论文笔记_目标检测第8页

4D毫米波雷达分类和工程实现

4D毫米波目标检测信息丰富，可获得目标3维位置信息、径向速度vr和rcs等，能够对目标准确分类。4D毫米波和激光做好时空同步，可以用激光目标给4D毫米波做标注，提升标注效率。

奔袭的算法工程师·2024-01-30 12:28

从零开始训练 RT-DETR模型最新版本教程说明（包含Mac、Windows、Linux端）同之前的项目版本代码有区别

芒果汁没有芒果·2024-01-30 10:43

YOLOV5s行人识别改进引入CoT模块及SIOU损失函数

行人目标检测是机器视觉的一项重要课题，早就已经引起了国内外学者广泛的研究。

deleteeee·2024-01-30 08:25

论文笔记：多任务学习模型：渐进式分层提取（PLE）含pytorch实现

整理了RecSys2020ProgressiveLayeredExtraction:ANovelMulti-TaskLearningModelforPersonalizedRecommendations）论文的阅读笔记背景模型代码论文地址：PLE背景多任务学习（multi-tasklearning，MTL）：给定m个学习任务，这m个任务或它们的一个子集彼此相关但不完全相同。简单地说就是一个模型

图学习的小张·2024-01-30 07:09

计算机视觉的基本概念和技术有哪些?

目标检测和识别：这是识别图像中特定对象的过程，例如使用Haar级联、R-CNN、YOLO等技术。深度学习：这是一种强大的机器学习技术，被广泛

shanshan2099·2024-01-30 05:44

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例

【深度学习：目标检测】深度学习中目标检测模型、用例和示例什么是物体检测？

jcfszxc·2024-01-29 20:30

目标检测数据集 - 人头检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」

数据集介绍：人头检测数据集，真实场景高质量图片数据，涉及场景丰富，比如课堂行人数据、街景行人数据、车站行人数据、商场行人数据、密集行人数据、超密集行人数据、遮挡行人数据、严重遮挡行人数据等；适用实际项目应用：监控场景下人头检测项目，以及作为监控场景通用人头检测数据集场景数据的补充；标注说明：采用labelimg标注软件进行标注，标注质量高，提供VOC(xml)、COCO(json)、YOLO(tx

极智视界·2024-01-29 18:56

【YOLOv8改进-论文笔记】RFAConv：感受野注意力卷积，创新空间注意力

介绍摘要空间注意力已被广泛用于提升卷积神经网络的性能。然而，它存在一定的局限性。在本文中，我们提出了一个关于空间注意力有效性的新视角，即空间注意力机制本质上是解决卷积核参数共享的问题。然而，由空间注意力生成的注意力图中包含的信息对于大尺寸卷积核来说并不充分。因此，我们提出了一种名为感受野注意力（Receptive-FieldAttention，简称RFA）的新型注意力机制。现有的空间注意力，如卷积

程序员半夏·2024-01-29 13:06

【YOLOv8改进】Inner-IoU: 基于辅助边框的IoU损失(论文笔记+引入代码)

介绍摘要随着检测器的迅速发展,边框回归取得了巨大的进步。然而，现有的基于IoU的边框回归仍聚焦在通过加入新的损失项来加速收敛，忽视IoU损失项其自身的限制。尽管理论上IoU损失能够有效描述边框回归状态，在实际应用中，它无法根据不同检测器与检测任务进行自我调整，不具有很强的泛化性。基于以上，我们首先分析了BBR模式，得出结论在回归过程区分不同回归样本并且使用不同尺度的辅助边框计算损失能够有效加速边框

程序员半夏·2024-01-29 13:06

【YOLOv8改进】骨干网络： SwinTransformer (基于位移窗口的层次化视觉变换器）(论文笔记+引入代码)

文章目录介绍摘要创新点文章链接基本原理HierarchicalFeatureMapsPatchMergingSwinTransformerBlock基于窗口的自注意力移位窗口自注意力核心代码官方代码非官方可用代码YOLOv8引入下载YoloV8代码

程序员半夏·2024-01-29 13:36

目标检测算法改进系列之添加SCConv空间和通道重构卷积

SCConv-空间和通道重构卷积SCConv（空间和通道重构卷积）的高效卷积模块，以减少卷积神经网络（CNN）中的空间和通道冗余。SCConv旨在通过优化特征提取过程，减少计算资源消耗并提高网络性能。该模块包括两个单元：1.空间重构单元（SRU）：SRU通过分离和重构方法来减少空间冗余。2.通道重构单元（CRU）：CRU采用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。论文地址：SCConv:Spatial

