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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很荣幸也很尴尬地做了一个和YOLO v4 中的Mosaic技巧部分撞车的工作，吓得我赶紧把我们的工作放出来。论文：https://arxiv.org/abs/2004.12432在这个问题下面和大家分享一下我们的工作，正好解释一下我们和YOLO v4 - Mosaic的区别与联系，以及这种类似的做法为什么能涨点，以及其他可以挖掘的点。Motivation去年打COCO比赛的时候，我负责研究dete
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2024-05-24 14:52:18
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麻省理工学院，人工智能实验室，生物与计算学习中心，美国马萨诸塞州剑桥摘要本文提出了一种通用的、可训练的、在无约束的、杂乱的场景中的目标检测系统。该系统的功能很大程度上来自于一种表示，该表示用一个过完整的、面向的、多尺度强度差异的字典来描述一个对象类 区域，可有效地计算作为一个哈尔小波变换。这种基于示例的学习方法通过使用大量的正、负的示例来训练一个支持向量机分类器，从而隐式地推导出一个对象类的模型。
mAP: mean Average Precision, 是多标签图像分类任务中的评价指标。 AP衡量的是学出来的模型在给定类别上的好坏，而mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏。参考添加链接描述，写的很好一 首先关注 TP\FP\FN\TNTP、FP、FN、TNTrue Positive (TP): ----正确地判定为正类False Positive (FP): IoU<=阈值 的检
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2024-03-17 14:24:27
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本文通过解读OneNet的源码，顺便就把detectron2看了，带有详细注释的代码在这里。 注意，detectron2 集成了object detection, semantic segmentation, perosn keypoints detection。 但是我只分析跟object detection 有关的分支。 好的下面正式时开始，从OneNet 的源码执行指导可以发现代码的启动在/
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2024-04-15 23:51:10
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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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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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前几天，
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2021-07-16 15:04:46
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前言前几天，Amusi分享了Anchor-free目标检测的学习资料，详见GitHub：Anchor-free目标检测最全资料集锦大家反映内容很赞，之后不少同学在CVer交流群里追问有没有小目标检测的资料集锦。实际上，小目标检测是目标检测落地应用中非常棘手的问题，比如经常在遥感/无人机目标检测、人脸检测应用中出现。小目标检测（Small/TinyObjectDetection）概念很好理解，定性分
原创
2021-01-30 16:39:13
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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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在基于anchor的目标检测网络（Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等）中，一个至关重要的步骤就是科学的设置anchor，可以说，Anchor设置的合理与否，极大的影响着最终模型检测性能的好坏。本文，我们将以质朴的语言介绍Anchor导致是什么，以及如何科学的设置anchor。 对于目标检测新手来说，一个比较常见的误区就是拿到模型，直接无修改的在自己
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2024-07-03 17:53:22
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1、小目标所占像素的问题一种是相对尺寸大小，如目标尺寸的长宽是原图像尺寸的0.1，即可认为是小目标；另外一种是绝对尺寸的定义，即尺寸小于32*32像素的目标即可认为是小目标。 摘要 小目标是指图像中覆盖区域较小的一类目标.与常规目标相比，小目标信息量少，训练数据难以标记，这导致通用的目标检测方法对小目标的检测效果不好，而专门为小目标设计的检测方法往往复杂度过高或不具有通用性.在
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2024-03-29 19:37:12
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文章目录前言一、小目标检测1、小目标的定义2、小目标检测的难点二、Slicing Aided Fine-tuning(SF)切片辅助微调：三、Slicing Aided Hyper Inference (SAHI)切片辅助推理总结 前言最近开始接触小目标检测的算法，直观想到的算法就是将可能存在小目标的图像区域进行合理的放大然后进行检测。偶然间发现与上述想法类似，原理简单却又有效的sahi算法而且
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2024-05-12 13:58:08
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Face++ 2017年的作品。主要基于RFCN的改进，基于2种基础框架backbone得出2种模型。以ResNet101为基础网络的大模型，具有比faster RCNN更高的精度，以类似Xception为基础网络的小模型，比SSD，YOLO更快。 类似Xception的网络结构如下图所示。 下图分析了faster RCNN，RFCN，Light-Head R-CNN，三个检测
文章目录一、 基本过程和思想二 、视频理解还有哪些优秀框架三、效果体验~使用手势：python run_gesture_recognition.py健身_跟踪器：卡路里计算三、训练自己数据集步骤然后，打开这个网址：点击一下start new project但是官方的制作方法是有着严重bug的~我们该怎么做呢！原代码解读 大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士
文章目录摘要一、创新点二、方法1.Adaptive Flood Filling2.Non-Salient object Suppression (NSS)3.Network Details（网络详情）Transformer partEdge-preserving Decoder(边缘保留解码器)Loss Function三、实验 摘要目前最先进的显著性检测模型严重依赖于精确的像素级注释的大型数据
mAP，不认识英文单词的可以看一哈：P：Precision，精度AP：Average Precision，平均精度mAP：mean Average Precision，平均精度均值开个玩笑，下面就进行具体介绍一下，Show Time~一、TP、TN、FP、FN前情提要：IoU：intersection over union，交并比，计算方法也是字面意思。“交”——预测框和ground-truth的
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2024-04-22 15:06:33
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