优质答主摘要在目标检测公共数据集 MS COCO[1]上,小目标和大目标在检测性能上存在显著差距,小目标 的检测性能通常只有大目标的一半。由此可见,小目标检测仍然是充满挑战的。此外,真实场景是错
2021年小目标检测最新研究综述
在目标检测公共数据集 MS COCO[1]上,小目标和大目标在检测性能上存在显著差距,小目标 的检测性能通常只有大目标的一半。由此可见,小目标检测仍然是充满挑战的。此外,真实场景是错
小目标检测算法对比AZ
小目标检测算法对比——AZ-NETVSPGAN 这两篇论文都是对小目标检测进行改进的算法,AZ-NET是一篇2016年的CVPR论文,而PGAN则是2017CVPR的一篇论文,二者之间采 用了不同的方法,在
CVPR2022QueryDet加速高分辨率小目标检测
背景：对小目标检测的性能和效果不满意解决办法：先用低分辨率的图片预测到小目标的粗定位；用这些粗位置稀疏引导的高分辨率特征计算出准确的预测结果。
CVPR小目标检测上下文和注
1. 简要. 在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。. 特别是 检测小目标仍然具有挑战性 ，因为它们分辨率低，信息有限。. 有研究员提出了一种利用上下文的
CVPR21小目标检测上下文
CVPR小目标检测：上下文和注意力机制提升小目标检测（附论文 下载） 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G CVPR21文章我们也分享了很多最佳的框架，在现
CVPR小目标检测上下文和注
CVPR文章我们也分享了很多最佳的框架,在现实场景中,目标检测依然是最基础最热门的研究课题,尤其目前针对小目标的检测,更加吸引了更多的研究员和企业去研究,今
CVPR2020的密集小目标检测方法
论文地址:开源代码:这篇文章将的是基于CenterNet之上的小创新,并且对数据集进行了旋转。DRN动态增强
附论文CVPR2021上下文和注意力机制提升小目标检测
论文: 1 简要 在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。特别是检测小目标仍然具有挑战性,因为它们分辨率低,信息有限
有研究员提出了一种利用上下文的目标检测方法来提高检测小目标的精度。. 该方法通过连接多尺度特征，使用了来自不同层的附加特征作为上下文。. 研究员还提出
在目标检测公共数据集 MS COCO[1]上,小目标和大目标在检测性能上存在显著差距,小目标 的检测性能通常只有大目标的一半。由此可见,小目标检测仍然是充满挑战的。此外,真实场景是错
CVPR2022论文和代码整理:欢迎关注: Transforming Model Prediction for Tracking 论文/Paper: http
在今年4月,我们也邀请到了UP-DETR的论文一作戴志港来参加极市举办的主题为CVPR2021论文研讨会的线下沙龙,详细报告以及视频回放可以戳:极市沙龙回顾|CVPR2021-戴志港:UP-DETR,针对目
目标检测器能够将未知目标标记为”unknown“，并随着模型接触到新的标签而逐渐学习”unknown“。. 作者指出本文的两个主要创新点，一个是基于能量的未知检测分
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