文章目录一、基于特征金字塔1.1 FPN：Feature Pyramid Networks for Object Detection1.2 RetinaFace: Single-stage Dense Face Localisation in the Wild1.3 SSH: Single Stage Headless Face Detector二、FPN魔改版2.1 Path aggregat
红外协议学习笔记 一、 基本概念红外线 ：在光谱中波长自0.76至400微米的一段称为红外线，红外线是不可见光线。所有高于绝对零度（-273.15℃）的物质都可以产生红外线。现代物理学称之为热射线。医用红外线可分为两类：近红外线与远红外线。红外通信：利用近红外线来传输信号的通信方式，主要是用来取代点对点的线缆连接，和蓝牙、WiFi（802.11）等一样，是一种无线数据传输技术
【写在前面】作者探索了普通的、非分层的视觉Transformer（ViT）作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始 ViT 架构能够针对对象检测进行微调，而无需重新设计用于预训练的分层主干。通过对微调的最小调整，本文的普通骨干检测器可以获得具有竞争力的结果。令人惊讶的是，作者观察到:(1)从单尺度特征图(没有常见的FPN设计)构建一个简单的特征金字塔是足够的，(2)在很少的跨窗口传播块的辅助下，使用
文章目录1、CornerNet 和ExtremeNet2、CenterNet模型流程3、Backbone4、Heatmap与Loss4.1 如何规定Heatmap GroundTruth4.2 Heatmap Loss4.3 WH Loss4.4 offse Loss4.5 Total Loss 和 decode CenterNet网络框架：1、CornerNet 和ExtremeNetCorn
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2024-02-13 21:04:29
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SSD正负样本选择同YOLO 选择与GT IOU最大的anchor作为正样本。（此时正负样本很不平衡）对于剩余未匹配anchor，将与GT IOU超过0.5的作为正样本。这样一个GT就可以匹配多个anchor，增加正样本的数量。（此时负样本依然多于正样本）hard negative mining，难负样本挖掘。将所有负样本按照预测的背景置信度进行降序排序（预测背景的置信度越小，误差越大），选择误差
V模型是Kevin Forsberg & Harold Mooz在1978年提出的，V模型强调测试在系统工程各个阶段中的作用，并将系统分解和系统集成的过程通过测试彼此关联。V模型从整体上看起来，就是一个V字型的结构。左边的下画线分别代表了用户需求、需求分析、概要设计、详细设计、编码和实现。右边的上画线代表了单元测试、集成测试、系统测试与验收测试。 &
1. 小物体指的是图像中小于32×32像素的物体（绝对定义）或与背景和其他物体相比占图像比例较小的物体（相对定义）。2. 小目标由于其固有的小分辨率，需要强大的语义信息（用于分类任务）和准确的空间信息（用于定位任务）。3. 小目标定位精度会受到空间信息衰减的影响。4. 给出小目标检测和跟踪的三种思路：1) 利用目标的上下文信息，寻找视频图像中小目标之间的语义和空间联系；2）对小目标进行超分辨率处理
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2024-04-21 18:51:31
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作者：Ching (Chingis)导读对目标检测后处理中的NMS和WBF的解释和对比。目前，计算机视觉在许多地方都有重要的应用，例如自动驾驶汽车、监控系统和图像识别。计算机视觉的主要挑战之一是目标检测，它涉及识别和定位图像和视频中的目标。为了提高目标检测系统的性能，研究人员和从业者开发了各种技术，例如模型集成和测试时增强（TTA）。模型集成是组合多个模型的预测以提高系统整体性能的过程。这可以通过
文章目录摘要1. 引言2. 相关工作3. 多域目标检测3.1 通用目标检测基准3.2 单域检测器组3.3 自适应多域检测器3.4 SE 适配器4. 通用目标检测器4.1 通用检测器4.2 Domain-attentive 通用检测器4.3 通用 SE 适配器组4.4 域注意力5. 实验5.1 数据集和实验验证5.2 单域检测5.3 多域检测5.4 SE 适配器个数的影响5.5 在所有 bench
摘要：作者提出了一种网络结构RefineDet，既能取得比二阶段目标检检测算法更高的精度，也能保持与一阶段目标检测算法相当的效率。网络主要由ARM、ODM和TCB三个模块组成，，并且应用多任务损失函数来完成网络的端到端训练。 （一）Introduction 作者认为目前SOTA的二阶段目标检测算法有三个优点：using two-stag
作者丨paopaoslam编辑丨3D视觉工坊标题：Depth-Aware Mirror Segmentation作者：YHaiyang Mei ，Bo Dong , Wen Dong，Pieter Peers， Xin Yang, Qiang Zhang，Xiaopeng Wei机构：Dalian University of Technology编译：Cristin审核: zhh摘要大
深度学习知识及资源分享，学习交流，共同进步~大盘点 | 2019年4篇目标检测算法最佳综述一、前言已经2019年11月底了，是时候做个总结性盘点，而这次盘点的就是2019年目标检测综述（Object Detection Review）。如果各位 CVer 喜欢这样的盘点，请给这篇文章点个赞，如果点赞的人多，其它CV方向（分割/跟踪等）的大盘点系列也会尽快推出！本文分享的目标检测论文将同步推送到 g