我悟了-·2024-01-29 13:01

【YOLOv8改进-论文笔记】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积

文章目录介绍摘要创新点文章链接基本原理空间重构单元（SRU）分离操作重构操作通道重构单元（CRU）分割操作转换操作融合操作核心代码YOLOv8引入下载YoloV8代码直接下载

程序员半夏·2024-01-29 13:59

剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，使得RT-DETR目标检测模型高效涨点

本篇内容：剑指RT-DETR改进主干EfficientNet模型：重新思考卷积神经网络的模型扩展，YOLO系列高效涨点CSDN芒果汁没有芒果：RT-DETR最新首发创新点改进源代码！！本博客改进源代码改进适用于RT-DETR按步骤操作运行改进后的代码即可论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdfEfficientNet论文理论部分+原创最新改进RT-DETR

芒果汁没有芒果·2024-01-29 11:52

MMDetection

什么是MMDetectionMMDetection实际上是一个用于目标检测的工具包，面向深度学习时代的。

pythonSuperman·2024-01-29 09:27

毕业设计过程学习

传统的目标检测算法主要通过人工设计与纹理、颜色和形状相关的特征来进行目标区域特征的提取。随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，目标检测技术也取得了很大的成就。

pythonSuperman·2024-01-29 08:55

Domain Adaptive Object Detection for Autonomous Driving under Foggy Weather

在晴朗天气下训练的目标检测模型在大雾天气下可能由于域间隙而不够有效。本文提出了一种新的雾天自动驾驶领域自适应目标检测框架。我们的方法利用图像级别和对象级别的自适应来减少图像风格和对象外观的领域差异。

暗魂b·2024-01-29 06:21

自定义目标检测：探索YOLO流程并在自定义数据上进行训练

在这篇文章中，我将详细演示如何加载和增强数据以及边界框，训练目标检测算法，并最终查看我们在测试图像中能够多精确地检测对象。虽然随着时间推移可用的工具包变得更易于使用，但仍然存在一些可能遇到的陷阱。

小北的北·2024-01-29 06:51

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解不论是YOLOv1，还是YOLOv2，都有一个共同的致命缺陷：小目标检测的性能差。

undo_try·2024-01-29 06:10

基于PaddleDetection目标检测labelme标注自动获取

在百度的PaddleDetection项目的基础上实现目标检测labelme标注的自动获取，需要先训练一个模型，然后通过这个模型去标注，最后用labelme进行微调from__future__importabsolute_importfrom

Dandelion_2·2024-01-29 06:06

【YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测】

YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测数据集和模型YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测YOLO系列算法俯视视角下舰船目标检测可视化结果数据集和模型数据和模型下载：YOLOv6俯视视角下舰船目标检测+训练好的舰船目标检测模型

stsdddd·2024-01-29 06:04

C#简单使用Yolov5的Onnx格式模型进行目标检测

背景最近要离职了，同事需要了解一下C#如何使用yolov5系列onnx格式模型进行目标检测，由于其对C#不熟练，可能会影响公司后续的开发进度，所以趁着还在，赶紧把手尾搞好。

氷凌公子·2024-01-29 06:33

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现我们在之前实现YOLOv2的基础上，加入了多级检测及FPN，快速的实现了YOLOv3的网络架构，并且实现了前向推理过程。

undo_try·2024-01-29 06:33

论文笔记：TimeGPT-1

时间序列的第一个基础大模型1方法最basic的Transformer架构采用了公开可用的最大时间序列数据集进行训练，包含超过1000亿个数据点。训练集涵盖了来自金融、经济、人口统计、医疗保健、天气、物联网传感器数据、能源、网络流量、销售、交通和银行业等广泛领域的时间序列具有多种季节性、不同长度的周期和各种趋势类型的序列还在噪声和异常值方面有所不同2结果3一点私货时间论文并没有怎么说明不同时间序列在

UQI-LIUWJ·2024-01-29 06:56

YOLOv8-Seg改进：分层特征融合策略MSBlock | YOLO-MS ,超越YOLOv8与RTMDet，即插即用打破性能瓶颈

t.csdnimg.cn/KLSdv学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1）手把手教你如何训练YOLOv8-seg；2）模型创新，提升分割性能；3）独家自研模块助力分割；1.原理介绍摘要：作者旨在为目标检测社区提供一种高效且性能卓越的目标检测器

