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 目标检测 

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了解目标检测领域的最新研究进展和方法,包括针对无人机目标检测的模型无关防御对抗性补丁攻击、基于分组洗牌的多尺度多通道注意力和多模态监督的 RGB-T 目标检测等。

2024 年 V3Det 挑战赛:广泛词汇和开放词汇目标检测的方法和结果

原文约200字,阅读约需1分钟。发表于:

通过分析参与者提交的方法和解决方案,我们旨在激励巨大词汇和开放词汇目标检测领域的未来研究方向,推动该领域的进展。

通过评估现有开放词汇物体检测方法,发现大多数方法难以准确捕捉和区分物体的细节。同时总结了当前方法的局限性和有望克服这些缺点的研究方向。

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自助学习多模态预训练在 3D 目标检测中的应用

发表于:

通过使用与图像相关的 shelf-supervision 模型对配对的 RGB 和 LiDAR 数据进行无监督预训练,我们提出了一种能够生成零样本 3D 边界框的点云表示方法,这种方法在半监督检测中能够显著提高检测准确性,尤其适用于 LiDAR-only 和多模态 (RGB + LiDAR) 检测。我们在 nuScenes 和 WOD 上展示了我们方法的有效性,并在有限数据环境中明显改进了之前的工作。

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教学中的不确定性:释放目标检测知识蒸馏的潜力

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

提出一种基于特征的知识不确定性蒸馏范式,能够与现有的蒸馏方法无缝集成,通过蒙特卡洛 dropout 技术引入知识不确定性,提高学生模型对潜在知识的探索能力,并在目标检测任务中获得有效性验证。

本文介绍了一种面向少教师推理的知识蒸馏方法(FTI KD),通过比较式知识蒸馏(CKD)来减少对教师模型推理的依赖。实验证明,CKD优于最先进的数据增强和知识蒸馏技术。

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具有理论保证的无监督目标检测

原文约400字,阅读约需1分钟。发表于:

通过深度神经网络实现无监督目标检测是一个通常具有少量或没有有关学习表示的保证的难题。我们提出了第一个在理论上保证能够恢复真实目标位置的无监督目标检测方法,同时与编码器和解码器的感受野尺寸、目标尺寸和渲染过程中使用的高斯宽度相关的小偏移有关。我们对这些变量如何影响误差进行了详细分析,并进行了合成实验证实了我们的理论预测,像素级精度。我们还在基于 CLEVR 的数据上进行实验,结果表明,与当前...

该文章介绍了一种通过深度神经网络实现无监督目标检测的方法,恢复真实目标位置并对误差进行了详细分析和实验证实。该方法的预测误差始终在理论界限内,为目标检测方法提供了新的研究途径。

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UEMM-Air: 无人机目标检测的综合多模态数据集

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

提出了一种基于 Unreal Engine(UE)的多模态无人机目标检测数据集 UEMM-Air,通过模拟不同无人机飞行场景和目标类型,自动收集来自不同角度、高度的数据,并使用新颖的启发式自动注释算法生成准确的目标检测标签。该数据集包含 20k 对图像,具有 5 种模态和精确的注释,并且在众多实验中建立了新的基准结果,表明在 UEMM-Air...

该文章介绍了基于Unreal Engine的多模态无人机目标检测数据集UEMM-Air,包含20k对图像和5种模态,可用于预训练模型和支持研究。

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【TVM 教程】编译 PyTorch 目标检测模型

原文约1500字,阅读约需4分钟。发表于:

本文介绍如何用 Relay VM 部署 PyTorch 目标检测模型。首先应安装 PyTorch。此外,还应安装 TorchVision,并将其作为模型合集(model zoo)。PyTorch 版本应该和 TorchVision 版本兼容。目前 TVM 支持 PyTorch 1.7 和 1.4,其他版本可能不稳定。

本文介绍了在Ubuntu上编译TVM的步骤,包括安装依赖项、下载源代码、编译TVM和LLVM部分等。需要注意的是,这些步骤是基于Ubuntu 18.04 LTS 64-bit环境的,其他环境可能会有所不同。

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UVCPNet: 无人机 - 车辆协作感知网络用于 3D 目标检测

发表于:

通过开发虚拟数据集 V2U-COO,设计跨领域自适应模块 CDCA 以及协同深度优化模块 CDO,本文提出了一种专门用于空中 - 地面协同感知的框架,并在虚拟数据集和公共数据集上进行了广泛实验证明了其有效性,使检测准确率分别提高了 6.1% 和 2.7%。

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全球 Clipper:增强基于 Transformer 的目标检测模型的安全性和可靠性

原文约300字,阅读约需1分钟。发表于:

通过引入全局剪贴板和全局混合剪贴板的有效缓解策略,该研究旨在增强基于 Transformer 模型的鲁棒性,减少软错误导致的错误推断,并对注意力块在 Transformer 中的独特方面及其与 CNNs 的操作差异进行了详细研究。

本研究提出了一个轻量级检测器,利用冻结的CLIP图像编码器和可训练的MLP,克服了医学成像领域的挑战。通过教师-学生框架和未标记数据,实现了卓越性能。实验结果显示,相对于基准线,方法提高了10.6%的宏F1得分。

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DenoDet: SAR 图像目标检测的注意力可变多子空间特征去噪方法

发表于:

提出了一种基于频域变换的神经网络辅助的合成孔径雷达(SAR)目标检测方法,通过校正卷积偏差并关注高频信息,形成自然的多尺度子空间表示,从多子空间去噪的角度来检测目标,在多个 SAR 目标检测数据集上实现了最先进的成绩。

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多尺度方向感知网络用于红外小目标检测

发表于:

提出了一个多尺度方向感知网络(MSDA-Net),首次尝试将红外小目标的高频方向特征作为领域先验知识集成到神经网络中,并通过创新的多方向特征感知(MDFA)模块、多尺度局部关联学习(MLRL)模块、高频方向注入(HFDI)模块等进行完整的特征提取和定位。大量实验结果表明,MSDA-Net 在公共数据集 NUDT-SIRST、SIRST 和 IRSTD-1k 上实现了最新的最佳效果。

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