小目标检测和对象尺度差异存在挑战 现有研究方法对于大场景中如此极端尺度变化的物体缺乏灵活性,缺乏对不同尺度物体的适应性。 1.2 解决方案 构建了一个自适应缩放网络(简称AdaZoom),对大场景图像中小物体的区域进行“聚焦”,并对不同尺度的物体进行自适应缩放 让目标检测成为主动,将AdaZoom的学习制定为基于强化学习(R...
(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等)、目标检测算法(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等)、图神经网络(GCN、GAT、GIN等)、强化学习(Q-Learning、DQN等)、深度学习模型可解释性与可视化方法(CAM...
-（b）通过联合预训练图像主干和视图变换，以视觉为中心的目标检测器可以学习更准确的空间信息，从而提高...
9第五部分目标检测任务中的强化学习:将强化学习与目标检测任务相结合的方法。 12第六部分数据增强和模型优化:如何通过数据增强和模型优化提高目标检测性能。 15第七部分深度强化学习算法比较:比较不同深度强化学习算法在目标检测中的表现。 18第八部分实际应用案例:介绍深度强化学习在实际目标检测项目中的成功案例。 21...
这才是科研人该学的!一口气学透自动驾驶八大算法-环境感知、目标检测、语义分割、强化学习、决策与控制算法!从原理到实战,通俗易懂了!机器学习|深度学习|计算机视觉共计100条视频,包括:01.深度估计效果与应用、02.kitti数据集介绍、03 使用backbone获取层级特征等,UP
周学习简单汇报:因为没有布置具体任务,我去看了王树森那本《深度强化学习》巩固了一些概念性的基础知识,手推了上次师兄讲的如何在cv任务中用强化学习微调的所有过程,下面是在推导过程中遇到的一些问题(有些问题是确认自己理解的对不对,有些是对计算过程的不理解) Q1:目标检测中,state是图像,action是预测框?分别对...
本项研究利用深度强化学习对遥感图像中飞机目标进行定位,首次将深度强化学习与遥感目标检测结合: 将遥感目标定位转化为马尔科夫决策过程,采用先验经验训练智能体,收敛速度快且能够避免局部最优; 提出深度强化学习和分类网络结合的遥感目标检测方法(RL-CNN),具有较高检测精度。
摘要:基于强化学习的目标检测算法在检测过程中通常采用预定义搜索行为,其产生的候选区域形状和尺寸变化单一,导致目标检测精确度较低。为此,在基于深度强化学习的视觉目标检测算法基础上,提出联合回归与深度强化学习的目标检测算法。首先,深度强化学习agent根据初始候选区域所提取的信息决定相应搜索行动,根据行动选择下一个...
论文短视频 | 结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法, 视频播放量 293、弹幕量 0、点赞数 10、投硬币枚数 1、收藏人数 8、转发人数 0, 视频作者 雷达学报, 作者简介 一流雷达学术平台!雷达人——前进路上的伙伴,才华展示的舞台,思想碰撞的圣殿,沟通交流的纽带
传统的目标检测方法通常基于手工设计的特征提取和机器学习算法,如支持向量机(SVM)或卷积神经网络(CNN)。尽管这些方法在一些场景下取得了良好的效果,但在处理复杂场景、目标遮挡、光照变化等挑战性问题时存在一定的局限性。 强化学习(ReinforcementLearning,RL)是一种机器学习方法,其通过智能体与环境的交互来学习在某一...