Objectness

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Objectness

: Bing-Objectness-linux:linuxmacwindows 易于构建 Bing-Objectness-linux linux/mac/windows 易于构建。将目录更改为主项目路径 1 依赖项，您需要安装所有软件包，如下所示：1) OpenCV >=2.4.8 2) Cmake >=2.8 3) make 4) build-enssential(g++>=4.7; gcc>=4.7) 2...
评级：0 浏览量：110 收藏量：0 资源大小：70KB 上传时间：2021-07-07

: objectness-release-v2.2.zip_DR图像_V2 _objectness-v2.2 《通用目标检测技术详解——基于objectness-v2.2》在计算机视觉领域，目标检测是一项重要的技术，它旨在从图像中识别并定位出特定的物体。Objectness-v2.2是一个专门针对这一任务的开源工具包，其在DR（Detection ...
评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：20.76MB 上传时间：2022-09-24

: Saliency-Objectness-master.zip this demo shows how to use Saliency Objectness[1], as well as Saliency Optimization[2], Saliency Filter[3], Geodesic Saliency[4], and Manifold Ranking[5]. Code for [1] by Sai Srivatsa R Email : ...
评级：0 浏览量：182 收藏量：0 资源大小：420KB 上传时间：2019-07-28

: 论文研究-特征融合与objectness加强的显著目标检测.pdf 从这两个角度分别提取图像的颜色区别性特征与边界先验特征并进行特征融合，使用objectness特征加强显著性，最终得到显著图。在MSRA-1000数据集上的评估中，该算法达到平均92.4%的准确率，能和最先进算法相媲美；而在...
评级：0 浏览量：179 收藏量：0 资源大小：746KB 上传时间：2019-09-08

: objectness-release-v1.5.tar.gz_Bogdan Alexe_Thomas!_objectness Linux下编写的matlab代码，参考文献“Bogdan Alexe, Thomas Deselaers and Vittorio Ferrari, What is an object?”通过计算图像中各窗口的目标性，来实现目标的检测
评级：0 浏览量：78 收藏量：0 资源大小：20.14MB 上传时间：2022-09-20

: 3-Measuring the Objectness of Image Windows 《3-Measuring the Objectness of Image Windows》这篇论文是目标检测领域的重要研究，它引入了"对象性"（Objectness）的概念，为图像窗口的预筛选提供了有效的度量标准，从而大大提高了目标检测的效率。这篇论文的...
评级：0 浏览量：226 收藏量：0 资源大小：25.92MB 上传时间：2015-09-14

: Binarized Normed Gradients for Objectness ### Binarized Normed Gradients for Objectness #### 概述 "Binarized Normed Gradients for Objectness"（简称BING）是一种高效的目标检测算法，由程明明等人提出。该算法通过计算图像中的二值化归一化梯度...
评级：0 浏览量：130 收藏量：0 资源大小：13KB 上传时间：2015-10-28

: SALIENT OBJECT DETECTION VIA OBJECTNESS MEASURE.pdf 本文提出了一种新的方法，该方法通过对象性提案（objectness proposals）评估图像前景区域，以得到更为平滑和精确的显著性图（saliency maps）。对象性提案是当前计算机视觉研究中一个较为热门的概念，它用于估计...
评级：0 浏览量：102 收藏量：0 资源大小：1.17MB 上传时间：2019-07-07

: Salient Region Detection by UFO-Uniqueness, Focusness and Objectness 论文《Salient Region Detection by UFO-Uniqueness, Focusness and Objectness》提出了一种新颖的显著性区域检测算法，该算法通过整合三个重要的视觉线索，即独特性（Uniqueness）、聚焦度（Focusness）和对象性...
评级：0 浏览量：207 收藏量：0 资源大小：1.02MB 上传时间：2015-05-06

: Salient Region Detection by UFO: Uniqueness, Focusness and Objectness源代码《Salient Region Detection by UFO: Uniqueness, Focusness and Objectness源代码》是2013年在ICCV（International Conference on Computer Vision）上发表的一篇关于显著性检测的学术论文的源代码。这篇论文引入了...
评级：3 浏览量：186 收藏量：1 资源大小：412KB 上传时间：2015-04-28

