这篇文章的主要思想就是对小目标样本进行过采样,然后对样本里的小目标进行复制粘贴,以此来提供足够的小目标来和anchor进行匹配,以此实现提高小目标检测的性能。 作者提出了三种复制粘贴小目标的方式: 图像中选择一个小目标,然后在随机位置复制粘贴多次 图像中选择许多小目标,并在任意位置复制粘贴它们一次 图像中所有的...
51CTO博客已为您找到关于小目标检测精度提升方法的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及小目标检测精度提升方法问答内容。更多小目标检测精度提升方法相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
小目标检测是一个具有挑战性但重要的话题。与通用目标检测不同,小目标检测面临诸如信息丢失、特征表示噪声、边界框扰动容忍度低和样本不足等问题。程等人[30]对小型目标检测方法进行了广泛回顾,将其分为样本导向、尺度感知、基于超分辨率、上下文建模[36]和聚焦-检测等各组别。然而,航拍图像通常包含大量小目标,并且具...
小目标检测是一个具有挑战性但重要的话题。与通用目标检测不同,小目标检测面临诸如信息丢失、特征表示噪声、边界框扰动容忍度低和样本不足等问题。程等人[30]对小型目标检测方法进行了广泛回顾,将其分为样本导向、尺度感知、基于超分辨率、上下文建模[36]和聚焦-检测等各组别。然而,航拍图像通常包含大量小目标,并且具...
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv5中的C2f和Bottleneck模块,主要针对的是小目标检测,主要创新点可以总结如下:多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出,这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征,从而更准确地识别和分割图像中的物体。 通过本文你能够了解到:DWRSeg的基本原...
车辆检测小目标,是指利用计算机视觉技术对道路上的车辆进行自动检测和识别的任务。该任务旨在通过图像处理算法,对道路上的车辆进行准确的检测和分类,以实现智能交通系统和驾驶辅助系统的发展。车辆检测小目标是计算机视觉领域中的一个重要研究方向,其应用场景包括交通监控、智能驾驶、智慧城市等。通过对图像或视频中车辆的...
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv8中的C2f和Bottleneck模块,主要针对的是小目标检测,主要创新点可以总结如下:多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出,这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征,从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到:DWRSeg的基本原理...
本文内容给大家带来的DWRSeg中的DWR模块来改进YOLOv5中的C2f和Bottleneck模块,主要针对的是小目标检测,主要创新点可以总结如下:多尺度特征提取机制的深入研究和创新的DWR模块和SIR模块的提出,这种方法使得网络能够更灵活地适应不同尺度的特征,从而更准确地识别和分割图像中的物体。通过本文你能够了解到:DWRSeg的基本原理...
IOU_Loss:主要考虑检测框和目标框重叠面积。 GIOU_Loss:在IOU的基础上,解决边界框不重合时的问题。 DIOU_Loss:在IOU和GIOU的基础上,考虑边界框中心点距离的信息。 CIOU_Loss:在DIOU的基础上,考虑边界框宽高比的尺度信息。 Yolov4中采用了CIOU_Loss的回归方式,使得预测框回归的速度和精度更高一些。
摘要：目标检测是计算机视觉领域最基本的问题之一，已经被广泛地探讨和研究。虽然近年来基于深度卷积神经网络的目标检测方法使得检测精度有了很大提升，但是在实际应用中仍然存在较多挑战。综述了目标检测领域的最新研究趋势，针对不同的目标检测挑战和难题：目标尺度变化范围大、实时检测问题、弱监督检测问题和样本不均衡问题...