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！-------------------------------------------------------------------------------
标题：Scale-Aware Trident Networks for Object Detection 会议：ICCV2019 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9010716/ 这篇文章是目标检测领域首次研究空洞卷积对感受野的影响，从而用于改进模型性能的文章。相比其它专注于从理论层面寻找改进的文章，本文的思路还是比较粗暴的。空洞卷积带来的感受野
【论文速递】CVPR2022 - 用于半监督物体检测的尺度等效蒸馏【论文原文】：Scale-Equivalent Distillation for Semi-Supervised Object Detection获取地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9880000
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选自heartbeat，作者：Derrick Mwiti，机器之心编译，参与：陈萍。目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。前不久结束的 CVPR 2020 会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 论文清单A
[CVPR-2019] High-level Semantic FeatureDetection:A New Perspective for Pedestrian Detection
paper: https://arxiv.org/abs/1904.02948
github: https://github.com/liuwei16/CSP
[CVPR-2019] S
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2021-09-15 17:36:52
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SSD，单发多框检测器，一种one-stage的目标检测算法。整体流程如下： 【摘要】我
目标跟踪的评价指标一、单目标跟踪的评价指标1.Precision plot追踪算法估计的目标位置（bounding box）的中心点与人工标注（ground-truth）的目标的中心点，这两者的欧式距离小于给定阈值的视频帧的百分比。不同的阈值，得到的百分比不一样，因此可以获得一条曲线。一般阈值设定为20个像素点。缺点： 没有考虑到目标的大小，导致小目标即使预测框与Ground Truth框相距较远
MapReduce论文介绍实时系统致力于分割输入数据，在大量的机器上调度执行程序，处理机器故障以及管理机器间通信——方便没有任何高并发、分布式系统开发经验的程序员能够利用大型分布式系统的资源用重新执行作为容错的主要机制（re-execution）实施实施环境他们的环境中（论问提及）
机器通常是有双处理核心的x86架构linux系统，2-4GB内存使用商用的网络硬件——1-100MB/s集群中有成百
大家都看到谷歌博客的介绍，最新开源工作，手机端的实时3-D目标检测。这里看一下这个软件的论文，即3月7日上载arXiv的论文“MobilePose: Real-Time Pose Estimation for Unseen Objects with Weak Shape Supervision“。摘要：本文解决的是从RGB图像中检测出没见过的目标并估计其3D姿态的问题。包括两个移动端友好网络：Mo
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2022-09-30 11:20:51
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目录【1】多方向目标检测：水平边界框上的滑动顶点【2】SM-NAS：结构到模块的神经体系结构搜索以进行目标检测【3】基于PSNet和边框回归的弱监督目标检测(WSOD)【4】带有可见IoU和Box Sign预测器的遮挡性行人检测【5】CSPNet：可以增强CNN学习能力的新型Backbone【6】ReBiF：残差双融合特征金字塔网络，用于精确的Single-shot目标检测...
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2021-08-13 09:47:20
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CVPR 2020目标检测方向最新论文 CVPR 2020的录用结果已经出来好久了，这篇博客汇集了各方资料，下面应该是目前放出来的比较全的paper和code，我会大致介绍一下文章在做什么，方便大家更快地去选择性阅读。持续更新…… [1] EfficientDet: Scalable and Efficient Object DetectionMotivation： Goo
目标检测综述论文链接：https://arxiv.org/pdf/1905.05055v1.pdf 目标检测是计算机视觉中最重要也是最具挑战性的分支之一，它在人们的生活中得到了广泛的应用，如监控安全、自主驾驶等，目的是定位某一类语义对象的实例。随着用于检测任务的深度学习网络的快速发展，目标检测器的性能得到了极大的提高。为了深入了解目标检测管道的主要发展现状，本调查首先分析了现有典型检测模型的方法，
## 如何实现数据挖掘最新论文
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[选择数据源] --> B[爬取数据]
B --> C[清洗数据]
C --> D[数据分析]
D --> E[生成报告]
```
### 类图
```mermaid
classDiagram
class 数据源{
-url
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
NLP经典论文：ELMo 笔记论文介绍模型结构文章部分翻译AbstractELMo: Embeddings from Language Models3.1 Bidirectional language models3.2 ELMo3.3 Using biLMs for supervised NLP tasks3.4 Pre-trained bidirectional language model
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2023-08-07 19:44:58
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DetNet: A Backbone network for Object Detection论文链接：https://arxiv.org/pdf/1804.06215.pdf 代码链接：无，不过感觉也没有太大的必要 之前一直在看一篇综述类的文章，这周最开始也是想分享那篇文章的，但内容实在太多外加全是论述看得非常吃力。所以这周来看这篇改进Backbone的文章。这篇整体的思路还是比较简单易懂的，相
文章目录1.LeNet2.AlexNet3.VGGNet4.OverFeat5.GoogLeNet6.ResNet7.DenseNet8.R-CNN9.SPP-Net10.Fast R-CNN11.Cascade R-CNN12.Faster R-CNN13.R-FCN14.MaskRCNN15.TridentNet小结：16.YOLOv117.YOLOv218.YOLO900019.YOLOv3
标题：Libra R-CNN: Towards Balanced Learning for Object Detection 会议：CVPR2019 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8953703/ 这篇文章研究了目标检测中极具代表性的三个方面，正负样本采样、特征金字塔和损失函数，通过发现这三个方面的不平衡问题，针对性地提出解决方案。文章的思路十
Abstract. 小目标检测的应用存在于我们日常生活中的许多不同场景中，该课题也是目标检测与识别研究中最难的问题之一。因此，提高小目标检测精度不仅在理论上具有重要意义，在实践中也具有重要意义。然而，当前的检测相关算法在这项任务中效率低下；因此在本研究中，提出了一种基于YOLOv4模型的 广义改进算法。在常规的 跨阶段局部网络（CSPNet）的 “ADD” 和 “Concat” 层之后，
文章目录一、检测相关(9篇)1.1 Energy-based Detection of Adverse Weather Effects in LiDAR Data1.2 Anomaly Detection with Conditioned Denoising Diffusion Models1.3 Mask Attack Detection Using Vascular-weighted Mot
