大部分目标检测,无论是CNN结构如CenterNet或者Transformer结构,如DETR,一般可以抽象为Encoder Decoder的结构。Encoder E负责将图片编码到一个低维的向量E(t(x))。Decoder Do随后从低维中向量推断目标信息。如果我们能使得E提取的特征向量保留住与降采样率s,噪音n,卷积核k等无关的结构,这个网络就自然拥有类似人一样...
一、目标检测问题 目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类。目标检测模型通常是在一组固定的类上进行训练的,所以模型只能定位和分类图像中的那些类。此外,目标的位置通常是边界矩阵的形式。所以,目标检测需要涉及图像中目标的位置信息和对目标进行分类。所以本文将要描述的均...
总结 超分重建相当于是对图像进行了优化,微调了整体的光照色彩,减少了噪点。但这并不代表一定能优化目标的检测,最多是从另一个视角进行再次检测,效果变好变坏都有可能。
基于深度学习的图像超分目标检测算法的研究是将图像超分和目标检测两个任务相结合的研究方向。目标检测是指在图像中定位和识别出特定类别的物体。在实际应用中,图像超分和目标检测的结合可以提高目标检测的准确性,并且能够更好地还原图像的细节,从而帮助人们更好地理解和分析图像中的目标。 目前,基于深度学习的图像超...
武汉轩辕智驾申请基于感兴趣区域超分的小目标检测专利，提升算法对小目标的检测性能 金融界2024年11月28日消息，国家知识产权局信息显示，武汉轩辕智驾科技有限公司申请一项名为“基于感兴趣区域超分的小目标检测方法、系统及存储介质”的专利，公开号CN 119027650 A，申请日期为2024年8月。专利摘要显示，本发明涉及图像...
前段时间在看一些小目标检测的文献综述,看到一种思路是将图片超分重建之后再送到检测网络中进行检测。 优点是检测效果提升,缺点是可能会造成伪影。 实践出真知,本篇就用DOTA-test数据集中的一张图像来做测试,探究超分重建是否对小目标检测起到帮助。 超分模型 ...
专利摘要:本发明涉及图像处理技术领域,更具体涉及一种基于感兴趣区域超分的小目标检测方法、系统及存储介质,包括:将输入的图像作为第一图像,使用FasterR‑CNN算法对第一图像进行目标检测,提取第一图像中包含目标的感兴趣区域作为低分辨率的感兴趣区域;使用超分辨率重建算法对低分辨率的感兴趣区域进行图像超分辨率重建,获...
目标检测MMDetection：https://github.com/open-mmlab/mmdetection YOLO 系列 MMYOLO：https://github.com...
本发明涉及图像处理技术领域,更具体涉及一种基于感兴趣区域超分的小目标检测方法、系统及存储介质,包括:将输入的图像作为第一图像,使用Faster R‑CNN算法对第一图像进行目标检测,提取第一图像中包含目标的感兴趣区域作为低分辨率的感兴趣区域;使用超分辨率重建算法对低分辨率的感兴趣区域进行图像超分辨率重建,获取高分辨...
本文整理了收录于 ICCV 2023 会议的数据集论文,涵盖了水下图像视频、阴影去除、目标检测、跟踪分割、交互、超分辨率等领域。 视频背景音乐合成数据集 Video Background Music Generation: Dataset, Method and Evaluation 为了解决在编辑视频时可以根据视频输入自动生成背景音乐曲目,避免手动选择音乐时的耗时耗费。