大海

SIMPLE THE COMPLEX

发表于 更新于 分类于 ， ， ， 本文字数： 497 阅读时长 ≈ 2 分钟

介绍COCO目标检测任务以及评价标准

目标检测任务

COCO将目标检测任务分为两个部分：

  1. 边界框检测
  2. 目标分割检测，也称为实例分割

用于目标检测任务的训练/测试/验证数据集拥有超过20万张图像，共80个类别。其中，在训练和验证数据集上的标注超过了50万个

阅读全文 »

发表于 更新于 分类于 ， ， ， 本文字数： 1.3k 阅读时长 ≈ 5 分钟

介绍COCO数据集以及标注文件格式。官网地址：COCO

简介

COCO是一个大规模的目标检测、分割和字幕数据集。包含了以下特征：

  1. 目标分割（Object segmentation）
  2. 场景分析（Recognition in context）
  3. 超像素分割（Superpixel stuff segmentation）
  4. 33万张图像，其中超过20万张已标注（330K images (>200K labeled)）
  5. 150万个目标实例（1.5 million object instances）
  6. 80个目标类别（80 object categories）
  7. 91 stuff categories
  8. 每张图片5个字幕（5 captions per image）
  9. 25万个行人关键点（250,000 people with keypoints）
阅读全文 »

发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， ， 本文字数： 839 阅读时长 ≈ 3 分钟

阅读源码时发现torchvision提供了许多边界框操作，包括

  1. NMS
  2. 移除小边界框
  3. 修剪边界框坐标，保证边界框坐标位于图像内
  4. 计算边界框面积
  5. IoU计算

在线文档：torchvision.ops

源码地址：torchvision/ops/boxes.py

当前torchvision版本：0.6.0a0+82fd1c8

阅读全文 »

发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， ， 本文字数： 801 阅读时长 ≈ 3 分钟

之前在[数据集][PASCAL VOC]07+12中需要额外下载、解压数据集才能进一步实现VOC 07+12的集合。今天发现了PyTorch的voc.py集成了2007测试集，同时可以结合ConcatDataset一起使用

相关实现：zjykzj/vocdev

阅读全文 »

发表于 更新于 分类于 ， ， ， ， ， 本文字数： 564 阅读时长 ≈ 2 分钟

4月份实现了YOLO_v1算法，学习新的模型ResNet/GoogLeNet/SqueezeNet/DenseNet/SSD，同时小结了评估标准，包括mAP/Flops/Params Size/FPS/Top-k accuracy

本周学习了如何寻找最优学习率/权重衰减，以及进行warmup+CosineAnnearling加速模型训练，同时加强了数据预处理，包括随机擦除/颜色抖动/Ten Crops测试等

本周继续SSD算法的学习和实现，同时开始新模型和训练方法的学习。本月期待完成新工作的寻找

阅读全文 »