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改进交通监测中的航拍车辆检测的时空物体检测
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了两种提升小型空中物体检测和分割的方法。SAHI框架在YOLO v9上应用，减少信息损失；Vision Mamba模型结合位置嵌入和双向状态空间模型，实现精确定位和背景建模。实验表明，这些方法在检测准确度和效率上有显著提升，适用于实时小型物体检测。
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关键要点
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本文介绍了两种提升小型空中物体检测和分割的方法。
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SAHI框架在YOLO v9上应用，利用可编程梯度信息减少信息损失。
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Vision Mamba模型结合位置嵌入和双向状态空间模型，实现精确定位和背景建模。
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实验结果显示，这些方法在检测准确度和处理效率上有显著提升。
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这些方法适用于实时小型物体检测。
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本文讨论了这些方法作为未来空中目标识别技术的基础模型。
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