一、接上一篇 开发设计直接看这篇：基于FPGA：运动目标检测（原理图+源码+硬件选择，可用毕设） 这里补充一下仿真结果，不少朋友反应，论文没有仿真结果不好做。 完整源码工程在这里下载：基于FPGA的运动目标检测（硬件+原理图+源码+仿真+设计文档） 同样，私信我可以半价，因为可以去
Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection1.思想简介2.相关工作及一些证明Iterative BBox及对比Iterative Loss3.Cascade R-CNN的实现与结果4.总结 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection论文链接：https:
种树的左耳答案饱和是相对于占坑来说的，对于去探索未来踩坑来说，目标检测还远远没有达到饱和的地步。只是说想发简单的好论文越来越难了，并不是说不会有什么突破了。单就检测来说，2018年顶会出的目标检测论文也并不算少。下面是我个人就目标检测算法在深度学习领域未来研究的一些看法：1.从专注精度的Faster RCNN、RFCN相关系列，以及专注速度的YOLO系列，未来的方向更专注于精度和速度的结合，这也是
原创
2023-05-19 21:28:21
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0 前言世界变化太快，YOLOv6还没用熟YOLOv7就来了，如果有同学的毕设项目想用上最新的技术，不妨看看学长的这篇文章，学长带大家简单的解读yolov7，目的是对yolov7有个基础的理解。从 2015 年的 YOLOV1，2016 年 YOLOV2，2018 年的 YOLOV3，到2020年的 YOLOV4、 YOLOV5， 以及最近出现的 YOLOV6 和 YOLOV7 可以说 YOLO
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
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
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
解决什么问题解决的是目标检测的任务目标检测任务往往需要借口任务来进行帮助，但是作者说他不需要，他这个思路比较直接（我觉得这里就是作者强找的一个创新，但是我也不是研究目标检测的实在是没看懂）主要的创新点应该还是diffusion用在目标检测的第一篇怎么生成谈到diffusion怎么生成，其实主要还是两个方面：1.怎么控制2.从什么出发怎么控制？这里是目标检测，自然需要图像信息控制，图像信息提取有很多
经典RCNN论文分享一：1.1 创新点+R-CNN缘由：1.2 图像分类结果在多大程度上能推广到目标检测结果？1.2.1 如何解决使用深度网络定位对象？1.2.2 如何解决仅使用少量带注释的检测数据训练大容量模型？二：网络结构三：具体步骤3.1 Region Proposal3.2 Feature extraction3.3 Supervised pre-training3.4 Domain-s
高级软考的论文写作：挑战与应对策略
高级软考是软件行业中的重要认证之一，对于提升职业水平和增加竞争力具有重要意义。在高级软考中，论文写作是一个不可或缺的环节，对于考生来说，论文的质量往往直接决定了最终的考试成绩。那么，高级软考的论文好写吗？本文将从多个方面进行分析，给出一些有效的应对策略。
一、高级软考论文的写作难度
高级软考论文的写作难度因人而异。一般来说，高级软考要求考生具备较高的专业水
软考高级论文好写吗：探讨与解析
软考高级论文，作为信息技术领域的一项重要考试内容，一直是备考者关注的焦点。对于这个问题，“软考高级论文好写吗”，答案并非简单的是或否，因为它涉及到个人的技术水平、经验积累、写作能力等诸多因素。本文将从多个角度对这个问题进行深入探讨。
首先，我们要明确一点，软考高级论文的难易程度是相对的。对于有着丰富实践经验和深厚技术功底的专业人士来说，论文写作可能只是对他们日常
经典目标检测论文分享---Faster R-CNN一 Preface1.2 What is RPN （brief）？1.3 Faster R-CNN缘由及优点1.4主要创新点1.5 对比图二 Faster R-CNN architecture三 Details3.1 conv layers3.2 RPN3.2.1 anchors3.2.2 Cls 和 Reg3.2.3 生成Proposal3.3
目录：目标检测—SPP-Net论文一、初步认识二、研究背景三、研究动机1. 关于图像尺寸的理解2. 关于为何全连接层需要固定输入四、SPP-Net作出的改进1. 与传统CNN的对比2. 与R-CNN的对比1）R-CNN模型2）SPP-Net模型五、SPP-Net中的难点六、原始图像中的ROI如何映射到特征图七、ROI池化层八、总结 一、初步认识SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文
论文名称：Dynamic Refinement Network for Oriented and Densely Packed Object Detection 论文下载：https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf 开源代码：https://github.com/Anymake/DRN_CVPR2020Abstract&nb
导读本文介绍了一些小目标物体检测的方法和思路。在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而，在过去几年的发展中，也出现了一些提高小目标检测性能的解决方案。本文将对这些方法进行分析、整理和总结。图像金字塔和多尺度滑动窗口检测一开始，在深学习方法成为流行之前，对于不同尺度的目标，通常是从原始图像开始，使用不同的
1、Mask Scoring R-CNN 本文章中作者所提出的问题是在Mask-RCNN中Mask分支的评分标准是通过判断分割区域是否在检测框中来计算的，这个评分标准对于Mask分支来说依然存在划分缺陷。为此这篇文章的作者增加了一个分支为Mask进行评分，构建损失函数联合训练来提高检测效果。 这是该文章中提出了网络结构，实际上在操作不是很难，看到网络结构下方有个MaskIOU Head
软考整体管理的论文写作：挑战与应对策略
软考，即软件水平考试，对于软件行业的专业人士来说，是一项重要的认证考试。在软考中，整体管理是一个关键的知识域，也是论文写作的重点之一。那么，软考整体管理的论文好写吗？这是一个值得探讨的问题。
一、软考整体管理论文的写作难点
在软考整体管理的论文写作中，考生可能会遇到以下几个难点：
1. 知识体系广泛：整体管理涉及项目启动、项目计划、项目执行、项目监控
最近开始看一些object detection的文章，顺便整理一下思路。排版比较乱，而且几乎所有图片都是应用的博客或论文，如有侵权请联系我。文章阅读路线参考
目前已完成的文章如下，后续还会继续补充（其中加粗的为精读文章）：RCNNOverfeatMR-CNNSPPNetFast RCNNA Fast RCNNFaster RCNNFPNR-FCNMask RCNNYOLOYOLO 9000YOLO