: Adaptive integration of depth and color for objectness estimation Adaptive integration of depth and color for objectness estimation
评级：0 浏览量：45 收藏量：0 资源大小：1.12MB 上传时间：2021-02-10

: BING: binarized normed gradients of object estimation at 300fps 在论文《BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estimation at 300fps》中，作者们介绍了一种新颖的特征提取方法，用于快速地确定图像中的潜在目标区域。 BING的核心思想是利用图像梯度的标准化和二值化...
评级：0 浏览量：166 收藏量：0 资源大小：40.23MB 上传时间：2015-10-28

: BINGobjectness特征实验这个实验的核心是提出了一种高效、快速的方法来计算图像中的“对象性”（Objectness），即判断图像的特定区域是否可能包含感兴趣的目标。这种方法在实时目标检测系统中具有重要的应用价值，因为它能快速地生成潜在...
评级：0 浏览量：185 收藏量：0 资源大小：46.08MB 上传时间：2018-03-24

: YOLOv5和YOLOv7模型的改进实战分享此外，文章还探讨了YOLOv8的训练策略和改进方向，如取消objectness分支，使用Distribution Focal Loss和CIoU Loss等。适合人群：具备一定深度学习和计算机视觉基础，特别是对YOLO系列模型有一定了解的研发人员和...
评级：0 浏览量：20 收藏量：0 资源大小：68.61MB 上传时间：2025-08-12

: 2403.03477v1.pdf 文章《Continual Segmentation with Disentangled Objectness Learning and Class Recognition》探讨了一种新的持续学习方法，称为CoMasTRe（Continual Mask Transformer）。 CoMasTRe方法采用两阶段分割器学习流程...
评级：0 浏览量：10 收藏量：0 资源大小：5.8MB 上传时间：2025-07-21

: 实验报告鱼群觅食和饥饿程度研究-实验过程.doc 模型的评估指标包括GIOU、Objectness、Precision和Recall等，这些指标通过迭代过程中的log截图来展现。随着训练迭代次数的增加，损失值下降，准确率、召回率和mAP值上升，表明模型训练效果较好。整个实验报告详细...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：7.78MB 上传时间：2025-03-10

: 更快的RCNN Python实现见.zip RPN网络通过在卷积特征图上滑动一个小窗口，来预测边界框（bounding boxes）和物体的置信度（objectness scores）。RPN利用 Anchor boxes（锚点框）这一概念，为特征图上的每个位置生成一组不同大小和宽高比例的候选...
评级：0 浏览量：38 收藏量：0 资源大小：644KB 上传时间：2025-01-11

: pytorch、tensorflow 和 onnx 中的 Yolo v4.zip 我发现修复这个问题的最好方法是修改 stride=8 中的 objectness Yolo Layer (76*76) 你需要做的就是设置 YoloLayer small_item_enhance=True （只影响 76*76 的头部）for module in detector.model.modules(): i
评级：0 浏览量：29 收藏量：0 资源大小：15.94MB 上传时间：2024-11-26

: Faster R-CNN - **定义与功能**：RPN 是一个完全卷积化的网络，它可以同时预测每个位置上的物体边界框（bounding boxes）和物体性得分（objectness scores）。这种设计使得 RPN 能够高效地生成高质量的区域提议。 - **训练方式**...
评级：0 浏览量：118 收藏量：0 资源大小：6.6MB 上传时间：2024-07-26

: yolov5目标检测模型基于响应的知识蒸馏（源码+项目说明）.zip 这篇文章分别对这几个损失函数做出改进，具体思路为只有当teacher network的objectness value高时，才学习bounding box坐标和class probabilities。 # 实验结果：这里假设VOC2012中新增加的数据为无标签数据...
评级：0 浏览量：136 收藏量：1 资源大小：120KB 上传时间：2024-04-09

