2.基于YOLOv8的无人机高空红外识别 2.1 原始结果 原始mAP为0.773 YOLOv8n summary (fused): 168 layers, 3006623 parameters, 0 gradients, 8.1 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 9/9 [00:07<00:00, 1.13it/s] all 287 2460 0.818 0.707 0.773...
To evaluate the HIT-UAV10, we trained and tested the well-established object detection algorithms, namely YOLOv422, YOLOv4-tiny, Faster R-CNN23, and SSD24, using the dataset. The results show that compared to other visual light datasets, the algorithms exhibit exceptional performance on the ...
CornerNet Saccade适用于离线处理,在COCO上将CornerNet的效率提高6.0倍,AP的效率提高1.0。 CornerNet Squeeze适用于实时检测,提高了CornerNet Squeeze的流行实时检测器YOLOv3 34.4 AP的效率和准确度,相比于COCO上YOLOv3的39.0 AP,33.0 AP。这些贡献首次共同揭示了基于关键点的检测对于需要处理效率的应用的潜力。 No-Referenc...
我们提出了一种完全卷积的单级物体检测器FCOS,以每像素预测方式解决物体检测,类似于语义分割。几乎所有最先进的物体检测器,例如RetinaNet,SSD,YOLOv3和Faster R CNN都依赖于预先定义的锚盒。相比之下,我们提出的检测器FCOS是免费的锚箱,以及免费提案。通过消除预先定义的一组锚箱,FCOS完全避免了与锚箱相关的复杂计算...