目标检测PPT学习课件

01
第1章课程介绍
第1章课程介绍
1-1课程介绍课程介绍
02
第2章基础篇
第2章基础篇
2-1目标检测之任务说明目标检测 之任务说明
2-2目标检测之常用数据集目标检 测之常用数据集
2-3目标检测之性能指标和计算方 法目标检测之性能指标和计算方 法
03
第3章实践篇
第3章实践篇
3-1ubuntu系统上训练pascalvoc数据集ubuntu系统上训练pascalvoc数据 集 3-2windows系统上训练pascalvoc数据集windows系统上训练pascalvoc 数据集 3-3v4.0更新-ubuntu 3-4v4.0更新-windows 3-2Windows 系统上训练PASCALVOC 数据集Windows 系统上训练 PASCALVOC 数据集 3-3V4.0更新-Ubuntu 3-4V4.0更新-Windows
04
第4章原理篇
第4章原理篇
4-1yolo目标检测基本思想yolo目标检测基本思想 4-2yolov5网络架构与组件yolov5网络架构与组件 4-3yolov5损失函数yolov5损失函数 4-4yolov5目标框回归与跨网格预测策略yolov5目标框回归与跨网格预测策略 4-5yolov5训练技巧yolov5训练技巧 4-2YOLOv5网络架构与组件YOLOv5网络架构与组件 4-3YOLOv5损失函数YOLOv5损失函数 4-4YOLOv5目标框回归与跨网格预测策略YOLOv5目标框回归与跨网格预测策略 4-5YOLOv5训练技巧YOLOv5训练技巧
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第7章源码解析篇3-数据集创建相关 代码解析
第7章源码解析篇3-数 据集创建相关代码解析
7-1矩形推理与letterbox代码矩 形推理与letterbox代码

拓展ELISA检测技术在生物医学、环境监测 、食品安全等领域的应用，推动相关产业的 发展。
2024/1/28
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06 ELISA实验操作技巧与注 意事项
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实验前准备工作建议
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仔细阅读试剂盒说明书 ，了解实验原理、操作 步骤和注意事项。
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准备好所需的试剂、耗 材和仪器，确保它们的 质量和性能符合要求。
去除异常值、缺失值等， 保证数据质量。
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数据转换
对数据进行对数转换、归 一化等处理，以满足后续 分析需求。
统计分析
采用t检验、方差分析等统 计方法，对实验组和对照 组数据进行比较，评估差 异显著性。
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结果解读与报告撰写
结果解读
根据统计分析结果，结合专业知 识对实验数据进行解读，如判断 样品中目标物质的含量是否超标
《elisa检测技术》ppt课件
2024/1/28
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目 录
2024/1/28
• ELISA检测技术概述 • ELISA实验方法与步骤 • ELISA实验数据分析与解读 • ELISA技术在生物医学领域应用 • ELISA技术挑战与发展趋势 • ELISA实验操作技巧与注意事项
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01 ELISA检测技术概述
发展多重ELISA检测技术，实现对多个目标物的同时检测，提高检 测效率。
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新型ELISA技术发展趋势
数字化ELISA
利用微流控、微阵列等技术，实现ELISA检测的数字化、自 动化和智能化。
免疫荧光ELISA
结合免疫荧光技术，提高ELISA检测的灵敏度和特异性。
化学发光ELISA

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背景知识
目标检测
目标检测是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。 物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图 片的任何地方，并且物体还可以是多个类别。
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背景知识
图像识别（classification）： 输入：图片 输出：物体的类别 评估方法：准确率。
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R-CNN
步骤五：使用回归器精细修正候选框位置：对于每一个类，训练一个线性回归模型去 判定这个框是否框得完美
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R-CNN
R-CNN存在的问题
1、基于R-CNN目标检测算法只能输入固定尺寸的图片，样本输入受限 2、经人工处理过的图片，易降低网络识别检测精度 3、R-CNN需对各候选区域进行一次卷积操作，计算量大，耗时长
基于R-CNN的系列目标检测算法
R-CNN, SPP NET, Fast R-CNN, Faster R-CNN
组员：
1
CONTENTS
目 录
01 背景知识
02 RCNN 03 SPP NET 04 Fast R-CNN 05 Faster R-CNN
06 实例展示
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01 PART ONE
背景知识
人工图片处理样例
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03 PART THREE
SPP NET
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SPP NET
在R-CNN的第一步中，对原始图片通过Selective Search提取的候选框多达2000个左右，而 这2000个候选框每个框都需要进行CNN提特征+SVM分类，计算量很大，导致R-CNN检测 速度很慢，一张图都需要47s。 而且，基于R-CNN目标检测算法只能输入固定尺寸的图片，样本输入受限，使用很不方便。 那么如何改进呢？SPP-NET的出现恰好解决了这些问题。 SPP-Net（Spatial Pyramid Pooling）是何凯明2014年提出的方法，通过解决传统CNN无 法处理不同尺寸输入的问题对同年的R-CNN算法做改进，实验结果表明SPP方法比R-CNN快 了近100倍 从算法架构上，SPP-Net与R-CNN相似：通过Selective Search获取候选区域，最后也是使 用SVM做分类。 但不再将每个候选区域过一次CNN，而是将原始图过一次CNN，在CNN的全连接层前添加 新提出的SPP层，根据候选区域位置crop的图像卷积结果通过SPP层来确保输入全连接层的尺 寸满足要求。最后在全连接层的输出一次性获得所有候选区域的特征向量。

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• 利用有效片的概念，我们为每个目标建立两种模板， 临时模板和参考模板。
• 临时模板—实时更新的模板，在无遮挡情况下跟
踪，可以解决目标外观缓慢变化的问题。
• 参考模板—能够很好的表示目标的模板，用于遮
挡情况下的跟踪。
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分片跟踪
•多组实验结果：
1.可以有效的解决目标遮挡 2.在目标表现模型缓慢变化的情况下，实时更新模板 3.在背景较为简单的情况下实现目标尺度的更新
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基于MRF的运动目标分割
• 马尔可夫随机场是把一维因果马尔可夫链扩展成二 维的结果，Hammersley-Clifford定理指出了 MRF和Gibbs分布之间的等价性，每个MRF都可 以用一个Gibbs分布来描述，这样就解决了MRF 概率难求的问题。
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• Gibbs分布可定义成如下公式：
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车辆检测与跟踪概述
车辆检测：改进的码本算法
解决车辆检测中的阴影问题;
车辆跟踪: Kalman预测的方法
解决车辆跟踪中的遮挡问题;
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基于改进码本的车辆检测方法 运动检测方法：
• 帧间差分方法 • 光流场方法 • 背景减法
构建较为理想的背景模型
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常用背景建模和更新算法
➢混合高斯模型(Mixture of Gaussians,MOG)：
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基于码本模型的运动目标检测方法
➢ Kim K ， Proceedings of IEEE International
Conference on Image Processing ；2004
➢ 算法是利用量化和聚类技术来构建背景模型；
➢ 针对彩色监控视频,对背景中的每一个像素点进行
一段时间的采样，采样值聚类成码本的形式，码 本就代表了背景模型。 运动检测时，对新输入的像素值与其对应码本做 比较,如果能找到与其匹配的码字，则认为该像素 点为背景点，否则为前景点。