: YOLOv5（You Only Look Once version 5） - **损失函数**：YOLOv5 继续沿用 objectness+classification+regression 三部分的损失函数，与 YOLOv4 保持一致。 - **实用性增强**：YOLOv5 采用了更流行的 PyTorch 框架和 Python 语言编写，这使得它更容易上手...
评级：0 浏览量：93 收藏量：0 资源大小：84KB 上传时间：2024-06-28

: 基于 python 实现的自动售货机商品检测检索 objectness二分类，CIOU Loss 检索： CE Loss 预训练 Triplet Loss, ArcFace 微调 KNN, k=10, cosine distance 商品库图像数量平衡，提取特征平衡两种方案，防止KNN聚类的对于少量样本（商品库样本数量最少为2）的...
评级：5 浏览量：232 收藏量：0 资源大小：7.01MB 上传时间：2024-06-27

: SOCBenchmark翻译版.pdf 报告中出现的缩写，如HO, OC, SC, SOHO等，可能分别代表不同的类别或者评估标准，例如High-Order（高阶）、Objectness（对象性）、Scene Context（场景上下文）、Salient Object Detection（显著对象检测）等。...
评级：0 浏览量：30 收藏量：0 资源大小：2.33MB 上传时间：2022-11-09

: matlab的egde源代码-BINGObjectness:BING客观性建议估算器Matlab包装器。有关更多信息，请访问http://mm Objectness建议估算器Matlab（mex-c）包装器，在i7 CPU（2.93Hz），Ubuntu 12.04 64位和Matlab R2013a上，以250 FPS运行。介绍这是继CVPR 2014论文BING之后的BING Objectness的matlab包装，用于高效的客观性建议...
评级：0 浏览量：77 收藏量：0 资源大小：832KB 上传时间：2021-05-22

: GiantPandaCV-Faster R-CNN原理和代码讲解1 2. **AnchorTargetCreator**：这部分代码负责生成训练RPN所需的正负样本标签，基于objectness score和IoU（Intersection over Union）阈值。 3. **ProposalCreator**：根据RPN的预测结果，选择一些高质量的区域提议...
评级：0 浏览量：161 收藏量：0 资源大小：5.1MB 上传时间：2022-08-03

: Faster_R-CNN中英文对照翻译1 RPN是一个完全由卷积层构成的网络，它可以同时预测每个位置的边界框坐标（object bounds）和目标存在概率（objectness scores）。RPN与检测网络共用同一套全图卷积特征，这意味着在计算region proposal时几乎不增加...
评级：0 浏览量：76 收藏量：0 资源大小：1.48MB 上传时间：2022-08-03

: 显着性分割中显着性与客观性融合的评价在该研究领域中，显着性检测（Saliency detection）和显着性图（Saliency map）用于评估图像区域吸引人类视觉注意力的概率，而客观性检测（Objectness detection）和客观性图（Objectness map）则估计矩形窗口可能...
评级：0 浏览量：63 收藏量：0 资源大小：138KB 上传时间：2021-03-12

: 红外图像中基于似物性与稀疏编码的行人检测.pdf 文章提出了一个结合似物性(objectness)分析和稀疏编码(sparse coding)的行人检测新方法，同时采用了空间金字塔(spatial pyramid)特征提取技术，以提高检测的准确性和鲁棒性。首先，文章基于频域残差的显著性分析...
评级：0 浏览量：66 收藏量：0 资源大小：3.09MB 上传时间：2021-12-20

: matlab图像相嵌代码-pixelobjectness:图像中的通用前景分割 Objectness}, Year = {2017} } 这些模型可免费用于研究和学术目的。但是，它正在申请专利，因此，如果有任何商业用途，请与我们联系。使用预训练的模型：该模型是使用Deeplab-v1 caffe库训练的。如果使用此代码...
评级：0 浏览量：139 收藏量：0 资源大小：73.07MB 上传时间：2021-05-26

: 用卷积滤波器matlab代码-pixelobjectness-bilinear:双线性滤波的像素客观性 Objectness}, Year = {2017} } 这些模型可免费用于研究和学术目的。但是，它正在申请专利，因此，如果有任何商业用途，请与我们联系。使用预训练的模型：从下载预训练模型该模型是使用Deeplab-v1 caffe库训练的...
评级：0 浏览量：135 收藏量：0 资源大小：89KB 上传时间：2021-05-21