会AI的学姐·2024-01-28 23:00

DENOISING DIFFUSION IMPLICIT MODELS 论文笔记

前言生成模型现在主要分为两类，分别是GAN和DiffusionModel，但是GAN存在一个很棘手的问题就是训练不稳定，这也是DiffusionModel相比之下的优势。DDPM是基于Markovian扩散过程的模型，虽然在生成模型上取得了不错的效果，但是同时也存在一个大缺点，就是由于在重建生成阶段是需要一步步进行，步数通常为2000，导致推理时间非常长，需要多次迭代才能产生高质量的生成样本。基于

Unsunshine_Bigboy_?·2024-01-28 20:59

【扩张卷积or空洞卷积】如何理解Dilated Convolutions(空洞卷积)

article/details/885945501.扩张卷积的提出Multi-ScaleContextAggregationbyDilatedConvolutionsDilatedResidualNetworks论文笔记

华仔168168·2024-01-28 19:47

在小目标检测上，普通卷积和扩张卷积哪个更具备优势？

在小目标检测上，普通卷积和扩张卷积哪个更具备优势？问题解答：在小目标检测任务上，扩张卷积相对于普通卷积可能具备一些优势，尤其是由于扩张卷积在感受野和多尺度特征捕获方面的性质。

神笔馬良·2024-01-28 19:15

基于深度学习的目标检测入门：Faster R-CNN，YOLO，SSD

在学习深度学习的过程中，经常弹出不同的算法名称，同样是做目标检测的，每篇论文给出了不同的方式，这些算法之间到底有什么区别？目标检测算法有哪些？

Real_man·2024-01-28 18:48

目标检测系列5——Faster R-CNN2（代码实现）

参考黑马程序员教程(1)train.py#trainimportosimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromdetection.datasetsimportcoco,data_generatorfromdetection.models.detectorsi

晓码bigdata·2024-01-28 16:19

【GitHub项目推荐--计算机视觉工具箱】【转载】

旅之灵夫·2024-01-28 11:29

Image Enhancement Guided Object Detection in Visually Degraded Scenes

Abstract目标检测准确率在视觉退化场景下降严重。一个普遍的解决方法就是对退化图像进行增强然后再执行目标检测。

暗魂b·2024-01-28 09:21

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOV3的复现(1)总体网络架构及前向处理过程和之前实现的YOLOv2一样，根据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书，在不脱离YOLOv3的大部分核心理念的前提下

undo_try·2024-01-28 09:50

iou的cpu和gpu源码实现

zwhdldz·2024-01-28 09:10

【Deepsort-yolov5实现无人机视觉检测和跟踪】

无人机视觉检测1.1训练无人机数据集1.2无人机检测结果2.Deepsort跟踪2.1算法原理2.2无人机跟踪实现2.3无人机运动轨迹可视化2.4目标质心点保存2.5目标重识别模型要注意的问题3.飞机目标检测无人机视觉检测和跟踪系列数据集一数据集二数据集三数据集四数据集五数据集六数据集七数据集八无人机视频段

XTX_AI·2024-01-28 08:41

【论文笔记】GPT，GPT-2，GPT-3

参考：GPT，GPT-2，GPT-3【论文精读】GPTTransformer的解码器，仅已知"过去"，推导"未来"论文地址：ImprovingLanguageUnderstandingbyGenerativePre-Training半监督学习：无标签数据集预训练模型，有标签数据集微调BERTTransformer的编码器，完形填空，已知“过去”和“未来”，推导中间值论文地址：BERT:Pre-tr

爱学习的卡比兽·2024-01-28 06:44

数学建模论文笔记

一、概述1.数学建模论文组成论文电子版：摘要页、正文、参考文献、附录支撑材料：源程序代码以及调用说明、中间结果、支撑数据等首页：论文题目、摘要、关键词论文正文：问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型建立与求解、模型检验/模型改进与推广、模型优缺点评价、参考文献、附录论文格式：论文题目–黑体3号、居中；摘要标题–黑体四号、居中；摘要内容–宋体、小4号；关键词–黑体小4号；正文一级标题–黑体四号

VaIOReTto1·2024-01-28 00:07

论文笔记：Self-Supervised Contrastive Pre-Training For Time Series via Time-Frequency Consistency

2022Neurips1intro无监督与训练在NLP和CV领域的应用越来越多他们大多基于合适的，在所有数据上都一致的先验假设例如在NLP中，一个先验假设是不管是什么领域的文本，或者什么语种的文本，都遵循相同的语法规律在时间序列中，之前并没有找到一个在不同数据集上都一致的先验假设——>本文找到了一种不论在什么样的时间序列数据集中都存在的规律，那就是一个时间序列的频域表示和时域表示应该相似——>提出

