(BERT、GPT-1/2/3/3.5/4、DETR、ViT、Swin Transformer等)、生成式模型(变分自编码器VAE、生成式对抗网络GAN、扩散模型Diffusion Model等)、目标检测算法(R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SDD等)、图神经网络(GCN、GAT、GIN等)、强化学习(Q-Learning、
首次提出了一种名为 Vision-R1 的视觉引导强化学习算法,无需人工标注数据即可提升模型性能。通过视觉反馈驱动的奖励函数和渐进式规则优化策略,提升LVLMs在目标定位任务中的表现。 该方法利用视觉任务的明确性反馈,设计了多维度的奖励信号(如格式奖励、召回奖励、精确奖励),并动态调整奖励标准以避免奖励欺骗。 Vision-R1...
小目标检测和对象尺度差异存在挑战 现有研究方法对于大场景中如此极端尺度变化的物体缺乏灵活性,缺乏对不同尺度物体的适应性。 1.2 解决方案 构建了一个自适应缩放网络(简称AdaZoom),对大场景图像中小物体的区域进行“聚焦”,并对不同尺度的物体进行自适应缩放 让目标检测成为主动,将AdaZoom的学习制定为基于强化学习(R...
基于深度强化学习的目标检测算法与应用研究1 目标检测在计算机视觉领域中是一个重要的问题,它涉及到从图像或 视频中自动识别出目标的位置和类别等信息。目标检测技术的发展可 以应用于很多领域,例如自动驾驶、安防、智能交通、智能制造等。 传统的目标检测算法通常使用手动设计的特征提取方法,如Haar-like ...
本项研究利用深度强化学习对遥感图像中飞机目标进行定位,首次将深度强化学习与遥感目标检测结合: 将遥感目标定位转化为马尔科夫决策过程,采用先验经验训练智能体,收敛速度快且能够避免局部最优; 提出深度强化学习和分类网络结合的遥感目标检测方法(RL-CNN),具有较高检测精度。
摘要:基于强化学习的目标检测算法在检测过程中通常采用预定义搜索行为,其产生的候选区域形状和尺寸变化单一,导致目标检测精确度较低。为此,在基于深度强化学习的视觉目标检测算法基础上,提出联合回归与深度强化学习的目标检测算法。首先,深度强化学习agent根据初始候选区域所提取的信息决定相应搜索行动,根据行动选择下一个...
1.4 强化学习 尽管强化学习是针对没有标注的数据集而言的,但我们还是有办法来判断是否越来越接近目标(reward function,回报函数)。 经典的儿童游戏Hotter or Colder就是这个概念的一个很好的例证。你的任务是找到一个隐藏的目标物件,而你的朋友会告诉你,你是越来越接近(hotter)目标物件,还是越来越远离(colder)目标物...
基于深度强化学习的目标检测算法与传统的目标检测算法不同,它不仅学习特征表示,还可以有选择地执行一些操作,从而自主地识别目标并执行任务。 基于深度强化学习的目标检测算法通常采用卷积神经网络作为特征提取器,并结合强化学习的思想,通过学习得到最优的策略,自动选择动作(如坐标、区域大小等),从而实现目标的检测和定位。
基于深度强化学习的弱光目标检测方法研究.pdf,摘要 弱光目标检测旨在通过图像处理和机器视觉算法,在光线不足的环境中准确识 别目标物体,这对于工业生产与日常生活有重要意义。近年来,弱光目标检测在军 事、安防和夜间监控等关键应用领域取得显著进展。然而,由于弱光图
周学习简单汇报:因为没有布置具体任务,我去看了王树森那本《深度强化学习》巩固了一些概念性的基础知识,手推了上次师兄讲的如何在cv任务中用强化学习微调的所有过程,下面是在推导过程中遇到的一些问题(有些问题是确认自己理解的对不对,有些是对计算过程的不理解) Q1:目标检测中,state是图像,action是预测框?分别对...