: 图像分割实验代码matlab-scalpel:具有局部先验和高效学习的分段叶栅我们没有包括更多的第三方工具（DPM，Objectness等）来生成本文实验中使用的边界框，而是包括了边界框，作为PASCAL VOC2010验证集中每个图像的SCALPEL输入。通过在这些框中运行包含的代码，您应该在本文中重现实验...
评级：0 浏览量：165 收藏量：0 资源大小：68.64MB 上传时间：2021-05-27

: Tensorflow框架：目标检测yolo3算法实现 5. **Objectness score 和 category scores**: 每个网格单元预测多个边界框，每个边界框包含objectness score（是否包含物体的概率）和类别的概率分布。 **在TensorFlow中实现YOLOv3** 实现YOLOv3通常包括以下步骤...
评级：0 浏览量：474 收藏量：1 资源大小：365.57MB 上传时间：2021-06-15

: CmCode:郑明明的开源项目-Source code 该解决方案包含来自Ming-Ming Cheng研究项目的源代码。请参阅项目页面以获取更多源代码和研究数据： : 源代码仅用于教育和研究；... [14CVPR]BING: Binarized Normed Gradients for Objectness Estima
评级：0 浏览量：98 收藏量：0 资源大小：1.17MB 上传时间：2021-03-25

: BINGObjectness:BING客观性建议估算器Matlab包装器。 http中的更多内容 BING Objectness提案估算器Matlab（mex-c）包装器，在MATLAB 2014b环境中以Windows 7 64位和VS2012作为编译器的i5-3210M CPU（2.5GHz）上，以80 FPS运行。与由Ming-Ming Cheng提供的用C ++编写的原始版本（以150FPS...
评级：0 浏览量：95 收藏量：0 资源大小：724KB 上传时间：2021-04-30

: Learning to Segment Moving Objects in Videos - CVPR2015.pdf 2. “移动物体性”（moving objectness）概念：文章中提出了一个新概念“移动物体性”，用以评价一个分割区域有多大的可能性包含移动物体。这是一个衡量分割区域质量的重要指标，可以帮助算法更好地识别出哪些区域...
评级：0 浏览量：155 收藏量：0 资源大小：3.8MB 上传时间：2021-07-24

: 目标检测YOLOv3算法.zip 每个边界框包含两个部分：一是物体存在的概率（Objectness Score），二是物体类别的概率分布。相比于早期版本，YOLOv3引入了多尺度预测，通过不同大小的特征图来检测不同尺寸的目标，大大提高了对小目标的检测能力。...
评级：0 浏览量：409 收藏量：0 资源大小：2.98MB 上传时间：2021-06-10

: matlab有些代码不运行-BING:用于300fps的客观性估计的二值化范数梯度 Objectness Estimation at 300fps}, author={Cheng, Ming-Ming and Liu, Yun and Lin, Wen-Yan and Zhang, Ziming and Rosin, Paul L and Torr, Philip HS}, journal={Computational Visual Media}, volume={5}, ...
评级：0 浏览量：133 收藏量：0 资源大小：60.86MB 上传时间：2021-05-23

: Faster_R-CNN 2. **RPN网络**：RPN包括两个分支，分别用于预测候选框的边界框回归（bbox regression）和对象性得分（objectness score）。它在共享的卷积特征图上滑动，生成多个固定比例和大小的锚点（anchor），每个锚点对应一个...
评级：0 浏览量：237 收藏量：0 资源大小：413KB 上传时间：2021-03-22

: 基于目标的凸性分析和凸性指导的深度残差网络的泛全景化新方法在深入解析给定文件内容之前，我们需要明确几个关键技术点：基于目标的凸性分析（objectness based saliency analysis）、凸性指导的深度残差网络（saliency guided deep residual network）、泛全景化（pan-...
评级：0 浏览量：112 收藏量：0 资源大小：542KB 上传时间：2021-03-15

