配置环境：RTX3090 PyTorch 1.9.0CUDA 11.3 cudnn 8.2.0mmcv 0.5.9(旧版本)opencv 3.4.4.19（旧版本）DOTA数据集下载：DOTAR3Det训练好的checkpoints（用于test测试，u8bj）：百度网盘 请输入提取码项目地址：GitHub - SJTU-Thinklab-Det/r3det-on-mmdete
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2024-02-27 20:02:30
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这两周得益于组里的任务需求，肝了一个遥感类的飞机旋转框目标检测，在给定的4096*4096的大尺度分辨率图片上去识别检测飞机。经过模型检测后输出结果图如下图所示： 可以看到最终的结果还是不错的，通过该任务的锻炼，自己对一般的目标检测工程上的问题可以说基本走了个遍，能够完成基本的目标检测、旋转框的目标检测任务等。在这里简单分享一下任务的心得。核心思想一：基于mmdetection的目标检测框架
二
目录前言一、环境配置1. 下载checkpoint文件2. 运行demo二、制作自己的数据集1. 标注数据2. 标签格式转换3. 可视化数据集4. 数据集裁剪三、 修改配置文件1. 修改classes2. 修改训练参数四、训练并测试1. 训练2. 测试3. 预测五、总结参考资料前言mmrotate旋转目标检测框架的学习与使用是在AutoDL的服务器上进行的，配置为ubuntu1
目录?论文下载地址??论文作者?模型讲解[背景介绍][模型解读][旋转框参数化][旋转灵敏度误差][损失不连续性][回归不一致][五参数旋转损失][八参数旋转损失][结果分析][数据集][训练细节][损失消融研究][不同损失对比][DOTA数据集上不同方法对比][ICDAR2015与HRSC2016数据集上性能对比][UCAS-AOD数据集上性能对比] ?论文下载地址 [论文地址]??论文作者
平移，旋转，轴对称是我们初中学习的“几何三大变换”。在我们初中阶段学习的几何知识中占据着核心的地位，特别是旋转，那更是核心中的核心(河南中考22题年年考)。如何更好的理解旋转，如何更好的利用旋转这个工具来解题，相信下面的内容一定会让你眼界大开，有一种“山穷水复疑无路，柳暗花明又一村”的感觉。另外，随着教材的改版，圆的知识在中考中的显性考察在变少(显性考察是指一看题目就知道考圆的)，但是隐
首先，请允许我说明一下，笔者也是一名目标检测的小白（研一的小萌新）。前些日子，我敬爱的导师让我根据自己理解总结一下目前自己对于遥感领域目标检测相关的知识，于是便有了以下内容。如果你恰好读到这篇文章，发现文章有问题或者你有自己的见解，欢迎留言！-------------------------------------------------------------------------------
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2024-02-26 19:18:47
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一、旋转目标检测方法对比1 当前前沿方法的对比首先我们打开papers with code 网站https://paperswithcode.com/我们在搜索栏输入 oriented object detection等与旋转目标检测相关的关键字，可以看到有很多相关的方法，我们打开其中的一个方法（点击框选部分即可）。 然后我们将下拉框拉到最底端，点击compare。
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2024-05-25 16:10:33
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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
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2024-04-29 13:27:09
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概述在前面的工作中，在RK3566上完成了ROS和Cartographer环境的搭建以及对应的 DEMO的运行。在SLAM的技术中，双目摄像头的使用也是必不可少的。在SLAM学习笔记的第四篇中，完成了OpenCV代码在Ubuntu18.04的虚拟机上交叉编译。现在的工作是将双目摄像头结合OpenCV使用起来。 主要坑点： 1、Firefly自带的Test-Camera无法打开摄像头 2、Firef
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2024-03-19 21:08:41
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目录遥感旋转目标检测：LSKNet旋转目标检测rotation-yolov5旋转目标检测综述SSA旋转目标检测遥感旋转目标检测：LSKNetGitHub - zcablii/LSKNet: (ICCV 2023) Large Selective Kernel Network for Remote Sensing Object Detection旋转目标检测rotation-yolov5旋转目标检测
