，独家首发创新（原创），适用于Yolov5、Yolov7、Yolov8等各个Yolo系列，专栏文章提供每一步步骤和源码，轻松带你上手魔改网络💡💡💡重点：通过本专栏的阅读，后续你也可以自己魔改网络，在网络不同位置（Backbone、head、detect、loss等）进行魔改，实现创新！！！专栏
本文经自动驾驶之心公众号授权转载，转载请联系出处。笔者的个人理解通过最近的nuScenes的Leaderboard榜单可以看出，基于纯视觉的感知算法取得的性能（0.668）已经逐渐向纯激光雷达的算法性能逼近。基于纯视觉的感知LeaderBoard基于纯激光雷达的感知LeaderBoard同时，多个传感器融合的感知算法由于汇聚了不同传感器的优势（相机传感器采集的图像提供丰富的语义信息，激光雷达传感器提供物体的深度和几何信息），使得检测器得到了更加鲁棒的检测性能。相机+激光雷达的融合感知模型虽然目前基于多传感器融合或者纯视觉的感知算法已经使自动驾驶车辆具备了强大的感知能力，但设计出来的感知算法模型
