论文阅读笔记:Few-Shot Object Detection: A Survey. SIMONE. 2022 hear me 1 人赞同了该文章 目录 收起 论文总览 1. 背景——基础知识 1.1 CNN基础的目标检测 1.2 小样本目标检测 1.3 小样本目标检测的方法分类 2. 评估——目标检测的好与坏 2.1 衡量指标 2.2 数据集 2.3 标准化 3. 小样本目标检测...
论文题目:Open World Object Detection: A Survey 发表时间:2024 作者:Yiming Li、Yi Wang、Wenqian Wang、Dan Lin、Bingbing Li、Kim-Hui Yap 作者单位:Nanyang Technological University、The Hong Kong Pol…
《Salient Object Detection: A Survey》作者:Ali Borji、Ming-Ming Cheng、Huaizu Jiang and Jia Li 基本按照文章中文献出现的顺序。 一、L. Itti, C. Koch, and E. Niebur, “A model of saliency-based visual attention for rapid scene analysis,” IEEE TPAMI, 1998. 一个用于快速场景分析的基于显著性...
回顾20多年多层次目标检测中的加速技术,包括”detection piline“(cascaded detection, feature map shared computaion), "detection backbone"(network compression, lightweright network design), "numerical computation"(integral image, vector quantization) 目标检测的困难与挑战 不同的目标检测任务的困难不同,除了...
Object Detection in 20 Years: A Survey 这篇文章主要探讨了哪些技术进步? 文章中提到的对象检测技术的关键挑战有哪些? 在过去20年中,对象检测领域有哪些重要的算法创新? 摘要 目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一,近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以说是计算机视觉历史的缩影。如...
根据上述列出的分类因子,首先将深度域适配目标检测方法分类成如表1所示,然后在接下来的章节中回顾它们。 2.1、基于不符的方法 基于不符的深度域适配目标检测方法,基于微调深度网络来减少域漂移,基于有标签的检测模型或者无标记的目标数据。Khodabandeh等人提出了鲁棒性的学习方法来进行与适配目标检测。作者将问题表示为训...
Object Detection in 20 Years: A Survey 摘要 目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一,近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以说是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的物体检测看作是深度学习力量下的一种技术美学,那么让时光倒流20年,我们将见证冷兵器时代的智慧。本文从目标检测技术...
简介 论文《Imbalance problems in object detection: A review》对目标检测中的不平衡问题做了综合的叙述。该论文对目标检测的不平衡问题做了系统性的分类,根据相关的输入属性,把不平衡问题划分成4大类,8个小类。 与类别的不平衡问题相关的输入属性是不同类别的输入的边框数量,这也是这个类别的分类依据。前景类和背...
论文笔记 Deep Learning for Generic Object Detection: A Survey (一) 本文总结了近十多年来物体检测(object detection)方面的进展,对每个里程碑式的成果都做了介绍,自己在读过程中也了解了很多,希望能把自己的体会和学习过程记录下来吧。 目录 总体介绍 问题描述 难点&挑战 过去20年来的发展 物体检测...
其实CV里面的基础就是detection,做分类可能是入门,但是detection才是开始深入网络结构的应用。这篇文章打算从RCNN系列开始,写到最近的EffectionDet左右。 RCNN YOLO SSD CornerNet CenterNet CentipetalNet TridentNet EfficientDet 参考: 格灵深瞳DeepGlint:干货 | 目标检测入门,看这篇就够了(已更完)2368 赞同 · 14 评...