: 通过深度对象表示和局部线性回归进行盲目投标质量评估本文提出了一种基于深度对象表示（Deep Objectness Representation）和局部线性回归（Local Linear Regression, LRR）的盲目投标质量评估算法。该算法灵感来源于人类视觉系统的层级模型，通过深度卷积神经网络（Deep...
评级：0 浏览量：81 收藏量：0 资源大小：641KB 上传时间：2021-03-08

: 【AlexeyAB DarkNet框架解析】九，YOLOV3损失函数代码详解(yolo_layer.c) 另外，YOLOv3引入了一个新的参数`ignore_thresh`，用于忽略与Ground Truth（GT）框的IoU（Intersection over Union）大于设定阈值的预测框的objectness损失。这样做可以减少那些与真实目标框重叠度不高的预测框对...
评级：5 浏览量：2323 收藏量：0 资源大小：190KB 上传时间：2021-01-20

: 多尺度融合背景与目标先验的显著性目标检测_刘凡.pdf 为了解决这个问题，刘凡等人提出利用目标性(objectness)作为先验信息。目标性是一种衡量图像区域内存在潜在目标的概率度量，它可以有效地区分前景和背景。通过计算图像中每个区域的目标性得分，可以生成一个前景显著...
评级：0 浏览量：387 收藏量：0 资源大小：900KB 上传时间：2020-09-03

: yolov3.weight 此外，YOLOv3还使用了分类损失（Classification Loss）、坐标回归损失（Bounding Box Regression Loss）和物体存在概率损失（Objectness Loss）三种损失函数，这些损失函数结合在一起，优化了模型的训练过程，提高了...
评级：0 浏览量：1154 收藏量：0 资源大小：219.95MB 上传时间：2020-03-14

: 二值范数化梯度实现300帧每秒的对象性估计该文件提供的内容涉及了计算机视觉领域中对象性估计（objectness estimation）的研究，具体介绍了名为BING（Binarized Normed Gradients）的技术，该技术能够在每秒处理300帧图像的速度下运行，并且发表于2014年的...
评级：0 浏览量：126 收藏量：0 资源大小：3.93MB 上传时间：2018-10-22

: 光流法分割matlab代码-FusionSeg_optical_flow:光流 Objectness}, Year = {2017} } @article{fusionseg, Author = {Jain, Suyog and Xiong, Bo and Grauman, Kristen}, Journal = {CVPR}, Title = {FusionSeg: Learning to combine motion and appearance for fully ...
评级：0 浏览量：226 收藏量：0 资源大小：5KB 上传时间：2021-06-16

: 光流法分割matlab代码-fusionseg:融合段 Objectness}, Year = {2017} } @article{fusionseg, Author = {Jain, Suyog and Xiong, Bo and Grauman, Kristen}, Journal = {CVPR}, Title = {FusionSeg: Learning to combine motion and appearance for fully ...
评级：0 浏览量：124 收藏量：0 资源大小：1.49MB 上传时间：2021-06-16

: faster-rcnn network that simultaneously predicts object bounds and objectness scores at each position. The RPN is trained end-to-end to generate high-quality region proposals, which are used by Fast R-CNN for ...
评级：0 浏览量：262 收藏量：0 资源大小：6.5MB 上传时间：2019-03-23

: Python-用PyTorch实现FasterRCNN 通常，RPN包括两个分支，分别预测边界框的偏移量（offsets）和对象存在概率（objectness scores）。检测网络则进一步精炼RPN产生的提案，进行分类和细化定位。 3. **损失函数**：定义损失函数，包括RPN的回归损失...
评级：5 浏览量：4416 收藏量：8 资源大小：475KB 上传时间：2019-08-09

: yolo论文.rar 5. **引入物体部分信息（Objectness Score）**：预测每个边界框是否包含物体，提高检测的准确性。通过学习这三篇论文，你可以深入了解YOLO系列算法的设计理念、优化策略以及实际应用中的优缺点。这不仅有助于理解...
评级：0 浏览量：470 收藏量：1 资源大小：19.26MB 上传时间：2019-08-22

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