最近冒出来很多 Neural Network Search (NAS) + 目标检测的 paper，今天介绍一篇中了 AAAI 2020 的文章：SM-NAS: Structural-to-Modular Neural Architecture Search for Object Detection。- 论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.09929- 作者来
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2024-08-01 09:14:27
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目标检测20年综述（2019）?摘要 Abstract该综述涵盖了400篇目标检测文章，时间跨度将近四分之一世纪。包括目标检测历史上的里程碑检测器、数据集、衡量指标、基本搭建模块、加速技术，最近的sota检测模型。还引入了一些重要的目标检测应用，比如行人检测、人脸检测、文本检测等。对这些技术以及挑战做出深度的解析。 1. Introduction目标检测的其中一个基本任务：什么物体？在什
作者：叶卓勋 刘妹琴 张森林摘 要工业环境下表面缺陷检测是质量管理的重要一环, 具有重要的研究价值.通用检测网络(如YOLOv4)已被证实在多种数据集检测方面是有效的, 但是在工业环境的缺陷检测仍需要解决两个问题: 一是缺陷实例在表面占比过小, 属于典型的小目标检测问题; 二是通用检测网络结构复杂, 很难部署在移动设备上.针对上述问题, 提出
论文名：Object Detection in 20 Years: A SurveyPDF连接目录： 1、传统和深度学习的目标检测的方法 2、多种数据集及链接 3、目标检测的发展历史 4、加速检测的手段 5、近几年目标检测的最新技术 6、目标检测的应用前言目标检测的难点和挑战随着任务的不同而不同。
常见的挑战：不同视角下物体、照明对于分类的影响
其他的挑战：物体的旋转和尺度变化，精准的目标定位，密
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2024-07-25 20:44:48
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目录1 INTRODUCTION2 OBJECT DETECTION IN 20 YEARS2.1 A Road Map o
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2022-11-08 14:24:05
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前言图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解
原创
2023-07-13 11:34:14
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本博客pdf下载地址其他：https://ionNum=16&fp...
原创
2023-06-25 12:23:31
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本文创建一个基于docker的SMOKE开发环境；SMOKE模型效果如下。目录一、论文动机1.1 对于已有的两阶段单目3D目标检测框架：1.2 SMOKE二、单目3D目标检测三、SMOKE 整体框架 四、SMOKE的 Backbone（主干网络）4.1 DLA4.2 可变形卷积4.3 Group Normbalization五、SMOKE
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2024-08-07 01:19:07
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1. 引言目前路侧图像感知算法可分为Anchor-base和Anchor-free两大类，其中Anchor-base主要包括两阶段检测器如Faster Rcnn、Mask Rcnn等，单阶段检测器SSD，YOLO等算法。这些算法基于深度卷积网络搭建，一般分为骨干网络Backbone,瓶颈层Neck,检测头Head。其中Backbone主要用于特征提取，通过提取不同尺度，不同感受野，不同类
原创
2023-02-17 10:54:08
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基于深度学习的目标跟踪算法中的检测和再识别分支是怎么运行的？基于深度学习的目标跟踪算法通常分为两个分支：检测分支和再识别分支。这两个分支的作用是从视频帧中提取目标的特征并进行匹配和跟踪。检测分支通常采用目标检测算法（如Faster R-CNN，YOLO等）来检测图像中的目标，并输出目标的位置和大小信息。这些信息被用来确定目标的位置和边界框。再识别分支通常使用深度学习模型（如Siamese网络，Tr
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2024-05-05 11:33:27
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目录：1、环境部署2、数据集准备3、训练4、训练过程可视化5、模型导出6、python进行单张/多张图片的预测7、python+qt（给客户的演示demo）8、C++进行单张预测（含编译简介）9、C++预测代码封装成DLL、配合C#完成一个整体项目10、扩展：关于PaddlePaddle代码数据读取的方式。01环境部署1.1 安装PaddlePaddle利用anaconda创建一个名字叫做padd
论文主要信息文章组织架构全文主要介绍了基于深度学习的变化检测方法以及对该领域的元分析（元分析：对多项相互独立但目标相同的研究结果进行定量合并分析），并概述了已有的基于深度学习的遥感影像变化检测方法；除了第一部分的简介，文章之后的几个部分主要为：第二部分介绍了对变化检测任务的定义；第三部分简要概述了一些经典的深度学习方法（包括Deep belief networks (DBNs)，Autoencod
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2024-08-21 10:34:14
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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。
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2024-03-07 09:23:12
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SAR动目标检测（MTI）是SAR成像技术的重要应用方向，主要有单通道检测技术和多通道检测技术。其原理是利用动目标回波与静止目标回波的方位多普勒不同，对动目标进行区分。正是因为这种不同，所以在SAR图像中出现动目标散焦或偏移现象。 现有的单通道 MTI 方法主要有三种：①基于动目标多普勒中心频率的检测方法。以频域滤波法最具代表性，它实现简单，易于操作，计算量小，是目前单通道 MTI 的首选方法。
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2024-03-22 13:58:25
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ILSVRC2016目标检测任务回顾：视频目标检测（VID）： 图像目标检测任务在过去三年的时间取得了巨大的进展，检测性能得到明显提升。但在视频监控、车辆辅助驾驶等领域，基于视频的目标检测有着更为广泛的需求。由于视频中存在运动模糊，遮挡，形态变化多样性，光照变化多样性等问题，仅利用图像目标检测技术检测视频中的目标并不能得到很好的检测结果。如何利用视频中目标时序信息和上下文等信息成
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2024-06-08 22:39:38
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众号：计算机视觉life前言图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行...
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2022-08-01 18:24:16
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干货满满～
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2021-08-13 15:20:09
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分类任务（网络结构）发展的脉络：一、AccuracyLeNet，深入学习大佬LeCun的CNN奠基之作。这个网络的论文我没看过，好像是90年代的工作了，年代太久远，不过现在看估计也没什么了。AlexNet，卷积神经网络首次在大规模图像识别中崭露头角。VGG，首次引入小核，深层的网络结构。感受野是VGG最本质上的贡献。GoogleNet(Inception-v1)，14年的冠军模型，引入Incept
一、目标检测 所谓目标检测就是讲图片或视频中的目标与其他不感兴趣的事务进行区分，从而判断目标是否存在二、目标检测的发展编辑注：2013年以前的主要是传统的目标检测算法，2013年以后主要是基于深度学习的目标检测算法。三、传统目标检测算法1、Viola-Jones分类器算法：算法要点：
1.1、
原创
2024-05-14 11:44:59
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红外线是一种人类肉眼看不见的光，所以，它具有光线的所有特性，所有高于绝对零度即－273℃的物质都可以产生红外线。根据红外线的特性，红外线被应用于多种传感器中，比如红外温湿度传感器、人体红外探测器等等。红外传感器也根据发出方式和能量转换方式分为不同的类型。下面，让我们具体了解一下不同红外传感器的工作原理及特性。根据发出方式不同，红外传感器可分为主动式和被动式两种。一、主动红外传感器主动红外传感器的发
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2024-07-12 07:35:55
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