yolo遥感目标检测论文

本篇文章是对目标检测YOLO系列的性能总结，主要介绍了2021年YOLO系列的最高精度YOLOR是怎样炼成的。 YOLOR出自论文You Only Learn One

目标检测论文解读复现之十：基于YOLOv5的遥感图像目标检测（代码已复现） m0_70388905的博客 11-17 1669 目标检测是遥感 图像处理领域的一项重要技术，遥感

文章目录一、小样本目标检测简介二、小样本目标检测的方法2.1 基于微调的方法2.2 基于元学习的方法三、小样本目标检测现有的问题四、参考资料 一、小样本目

YOLO是英文“You only look once”的缩写,表示目标检测算法只需要对目标图片作一次卷积就能完成目标检测,简单快速,而不需要使用滑动窗口移动一次检测一次,从而导致检测速度非常慢。

提出了一种基于旋转框回归的YOLOV5的遥感图像车辆目标检测方法,主要包括:对损失函数进行改进;设计了一种旋转目标检测方法,提高了网络的检测准确率。使用Google Earth中的遥感

9.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小​​​​​​ 10.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具 11.YOLOv5结合人体姿态估计 12.超越YOLOv5

特别特别水的论文 ，数据集和权重晚点放到仓库里面 摘要 行人、车辆检测是自动驾驶中的一项重要技术，对于行人、车辆检测往往需要较高的精确度和实时性

Yolov1~v3系列是目标检测one stage领域非常经典的网络模型,尤其是YoloV3,借鉴了ssd的多尺度采样输出,使得对小目标的检测能力也大大提升,即便和SSD Faster R-CNN比起来,也是毫不逊色

Density Map Guided Object Detection in Aerial Images 论文阅读笔记 出处：CVPR2020 一、介绍 文章主要研究的是基于高分辨率航拍图像的目标检测，其难点有

解读|目标检测算法YOLOF:You Only Look One-level Feature 10.Robust and Accurate Object Detection via Adversarial Learning 所提出方法将最先进的 EfficientDets 在 COCO 目标检