mmdetection是乙個基於pytorch的開源物體檢測工具包。該工具包採用模組化設計，支援多種流行的物體檢測和例項分割演算法，並且可以靈活地進行拓展，在速度和視訊記憶體消耗上也具有優勢。(
目前已經支援單階段檢測器如ssd/retinanet/fcos/fsaf，兩階段檢測器如fasterr-cnn/mask r-cnn，多階段檢測器如cascade r-cnn/hybrid task cascade等，另外支援許多相關模組如dcn/soft-nms/ohem等，也支援混合精度訓練。有很多最新的工作也在mmdetection上開源。
團隊為之提供了完整的訓練和測試框架，以及超過200個訓練好的模型及其測試結果，希望能為社群提供統一的開發平台和測試基準，助力物體檢測的相關研究。
平面物體檢測
這個教程的目標是學習如何使用 features2d 和 calib3d 模組來檢測場景中的已知平面物體。測試資料 資料影象檔案，比如 box.png 或者 box in scene.png 等。建立新的控制台 console 專案。讀入兩個輸入影象。mat img1 imread argv 1 cv...
DPM物體檢測相關
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物體檢測網路概述
yolo 實時快速目標檢測 yolo詳解 傳統目標檢測系統採用deformable parts models dpm 方法，通過滑動框方法提出目標區域，然後採用分類器來實現識別。近期的r cnn類方法採用region proposal methods，首先生成潛在的bounding boxes，然後...