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2024-04-26 16:07:40
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作者：yangxue | 编辑：CVer一、前言这是一篇弱监督+自监督的旋转目标检测方法解读，性能比肩全监督的方法。 H2RBox: Horizontal Box Annotation is All You Need for Oriented Object Detectionhttps://arxiv.org/abs/2210.06742PyTorch代码：https://githu
目标检测论文解读复现 文章目录目标检测论文解读复现前言一、摘要二、网络模型及核心创新点三、应用数据集四、实验效果五、实验结论六、投稿期刊介绍 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
题目：把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。例如，数组{3， 4， 5， 1， 2}为{1， 2， 3， 4， 5}的一个旋转，该数字的最小值为1。测试用例：功能测试（输入的数组是升序排序数组的一个旋转，数组中有重复数字或者没有重复数字）。边界值测试（输入的数组是一个升序排序的数组，只包含一个数字的数组）。特殊输
最近学校安排了个比赛任务，看了一些开源的针对旋转目标检测的现有模型，但我还是决定使用yolov5，修改其模型结构以及代码，使得能够预测旋转的目标框，目前看来效果还不错。yolo表示：用我的最弱打败你的最强。 因为比赛还没结束，所以这里先不给大家分享。等11月比赛结束后一定给大家分享出来！更新日期---11.11.2020---伟大的双11啥也不说：贴上地址:BossZar
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2024-10-17 11:30:02
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15.1 引言 模板匹配就是在给定的图像中，通过计算模板与图片对应区域的匹配度，查找与模板最相似的区域。模板匹配的核心其实就是将模板与源图像的每个区域进行比较，逐像素滑动。从本质上讲，是将模板在源图像上进行卷积，创建新的图像或矩阵，其中每个像素值表示模板与源图像中相应区域之间的相似性。分析结果图像，可以通过峰值找到与模板匹配的紧缺位置。15.2
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2024-09-19 10:49:33
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文章目录前言（所有检测模型）四、R^2CNN（17年）1.表示方法2.亮点一：增加anchor3.亮点二：增加多尺度的ROIPooling、斜框FC4.亮点三：斜NMS5.损失函数、实验结果五、RRPN（18年，倾斜文本）1.概述2.网络结构3.旋转边界框的表达（Rotated Bounding Box Representation）4。旋转的锚点（Rotation Anchors）5.兴趣区域
和图像分割中将损失函数分为基于分布，基于区域以及基于边界的损失函数不一样，目标检测经常可以认为由2类最基础的损失，分类损失和回归损失而组成。 更多相关总结，可参阅 https://github.com/senbinyu/Computer_Vision_Literaturesgithub.com
分类损失- CE loss，交叉熵损失 交叉熵损失，二分类损失（binary CE
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2024-08-12 10:10:53
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文章目录一、分类1.1 CrossEntropy Loss1.2 带权重的交叉熵Loss1.3 Focal Loss1.4 Varifocal loss二、检测2.1 bbox 回归损失函数2.1.1 L1 损失2.1.2 L2 损失2.1.3 Smooth L1 损失2.1.4 IoU 损失2.1.5 GIoU 损失2.1.6 Distance-IoU 损失2.1.7 Foal-EIoU 损失
不同于bag of features和hog模板匹配，这类“object conceptually weaker”的模型，在Deformable Part Model中，通过描述每一部分和部分间的位置关系来表示物体（part+deformable configuration）。其实早在1973年，Part Model就已经在 “The representation and matchi
RotNet：预测图像旋转论文导读图像旋转预测框架旋转拖动验证码解决方案两种思路大数据应用赛卷积神经网络模型编译训练参数回调模型训练完整代码模型调用 论文导读RotNet 通过预测图像旋转进行自监督学习这是2018年ICLR发表的一篇论文，被引用超过1100次。论文的想法来源于：如果某人不了解图像中描绘的对象的概念，则他无法识别应用于图像的旋转。在这篇文章中，我们回顾了巴黎科技大学(Univer
