在擁擠的場景中進行物體檢測具有挑戰性。當物體聚集時，它們往往會在很大程度上彼此重疊，從而導致遮擋。由相同類別的對象引起的遮擋稱為類內遮擋，也稱為人群遮擋。物體檢測器需要確定人群中不同物體的位置，并準確描繪其邊界。即使對于人類注釋者，許多情況也極具挑戰性。在自動駕駛中，至少有幾種場景需要處理擁擠場景中的物體檢測：停車場或城市街道中的車輛檢測以及十字路口上的行人檢測。用于行人和車輛檢測的擁擠場景示...

本文將介紹INESCTEC和波爾圖大學的FaculdadedeEngenhariadaUniversidade做的UOLO生物醫學圖像中的自動對象檢測和分割。這作為DLMIA2018技術報告發布。本文提出了UOLO(上圖)，一種同時檢測和分割醫學圖像中感興趣結構的新穎框架。UOLO是用于同時檢測和分割醫學圖像中對象的網絡。利用注釋數據進行分割的優點是即使使用少量圖像數據也可以保持較高的檢測性能。解剖結構的檢測和分割是一項醫學成像分析的核心任務，因為它可以勾畫...

建立神經網絡時，需要采取幾個步驟。其中兩個最重要的步驟是實現正向和反向傳播。這兩個詞聽起來真的很沉重，并且總是讓初學者感到恐懼。但實際上，如果將這些技術分解為各自的步驟，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步驟的直觀知識。什么是反向傳播這只是實現神經網絡的一項簡單技術，允許我們計算參數的梯度，以執行梯度下降并使成本函數最小化。許多學者將反向傳播描述為神經網絡中數學上最密集...

只需看一次(YOLO)是快速、準確的單階段目標檢測器。最近發布的YOLOv4與其他目標檢測器相比，顯示出非常好的結果。1.介紹當今大多數精確模型都需要使用許多GPU進行大minibatch的訓練，使用單GPU訓練實際上會使訓練變得緩慢且不切實際。YOLOv4目標檢測器可以在具有較小minibatch批處理大小的單GPU上進行訓練，使得使用單1080Ti或2080TiGPU訓練出超快速和精確的目標檢測器成為可能。YOLOv4在MSCOCO數據集上實現了實時檢測的最優表...