目标检测目标检测（object detection），就是在给定的一张图片中精确找到物体所在的位置，并标注出物体的类别。所以，目标检测要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。但是，在实际照片中，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态、在图片中的位置都不一样，物体之间可能还有重叠现象，这使得目标检测的难度变得很大。目标检测近些年取得了较大发展，主要原因就是卷积神经网络在目标检测任务
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2024-05-14 10:18:22
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>>>深度学习Tricks，第一时间送达<<<目录一、可利用特征少二、 定位精度要求高三、现有数据集中小目标占比少四、样本不均衡问题五、小目标聚集问题六、网络结构问题本期小海带主要对造成小目标检测难度高的原因以及其面临的挑战进行分析与总结，有需要的小伙伴赶快点赞+收藏起来喔！！！???一、可利用特征少无论是从基于绝对尺度还是基于相对尺度的定义，小目标相对于大/中
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2024-01-21 01:37:06
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1、自动切图拼图预测PaddleDetection/configs/smalldet at release/2.5 · PaddlePaddle/PaddleDetection (github.com)将训练数据，按照网络输入的固定尺度进行切图，例如，网络输入是640x640，就按照从上到下，从左到右的方法，切割出一个个的640x640的子图（相互之间有交叉），然后基于子图做训练。这样做的好处，就
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2024-03-14 15:19:35
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导读对于检测小目标有一定的借鉴意义。1. 介绍红外小目标检测的几个困难点：1、目标尺寸很小，没有结构，纹理，形状的信息。2、背景很复杂，各种噪声很多，目标很容易淹没在背景中。3、SCR很低，信号的对比度很低，信号强度相比于周围的区域，对比度不是很强。4、目标移动不稳定。5、噪声特性是未知的。6、经常需要多帧检测，增加了计算量和复杂度。本文的主要贡献：1、全面分析了基于深度神经网络来做红外小目标检测
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2024-05-28 11:38:50
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例如:i)图像的缩放;ii)浅网络;iii)上下文信息;iv)超分辨率。补充还有针对小目标的图像增强，这个是最新的一篇论文中有提到。对于许多下游任务来说小目标检测相当重要。对于自动驾驶车辆安全来说，从高清图像中检测出小样本或者远距离样本相当重要。许多目标，例如交通灯或者行人，在高清样本中很难被察觉。在医学图像中，对于肿块或者肿瘤的早期检测对于尽早的精准诊断十分重要，然而这些目标很有可能大小只有几个
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2024-05-13 14:19:17
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红外弱小目标的检测与跟踪算法主要分为两类：跟踪前检测DBT和检测前跟踪TBD。经典的小目标检测与跟踪方法是DBT，即先根据检测概率和虚警概率计算单帧图像的检测门限，然后对每帧图像进行分割，并将目标的单帧检测结果与目标运动轨迹进行关联，最后进行目标跟踪，适应于信噪比比较高的情况，常用的方法有：小波分析方法、背景抑制法、基于变换的方法、门限检测方法。TBD即对单帧图像中有无目标先不进行判断，而是先对图
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2023-12-10 14:44:45
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目录 1.工业油污数据集介绍1.1 小目标定义1.2 难点 1.3 工业缺陷检测算法介绍1.3.1 YOLOv82.Wasserstein Distance Loss介绍3.GiraffeDet介绍4.小目标检测头 1.工业油污数据集介绍三星油污缺陷类别：头发丝和小黑点，["TFS","XZW"] 数据集大小：660张，包括部分良品图
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
Figure 1. 深度图和Ground-Truth [1]Figure 2. Absolute Trajectory Error(ATE) on KITTI dataset [1]1. 概述1.1为什么要讲这篇文章？在无人驾驶、3D重建和AR三个领域中，对于周围环境物体的深度(Depth)和对自身位置的估计(State Estimation)一直是一个非常棘手而复杂的问题。过去常用的方法，传统的
本文总结： PP-YOLO以YOLOv3为基础进行开发，主要尝试结合现有的各种几乎不增加模型参数和FLOPs的多个的tricks，以尽可能提高检测器的精度，同时确保速度几乎不变； Backbone使用ResNet50-vd替代YOLOv3中的DarkNet-53；为了解决替换backbone可能造成的问题，平衡效率和性能，仅在最后一阶段，使用可变形卷积替换3×3的卷积层。 使用其他多种trick，
目标：红外遥控原理的理解1.红外遥控简介红外线是波长介于微波和可见光之间的电磁波，波长在760纳米到1毫米之间，是波形比红光长的非可见光。自然界中的一切物体，只要它的温度高于绝对零度(-273)就存在分子和原子的无规则运动，其表面就会不停的辐射红外线。当然了，虽然是都辐射红外线，但是不同的物体辐射的红外强度是不一样的，而我们正是利用了这一点把红外技术应用到我们实际开发中。红外发射管很常用，在我们的
