目录?论文下载地址??论文作者?模型讲解[背景介绍][网络结构][定向框的表示][一步网络结构][自监督IE模块][损失函数][推理][结果分析][训练细节][与最先进方法的比较][消融研究] ?论文下载地址 [论文地址]??论文作者 Youtian Lin，Pengming Feng，Jian Guan
?模型讲解[背景介绍] 近年来，随着深度卷积神经网络的发展，目标检测在自然图像
作者：摩卡 编辑：学姐论文解读《CANet: Centerness-Aware Network for Object Detection in Remote Sensing Images》Motivation最近特征金字塔(Feature Pyramid Network, FPN)结构被广泛运用在遥感目标检测领域。可是大多数FPN-based方法在训练过程中使用稠密的anchor boxes去覆盖
近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】中，尺寸动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。为解决广大选手作品优化难题，赛事官方特邀亚马逊云科技资深应用科学家王鹤男直播分享赛事参考框架。DOTA数据集介绍DOTA是用于航空图像目标检测的大型
目前国内外开发了很多可以用于遥感图像目标检测任务的公开基准数据集，常用的有NWPU VHR-10和DOTA两种。NWPU VHR-10 提取码：73z5NWPU VHR-10遥感数据集是由西北工业大学公布的用于遥感图像目标检测的公开数据集，包含10类地物目标共800张遥感图像，具
原创
2022-05-30 13:14:36
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最近在做毕设，感觉网上信息不是很全，把自己的训练过程写下来供做这个方向的友友学习。只有简单的复现，其余的还没探索到。一、数据集以及数据预处理首先就是数据集：我用的数据集是西工大发布的数据集，NWPU VHR-10链接：https://pan.baidu.com/s/1vfhDU2ORWUpL-aGM1PllGw 提取码：d5au西工大数据集有十个类别，有三个文件夹，分别是positiv
文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 Yolov5算法4 数据处理和训练5 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? **深度学习卫星遥感图像检测与识别 **?学长
前言 此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要为解决遥感图像小目标检测中目标特征信息量少、定位困难等难题，本文提出一种基于特征融合与注意力的遥感图像小目
常规目标检测数据集有很多，现在前沿的目标检测算法（如Faster R-CNN, Yolo, SSD, Mask R-CNN等）基本都是在这些常规数据集上实验的，但是，基于常规数据集训练的分类器，在航空遥感图像上的检测效果并不好，主要原因是航空遥感图像有其特殊性：1，尺度多样性，航空遥感图像从几百米到近万米的拍摄高度都有，且地面目标即使是同类目标也大小不一，如港口的轮船大的有300多米，小的也只有数
常规目标检测数据集有很多，现在前沿的目标检测算法（如Faster R-CNN, Yolo, SSD, Mask R-CNN等）基本都是在这些常规数据集上实验的，但是，基于常规数据集训练的分类器，在航空遥感图像上的检测效果并不好，主要原因是航空遥感图像有其特殊性：1，尺度多样性，航空遥感图像从几百米到近万米的拍摄高度都有，且地面目标即使是同类目标也大小不一，如港口的轮船大的有300多米，小的也只有数
目标检测对光学遥感图像的解释至关重要，可以作为研究利用遥感的其他视觉任务的基础。然而，目前在光学遥感图像中使用的目标检测网络没有充分利用特征金字塔的输出，因此仍有改进检测的潜力。目前，难以在检测效率和检测效果之间获得适当的平衡。我们就研究出了一种用于高分辨率光学遥感图像中目标检测的增强YOLOv5算法，利用多层特征金字塔、多检测头策略和混合注意力模块来提高光学遥感图像的目标检测网络的效果。根据SI
文章目录1.D O T A2.UCAS-AOD3.NWPU VHR-104. RSOD-Dataset5. TGRS-HRRSD-Dataset
原创
2022-06-27 17:08:59
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5.1 目标检测概述5.1.1 什么是目标检测目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置。例子：确定某张给定图像中是否存在给定类别（比如人、车、自行车、狗和猫）的目标实例；如果存在，就返回每个目标实例的空间位置和覆盖范围。作为图像理解和计算机视觉的基石，目标检测是解决分割、场景理解、目标追踪、图像描述、事件检测和活动识别等更复杂更高
01导读本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程中，你将学习到：深度学习基础知识numpy实现神经网络构建和梯度下降算法计算机视觉领域主要方向的原理、实践自然语言处理领域主要方向的原理、实践个性化推荐算法的原理、实践百度深度学习技术平台部资深研发工程师孙高峰，上一讲为大家介绍了目标检测的基本概
我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。
文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 Yolov5算法4 数据处理和训练5 最后 0 前言为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的新项目是? 深度学习卫星遥感图像检测与识别?学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：4分工作量：4分创新点：3分? 选题指导, 项目分享：https://gitee.com/yaa-dc/BJH/blob/mas
简要介绍 若你想制作成自己VOC数据集，难点就在于xml标注文件制作。因此，这里给出一个实例。 假如现在你有对应图像的txt标注文件，文件格式如下图所示： 而txt中标注格式如下图（每一行代表一个对象的box和类别）：231,88,483,256,ca
原创
2021-09-08 16:01:37
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我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别和灾害评估中。
传统与深度学习遥感变化监测遥感技术路线与方法基于多时相影像进行地表覆盖变化监测是遥感的一个重要应用，在城市违法建设监测、水政违法建设监测、森林砍伐监测等领域得到广泛应用。由于遥感算法、数据源质量等原因，遥感变化信息提取一般采用目视解译方式进行，但是目视解译方式费时费力，大区域工作效率很低。而深度学习可以在很短时间内按照模型训练要求，快速全面的进行解译，可以大大提高遥感解译的效效率,因此一般采用传统
论文名称：《 You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery 》论文下载：https://arxiv.org/abs/1805.09512论文代码：https://github.com/CosmiQ/yolt算法解读：这篇文章是做卫星图的目标检测，在YOLO v2算法基础上做了改进得
介绍一篇最近被 ISPRS&RS接收的遥感旋转目标检测工作：Task Interleaving and Orientation Estimation for High-precision Oriented Object Detection in Aerial Images。该工作讨论了旋转目标检测中分类标签和角度编码的优化。论文实际上是两个子工作的合集，分别涉及了高精度的旋转包围框编码方式
