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paper：《PV-RCNN++: Point-Voxel Feature Set Abstraction With Local Vector Representation for 3D Object Detection》（2022 IJCV）
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![[論文閱讀]RTMDet——實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/717505-1.png)
RTMDet: An Empirical Study of Designing Real-Time Object Detectors 設(shè)計(jì)實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測器的實(shí)證研究 論文網(wǎng)址：RTMDet 本文的目標(biāo)是設(shè)計(jì)一種超越 YOLO 系列的高效實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測器，并且可以輕松擴(kuò)展到實(shí)例分割和旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測等許多目標(biāo)識別任務(wù)。為了獲得更高效的模型架構(gòu)，本文探索了一種
???????? 由于其固有的特性， 小目標(biāo)在多次下采樣后的特征表示較弱 ，甚至在背景中消失 。 FPN簡單的特征拼接? 沒有充分利用多尺度信息 ， 在信息傳遞中引入了不相關(guān)的上下文 ，進(jìn)一步降低了小物體的檢測性能 。為了解決上述問題，我們提出了簡單但有效的 FE-YOLO
目前，小樣本圖像目標(biāo)檢測方法多基于經(jīng)典的倆階段目標(biāo)檢測算法Faster R-CNN作為主干網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)然也有將YOLO，SSD一階段目標(biāo)檢測算法作為主干網(wǎng)絡(luò)的。 檢測過程中不僅需要提取分類任務(wù)所關(guān)注的高層語義信息，還要獲取低層級像素級信息實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的定位。 1.2.1 基于度量學(xué)習(xí)方
![[論文閱讀]PillarNeXt——基于LiDAR點(diǎn)云的3D目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/715798-1.png)
PillarNeXt: Rethinking Network Designs for 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds 基于LiDAR點(diǎn)云的3D目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì) 論文網(wǎng)址：PillarNeXt 代碼：PillarNeXt 這篇論文\\\"PillarNeXt: Rethinking Network Designs for 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds\\\"重新思考了用于激光雷達(dá)點(diǎn)云3D目標(biāo)檢測的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)。主要的貢獻(xiàn)
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2203.02688 代碼;https://github.com/lartpang/zoomnet 最近提出的遮擋對象檢測（COD）試圖分割視覺上與其周圍環(huán)境融合的對象，這在現(xiàn)實(shí)場景中是非常復(fù)雜和困難的。除了與它們的背景具有高度的內(nèi)在相似性之外，這些對象通常在尺度上是多樣的，外觀上是模
論文題目： Object Detection in Thermal Images Using Deep Learning for Unmanned Aerial Vehicles 利用深度學(xué)習(xí)在熱圖像中實(shí)現(xiàn)無人機(jī)目標(biāo)檢測 這項(xiàng)研究提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，能夠識別無人駕駛飛行器采集的熱圖像中的微小物體。模型由三部分組成：骨干、頸部和預(yù)測頭。骨干基于 YOLOv5 的結(jié)
早期采用了大量標(biāo)注樣本回歸候選框的位置，但后來 目標(biāo)集和訓(xùn)練集數(shù)據(jù)分布不同導(dǎo)致檢測效果下降 。 對于沒有大量樣本支持的小樣本檢測應(yīng)用就需要使用 先驗(yàn)知識 來彌補(bǔ)樣本的不足。 可以分為三類： 數(shù)據(jù)域 通過先驗(yàn)知識來做數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以彌補(bǔ)樣本不足的問題，解決模
找到概率最高的目標(biāo)之后，與其他目標(biāo)進(jìn)行IOU交并比計(jì)算，若高于一定值，則說明這兩張圖片預(yù)測的是同一個(gè)目標(biāo)，則把概率低的目標(biāo)刪掉 因?yàn)槭侵苯拥玫教卣鲌D之后進(jìn)行映射，所以不限制輸入圖像尺寸 Gx，Gy是調(diào)整中心點(diǎn)，Dx（P）是回歸參數(shù),exp就是e的多少次方 從提取到的
標(biāo)題:基于卷積和注意力機(jī)制的小樣本目標(biāo)檢測 作者:郭永紅，牛海濤，史超，郭鋮 郭永紅，牛海濤，史超，郭鋮．基于卷積和注意力機(jī)制的小樣本目標(biāo)檢測 [J/OL]．兵工學(xué)報(bào). https://link.cnki.net/urlid/11.2176.TJ.20231108.1418.002 典型的FSOD使用Fast R-CNN作為基本的檢測框架 本文亮點(diǎn):引入
論文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 地址：https://arxiv.org/abs/1311.2524 分為兩個(gè)階段： 目標(biāo)候選框 Object Proposals Proposals縮放后放入CNN網(wǎng)絡(luò) 目標(biāo)候選框的實(shí)現(xiàn)：區(qū)域提案方法（Extract region proposals）：使用選擇性搜索selective search提取2000個(gè)候選區(qū)域，