文章目录前言一、The Dense Nested Interaction Module;二、Channel and Spatial Attention Module;三、Cascade Multi-Scale Convolution Module；四、Dual Supervised Module；五、一些实验结果。总结 前言最近在做一些小目标分割的课题，看了一些论文后，亲自做了一些网络模块的实验
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2024-06-16 10:38:00
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《解决目标检测中的小目标问题》 目标检测的前身是滑窗 + 图像分类，如果想要对图像进行鲁棒的分类，首先特征要能够覆盖整幅图像，而且编码的前景信息要比噪声背景信息更加显著。这对于小目标来说比较难做到，所以小目标检测一直是目标检测中的一个难点，2015年的一篇论文 Deep Proposal 中对浅层语义特征和深层语义特征在目标检测中的作用做了分析，结论是深层语义特征能够以较高的查全率找到感兴趣的对
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2024-05-12 22:30:04
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1.目标检测 “目标检测”主要解决两个问题：图像上多个目标在哪里（位置），是什么（类别）人们一般把其发展历程分为3个阶段： a.传统的目标检测方法 b.两阶段检测器 以R-CNN为代表的结合region proposal和CNN分类的目标检测框架(R-CNN, SPP-NET, Fast
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2024-08-17 15:04:07
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深度学习红外小目标研究现状_2021.7.6更新 2019年 TBC-Net（TBC-Net: A real-time detector for infrared small target detection using semantic constraint） link TBC-net分为目标特征提取模块TEM和语义约束模块SCM，分别用于从红外图像中提取小目标和对训练过程中提取的目标图
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2023-11-16 11:51:11
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1、通常的CNN网络结构如下图所示 图1上图网络是自底向上卷积，然后使用最后一层特征图进行预测，像SPP-Net，Fast R-CNN，Faster R-CNN就是采用这种方式，即仅采用网络最后一层的特征。以VGG16为例子，假如feat_strid
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2024-03-28 10:55:10
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导读以Tiny YOLOV3的速度达到YOLOV3的效果。论文链接：后台发送“小目标检测网络”获取论文链接。1. 介绍本文提出一种专门用于检测小目标的框架，框架结构如下图：我们探索了可以提高小目标检测能力的3个方面：Dilated模块，特征融合以及passthrough模块。Dilated Module：上下文信息对于检测小目标是很重要的，一种方法是重复的上采样来恢复丢失的信息，同时下采样来扩大感
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2024-05-29 08:39:05
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meanshift跟踪算法：meanshift算法用于视觉跟踪时，将基于前一图像中的对象的颜色直方图在新图像中创建置信度图，并使用均值平移来找到靠近对象旧位置的置信度图的峰值。 置信度图是新图像上的概率密度函数，为新图像的每个像素指定一个概率，该概率是前一图像中的对象中出现的像素颜色的概率。meanshift跟踪算法步骤： ① 选择搜索窗口，包括窗口的初始位置、大小、形状（对称或歪斜，矩形或圆心）
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2024-05-21 20:06:49
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GAN生成式对抗网络的引入1.GAN的用途①广泛应用于图像超分重建、表示学习、风栺转移等任务中。对于检测小目标，文献中提出利用Perceptual GAN 来增强小目标的特征表达。传统的 GAN 中生成器是学习从噪声分布到数据的映射，而Perceptual GAN 则是负责寻找不同尺度物体间的结构关联，在生成器中通过引入低层精细粒度特征将原来较差的小目标特征转换为超分辨率的表达形式，使得生成器将小
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2024-04-26 13:09:19
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Dense Nested Attention Network for Infrared Small Target Detection1.红外小目标的特点与本文的贡献红外小目标检测的特点本文的几个贡献2.网络结构解析DNANet整体网络结构特征提取模块特征金字塔融合模块八连通邻居聚类模块3.损失计算4.评价指标5.论文信息 Target Detection) 1.红外小目标的特点与本文的贡献红外
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2024-05-28 11:12:12
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