为了节省标注人力，降低数据标注成本，半监督目标检测（SSOD）应运而生。半监督目标检测旨在利用少量的标注数据和大量的无标注数据进行模型训练，在最新进展中，其主要依赖于Mean-Teacher框架以及Pseudo-labeling技术，即用教师模型在无标注数据上生成的伪标签（Pseudo labels）训练学生模型，再基于学生模型在时序上的权重均...
特别是对于3D目标检测,已经有一些工作评估了基于激光雷达或融合模型的鲁棒性[2,39,43,49,60],然而,基于相机的3D目标检测器的鲁棒性,尤其是那些BEV表示尚未得到充分利用。 实验准备 在评估视觉相关BEV检测模型和非BEV检测模型的鲁棒性之前,首先介绍一些实验说明:使用nuScenes的验证集来研究7个现代3D目标检测器,如表1...
目标检测无痛涨点新方法 | DRKD蒸馏让ResNet18拥有ResNet50的精度 PyTorch 2.0正式版来了! CVPR2023最新Backbone | FasterNet远超ShuffleNet、MobileNet、MobileViT等模型 CVPR2023 | 集成预训练金字塔结构的Transformer模型 AAAI 2023 | 一种通用的粗-细视觉Transformer加速方案 大核分解与注意力机制的巧妙结合,图像超...
6、在预测特征图中结合更底层的预测信息,因为底层信息会包含更多的图像细节在里面,这些细节是检测小目标所需要的。这也说明了直接拿高层的信息进行检测效果是很差的。将高层信息与底层信息进行融合。通过passthrough layer进行融合,将相对底层特征图与高层特征图进行融合从而提升我们检测小目标的效果。用一个1*1的降维卷...
CVPR2023目标检测 目标检测accuracy,有兴趣的朋友可以相互讨论技术论文:https://arxiv.org/abs/2004.10934官方代码:https://github.com/AlexeyAB/darknet Abstract有大量的技巧可以提高卷积神经网络(CNN)的准确率(accuracy)。需要在大数据集下对这种技巧的组合
凭借OmDet展现的优异性能，联汇科技OmLab团队在CVPR 2023第二届CVinW（Computer Vision in the Wild）workshop中的ODinW（Object Detection in the Wild）开放域目标检测挑战赛中获得 Zero-Shot（零样本数据学习）、Few-Shot（小样本数据学习）赛道获得双料冠军，在Full-Shot（全量数据学习）赛道获得第二的佳绩。Zero...
深度学习|2024(BMVC)|多尺度自适注意MASAG|1个魔改即插即用模块,科研水论文,多尺度特征融合模块,适用目标检测、医学分割、图像分类等所有CV任务 1749 1 5:05 App 深度学习|2024(CVPR)|SH-Vit单头注模块|2个原创改进及代码实现|SH-Vit单头注模块,魔改多尺度单头注意力及动态通道单头注,适用于所有CV任务 1401...
YOLOv8v10涨点改进 | CVPR 2024顶会 | SHViTBlock即插即用模块,轻量高效,正确使用轻松暴涨6个点,适用所有CV任务 1933 -- 1:43 App YOLOv11涨点改进 | BIBM 2024 | SMABlock高效涨点即插即用模块,正确使用轻松暴涨11个点,医学图像分割,小目标检测等所有CV任务通用 3599 -- 1:41 App 深度学习 | 图像...
在最新的 CVPR2023 论文《Collaboration helps camera overtake LiDAR in 3D detection》中,来自上海交通大学、加州大学洛杉矶分校、以及上海人工智能实验室的研究者提出了纯视觉协作探测方法(CoCa3D),通过让多个基于纯视觉的智能车高效协作,在 3D 目标探测效果上,接近甚至超越基于激光雷达的智能车。
在最新的 CVPR2023 论文《Collaboration helps camera overtake LiDAR in 3D detection》中,来自上海交通大学、加州大学洛杉矶分校、以及上海人工智能实验室的研究者提出了纯视觉协作探测方法(CoCa3D),通过让多个基于纯视觉的智能车高效协作,在 3D 目标探测效果上,接近甚至超越基于激光雷达的智能车。