总结 超分重建相当于是对图像进行了优化,微调了整体的光照色彩,减少了噪点。但这并不代表一定能优化目标的检测,最多是从另一个视角进行再次检测,效果变好变坏都有可能。
大部分目标检测,无论是CNN结构如CenterNet或者Transformer结构,如DETR,一般可以抽象为Encoder Decoder的结构。Encoder E负责将图片编码到一个低维的向量E(t(x))。Decoder Do随后从低维中向量推断目标信息。如果我们能使得E提取的特征向量保留住与降采样率s,噪音n,卷积核k等无关的结构,这个网络就自然拥有类似人一样...
【目标检测】超分重建对小目标检测有效性探究,超分重建相当于是对图像进行了优化,微调了整体的光照色彩,减少了噪点。但这
基于深度学习的图像超分目标检测算法的研究是将图像超分和目标检测两个任务相结合的研究方向。目标检测是指在图像中定位和识别出特定类别的物体。在实际应用中,图像超分和目标检测的结合可以提高目标检测的准确性,并且能够更好地还原图像的细节,从而帮助人们更好地理解和分析图像中的目标。 目前,基于深度学习的图像超...
【摘要】 前言 前段时间在看一些小目标检测的文献综述,看到一种思路是将图片超分重建之后再送到检测网络中进行检测。 优点是检测效果提升,缺点是可能会造成伪影。 实践出真知,本篇就用DOTA-test数据集中的一张图... 前言 前段时间在看一些小目标检测的文献综述,看到一种思路是将图片超分重建之后再送到检测网络中...
显著目标检测和图像超分 图像显著性检测算法 1.基于谱残差法的显著性检测 (Saliency Detection: A Spectral Residual Approach) 给定一幅图像,I(x)首先计算其2维离散傅里叶变换,将其从空间域转换到频域,对幅值取对数后得到log谱L(f): 式中F代表2维离散傅里叶变换,I·I代表其幅值,φ代表其相位。
视觉目标检测 V3Det: Vast Vocabulary Visual Detection Dataset V3Det是一个用于视觉目标检测的大规模词汇视觉检测数据集,具有精确标注的大规模图像边界框。该数据集具有以下吸引人的特点: 词汇量大: V3Det包含来自13,204个类别的真实世界图像上的物体边界框,比现有的大规模词汇目标检测数据集(如LVIS)大10倍。
关键点识别(Key Point)任务是找出图片中的关键点,最常见的就是人体关键点检测,例如下图中的线就是由几个关键点连成的,可以用来判断人的姿态。 图像生成任务是指根据输入(可以是图片或者其他数据),生成目标图像。例如下图中的风格迁移,生成了一个新的图片,具有一张图片的轮廓和另一张图片的风格。图像生成任务也可以...
一种基于目标检测和超分重建的小目标分割方法和装置专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于目标检测和超分重建的小目标分割方法和装置说明:本发明涉及一种基于目标检测和超分重建的小目标分割方法和装置,首先对小目标进行检测,并将小目标图...专利查询请上爱企查
1.实验目标 输入大小为h×w的图像X,输出为一个sh×sw的图像 Y,s为放大倍数。 2.数据集简介 本次实验采用的是 BSDS500 数据集,其中训练集包含 200 张图像,验证集包含 100 张图像,测试集包含 200 张图像。 数据集来源:https://download.csdn.net/download/weixin_42028424/11045313 ...