1. 前言前几天听人聊到了这个YOLT，本着长见识的目的稍微看了看，然后打算在这里给没看到的人做一个科普，希望这里面的几个Tricks可以对你有所启发。YOLT论文全称You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery ，是专为卫星图像目标检测而设计的一个检测器，是在YOLOV2的基础上进行改进的
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2022-04-19 15:25:36
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本文分享一个基于YOLO v2 改进的卫星图像目标检测框架 — YOLT，针对许多朋友在近期亚马逊云科技【AI For Good - 2022】挑战赛中遇到的大尺寸卫星图像识别困难的问题提供一个不错的思路。目前 YOLT 框架已更新至v4，并在 GitHub 上进行开源。开源地址：https://github.com/avanetten/yolt
1. 前言前几天听人聊到了这个YOLT，本着长见识的目的稍微看了看，然后打算在这里给没看到的人做一个科普，希望这里面的几个Tricks可以对你有所启发。YOLT论文全称「You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery」2. 介绍众所周知，卫星图像的目标检测和普通场景的目标检测最大
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolt文件)特别声明：本数据集不对训练的模型
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2024-10-11 16:50:33
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数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolt文
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2024-09-29 15:33:00
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论文名称：《 You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detection In Satellite Imagery 》论文下载：https://arxiv.org/abs/1805.09512论文代码：https://github.com/CosmiQ/yolt算法解读：这篇文章是做卫星图的目标检测，在YOLO v2算法基础上做了改进得
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2024-06-26 15:03:53
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文章导读本文通过一篇YOLT的文章引出超大分辨率的图片遇到目标检测任务该如何处理？此类问题一般出现在遥感领域和医疗影像中居多，我们先来分析超大图像的目标检测存在哪些问题，然后学习一下YOLT是如何解决这些问题的，最后结合现有技术探讨目前的可行性方案。1当超大分辨率图像邂逅目标检测任务曾经有小伙伴问过我针对超大分辨率的图像如何做目标检测任务？我们先思考一下超大分辨率数据在哪些场景中会出现，比如卫星地
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2022-10-04 08:29:27
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YOLTV8 — 大尺度图像目标检测框架【ABCnutter/YOLTV8: ?】针对大尺度图像（如遥感影像、大尺度工业检测图像等），由于设备的限制，无法利用图像直接进行模型训练。将图像裁剪至小尺度进行训练，再将训练结果进行还原拼接是解决该问题的普遍思路。YOLT项目（[1805.09512] You Only Look Twice: Rapid Multi-Scale Object Detect
前戏本文要介绍一篇新的论文及开源项目：YOLO-LITE看名字，就知道属于YOLO系列。这篇文章于2018年11月15日首发在arXiv上，考虑到该work开源了，于是Amusi就特意深挖一下推荐给大家。CVers应该都知道YOLO官方三部曲：YOLOv1—>YOLOv2—>YOLOv3。其实还有很多衍生版，如YOLT和YOLO3D等。那么YOLO-LITE是与上述work有什么区别呢
原创
2021-01-31 20:30:28
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