论文题目：MLCVNet: Multi-Level Context VoteNet for 3D Object Detection论文题目：3D Object Detection with Pointformer两篇文章要对比着来看首先，我们来看看mlcvnet做了些什么 万物的起源：mlcvnet将attention模块引入了点云目标检测中： 文章主要由三个部分组成：ppc ooc及GSC 首先
论文【YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection】YOLOv4目标检测模型虽然没有特别的理论创新，但实验并应用了很多最新的CNN方面的方法和技巧，在公开数据集上的检测性能与速度都达到非常高的水平。使用了一些通用方法Weighted-Residual-Connections (WRC), Cross-Stage-Partial-con
转载
2024-07-02 21:23:10
236阅读
【导读】目标检测技术是当今计算机视觉领域的发展趋势。在场景图像和视频中，有许多方法被用来检测物体。在资源和执行时间方面，每种技术都有自己的优势和局限性。检测视频中的物体也需要大量的技术知识和资源。 因此，人们一直在寻找一种简单、快速的目标检测方法。在本文中，我们将演示如何检测视频中看到的对象，只需5个步骤。我们将在本任务中使用pixellib库，该库使用实例分割检测对象。我们还将使用预训练Mas
转载
2024-05-07 15:46:02
453阅读
文章目录UAVDT数据集转化为MOT数据集MOT17 数据集格式traindet.txtgt.txtseqinfo.initestdet.txtUAVDT1. 自行创建下面文件夹路径2. 操作并得到gt.txtseqinfo.ini代码 UAVDT数据集转化为MOT数据集MOT17 数据集格式├── MOT17
│ ├── images
│ ├── labels_with_idstrai
目录1.VisDrone2.DOTA3.UCAS-AOD4.UAVDT5.UAV1236.CARPK7.AU-Air8.ERA9.VEDAI10.ITCVD11.DLR3kVehicle12.OIRDS13.NWPU14.DIOR1.VisDroneVisDrone2022数据集由中国天津大学机器学习与数据挖掘实验室的AISKYEYE团队收集。基准数据集由 265，228 帧和 10，209 张静