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:17

论文笔记：Influence of geographical determinants on the spatial distribution of positioning uncertainties

TransactionsinGIS.20211intro1.1背景手机定位（MPL）数据的质量，尤其是空间准确性或不确定性，直接关系到人类移动性研究结果（交通、城市规划、流行病学、社会学）的可靠性空间准确性主要取决于移动定位技术基站源（COO）、到达角、差分到达时间。。。COO方法原理简单，不消耗大量计算和网络资源原理是以给定时间服务于手机的蜂窝塔的地理坐标作为用户位置的近似值——>MPL数据的空

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:46

论文笔记：Urban visual intelligence: Uncovering hidden city profiles with street view images

pnas20221方法介绍基于计算机视觉和街景图像来探索城市环境与居民生活的关系2研究区域美国的七个大都市区3实验结果3.1使用SVF（谷歌街景）估计健康、犯罪、交通和贫困街景变量被聚合到不同的空间分辨率，即人口普查区域（CT）和人口普查街区组（CBG）(A)模型拟合R²比较的散点图。仅使用SVF的模型在估计大多数变量时通常表现优于使用POI特征的模型(B)使用SVF估计与交通相关变量的R²。SV

UQI-LIUWJ·2024-01-28 00:16

YOLOv3测试和训练

参考文章：学习YOLO系列的个人总结_boss-dog的博客-CSDN博客windows操作系统上运行ultralytics/yolov3进行目标检测_itsgoodtobebad的专栏-CSDN博客0

weixin_42103837·2024-01-27 23:33

深度学习有效改进|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等

深度学习|增强模块|卷积、注意力机制、损失函数等前言本系列主要分享深度学习领域前沿技术，多数为目标检测技术和分割技术，欢迎大家收藏关注。

今天炼丹了吗·2024-01-27 21:26

Faster R-CNN原理

R-CNN->FastR-CNN->FasterR-CNN一、R-CNN（RegionwithCNNfeature)R-CNN是利用深度学习进行目标检测的开山之作。

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:12

FPN结构

在FasterR-CNN中就用到FPN结构了，FPN结构对网络的好处在于：针对目标检测任务，cocoAP(IoU从0.5~0.95的均值)提升2.3个点，pascalAP提升3.8个点。

酸酸甜甜我最爱·2024-01-27 21:42

交并比（Intersection over union）

来源：Coursera吴恩达深度学习课程如何判断目标检测算法运作良好呢？接下来，你将了解到并交比（intersectionoverunion）函数，可以用来评价目标检测算法。

双木的木·2024-01-27 20:33

Docker容器中的OpenCV：轻松构建可移植的计算机视觉环境

简介和应用领域：构建Docker镜像部署分享Docker容器1.打包Docker镜像:2.上传到Docker镜像仓库:3.在其他机器上部署并运行容器:前言计算机视觉是一门涉及图像和视频处理的领域，可以应用于目标检测

鸭鸭渗透·2024-01-27 19:40

基于OpenCV和Dlib的深度学习人脸识别技术实践与应用

在算法层面,图像处理、目标检测、语义分割等多个领域的技术不断突破,准确率与效率持续提升。

技术狂潮AI·2024-01-27 19:25

深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大，哪个检测精度容易实现，哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。

问题描述：深度学习中图像分类、目标检测、语义分割、实例分割哪个难度大，哪个检测精度容易实现，哪个速度低。请按照难度、精度容易实现程度、速度排名。

神笔馬良·2024-01-27 15:48

目标检测中目标的尺寸差异大会存在什么问题？

问题描述：目标检测中目标的尺寸差异大会存在什么问题？问题解答：目标检测中目标的尺寸差异大可能会引发一些问题，这些问题可能包括：定位问题：尺寸差异大的目标可能导致模型在定位目标位置时出现困难。

神笔馬良·2024-01-27 13:54

目标检测类不平衡会存在什么问题？

问题描述：目标检测类不平衡会存在什么问题？问题解答：目标检测中的类别不平衡指的是不同类别的目标在数据集中的样本数量差异较大。

神笔馬良·2024-01-27 13:23

目标检测中类不平衡问题的解决方案分为两种方法:修正模型本身和直接处理数据。请解释一下修正模型本身和直接处理数据这两种方法的定义和特点。

问题描述：目标检测中类不平衡问题的解决方案分为两种方法:修正模型本身和直接处理数据。请解释一下修正模型本身和直接处理数据这两种方法的定义和特点。

神笔馬良·2024-01-27 13:52

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