来源：计算机视觉工坊

添加微信：dddvisiona，备注：目标检测，拉你入群。文末附行业细分群

投稿作者：极链AI研究院顾寅铮

今年4月，在北京举行的智源学者计划启动暨联合实验室发布会上，北京旷视科技有限公司与北京智源人工智能研究院共同发布了全球最大的目标检测数据集 – Objects365。

该数据集总共包含63万张图像，覆盖365个类别，高达1000万框数，具有规模大、质量高、泛化能力强的特点，远超Pascal VOC、COCO等传统数据集。关于Objects365的论文 [1] 近日在两年一度的计算机视觉顶会ICCV 2019中发表，同时在不久前结束的谷歌目标检测赛Open Images Challenge 2019 – Object Detection Track [2] 中排名前三的队伍都使用了Objects365作为额外数据集并取得mMAP平均提升2至3个百分点。

这是一个基于迁移学习的目标检测API，可检测图像、视频或实时网络摄像头中的所有目标。SSD模型和Faster R-CNN模型连同Tensorflow中的标签图一起在Mobile Net COCO数据集上进行了预训练。这些模型用于检测图像、视频或实时网络摄像头中捕获的目标。OpenCV用于流目标和预处理。

Github项目地址

https://github.com/kaushikjadhav01/Real-Time-Object-Detection-API-using-TensorFlow

Nullmax纽劢发布QAF2D：利用2D检测引导查询3D anchor来增强BEV远距离目标检测

Abstract

介绍

在这个实战项目中，我们将使用 PyTorch 构建一个简单的人脸识别门禁系统。我们将使用预训练的人脸识别模型，结合摄像头实时捕捉图像，识别人脸并判断是否有权限进入。该项目将涵盖数据准备、模型构建、实时图像处理和门禁系统搭建等方面。

鱼羊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI

做目标检测、语义分割，你一定听说过Detectron2。

作为一个基于PyTorch实现的模块化目标检测库，Detectron2当年刚一开源，就被推上了GitHub趋势榜第一。

在开始使用 TAO 模型训练工具之前，我们必须先对其操作原理有个基础的理解，因为这套工具能支持 30 多种神经网络的深度学习，并且横跨视觉类与对话类两种不同领域，究竟是如何做到的？

概述

图像识别（Image Recognition）是计算机视觉的核心任务之一，旨在通过算法让计算机理解图像内容，包括分类（识别物体类别）、检测（定位并识别多个物体）、分割（像素级识别）等，常见的应用场景如下

• 工业检测：产品缺陷识别
• 医疗影像：病灶标记
• 自动驾驶：行人、车辆检测
• 安防监控：人脸识别