1. Asymmetric Contextual Modulation for Infrared Small Target Detection 本文的贡献如下: 开源数据集 SirstDai。 提出ACM模块,可以实现小目标浅层和深层信息的高效交互。 超越了当时的其他算法。 目前该文章的代码一共有两版本DaiMxnet以及ZhangPytorch,本项目中将采用Paddle复现。 推荐阅读PP-ISTD:Dense Nested Attent...
这篇论文最重要的贡献就是数据集,在这之前基于深度学习的红外弱小目标论文还较少,这篇文章也一定程度上推动了深度学习在红外弱小目标检测上的发展。 PP-ISTD ? 寻求构建基于的Paddle Paddle的红外弱小目标检测算法, 如果你也对红外弱小目标检测感兴趣欢迎加入一起复现更多的算法。 Asymmetric Contextual Modulation for...
数据集介绍 !rar x data/data132902/ISTD_Dataset.rar data !rar x data/data132902/train_params.rar data/ISTD_Dataset/train !rar x data/data132902/test_C_fixed_official.rar data/ISTD_Dataset/test !rar x data/data132902/train_C_fixed_ours.rar data/ISTD_Dataset/train 展开 文件列表 ISTD_Datas...
[英]Test whether a dataset is backed by TDB. [中]测试数据集是否由TDB支持。 代码示例 代码示例来源:origin: apache/jena /** Test whether a dataset is backed by TDB. */ publicstaticbooleanisTDB1(Datasetdataset){ DatasetGraphdsg=dataset.asDatasetGraph(); returnisTDB1(dsg); } 代码示例来源:orig...
具有丰富目标的开源数据集(即 NUDT-SIRST)。 在所有现有的 SIRST 数据集上表现良好。 文章作者提供了Pytorch的实现Code,本项目中将采用Paddle复现。 2. 算法详解 文章的核心模型如下: 模型由三部分组成,分别是(a) 特征提取模块。首先将输入图像送入密集嵌套交互模块(DNIM),以实现渐进式特征融合。然后,通过通道和...
具有丰富目标的开源数据集(即 NUDT-SIRST)。 在所有现有的 SIRST 数据集上表现良好。 文章作者提供了Pytorch的实现Code,本项目中将采用Paddle复现。 算法详解 文章的核心模型如下: 模型由三部分组成,分别是(a) 特征提取模块。首先将输入图像送入密集嵌套交互模块(DNIM),以实现渐进式特征融合。然后,通过通道和空间...