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2024-05-01 11:34:06
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AI算法与图像处理导读在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。 从无人机上看到的小目标
为了提高你的模型在小目标上的性能，我们推荐以下技术：提高图像采集的分辨率增加模型的输入分辨率tile你的图像通过增强生成更多数据自动学习模型anchors过滤掉无关的类别为什么小目标检测很困难？小目标问题困扰着世界各地的目标检测模型。不相信吗？查一下最近的模型在COCO上
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2024-03-27 08:51:19
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论文题目：Augmentation for small object detection 文章目录论文题目：Augmentation for small object detection1.介绍1.1背景1.2 小目标检测困难的原因2.方法2.1Oversampling2.2 Copy-Pasting3.实验结果3.1Oversampling3.2Copy-Pasted3.3 Copy-Paste
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2024-03-27 13:34:03
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1、小目标①像素点小于32*32的物体②目标尺寸为原图的0.12、小目标检测面临的困难①底层特征缺乏语义信息．在现有的目标检 测模型中，一般使用主干网络的底层特征检测小目 标，但底层特征缺乏语义信息，给小目标的检测带来 了一定的困难．②小目标的训练样本数据量较少．③检测模型使用的主干网络与检测任务的差异3、基于多尺度预测（YOLO、Faster R-CNN、SSD）多尺度预测指的是在多个不同尺度的
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2024-04-26 19:48:58
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前言：目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，同时也是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次视觉任务的基础。在现实场景中，由于小目标是的大量存在，因此小目标检测具有广泛的应用前景，在自动驾驶、智慧医疗、缺陷检测和航拍图像分析等诸多领域发挥着重要作用。那么到底啥样的才算是小目标呢？以及其难点和好用的方法呢？1.小目标定义在不同场景下定义小目标的标准不尽相同，但现有的定义方式
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2024-03-06 02:50:04
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随着深度学习技术的成熟，设计新的算法在主流的目标检测数据集比如COCO上提升精度已经很难了，但总有一些涨点技巧，比如谷歌前几天公布的 简单粗暴“复制-粘贴”数据增广，简单又有效，让人措不及防。今天要跟大家介绍一篇新文章 SWA Object Detection ,可能是最简单、计算成本最低、动手成本最低的。同样的，这篇文章全文无公式、无算法流程图，不改模型结构，不增加模型复杂度、推断时间
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
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2024-04-26 18:10:37
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文章一：Stitcher: Feedback-driven Data Provider for Object Detection ，该文发明了一种简单方法改进业界老大难：小目标检测问题。 该文作者来自中科院自动化所、旷视科技、香港中文大学，孙剑老师和贾佳亚老师都为论文的共同作者。 大多数目标检测算法在小目标检测上都有显著的性能下降，作者通过统计分析发现，这与训练阶段小
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2024-05-21 09:41:50
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机器学习越来越多地进入我们的日常生活。虽然所有的现代检测模型都非常擅长于检测相对较大的物体，如人、汽车和树木，但另一方面，小物体仍然给它们带来一些麻烦。对于一个模型来说，从房间的另一边看到手机或从100米远的地方看到红绿灯是非常困难的。所以今天我们将讨论为什么大多数流行的目标检测模型都不擅长检测小物体，我们如何提高它们的性能，以及其他已知的解决这个问题的方法。 为了提高你的模型在小对象上的性能，我
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2024-03-17 14:23:34
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