本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程。YOLOv1基本思想YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score)，以及C个类别概率。bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.
目录一、数据增强策略二、多尺度学习三、上下文学习四、生成对抗学习五、无锚机制在计算机视觉领域中，小目标检测是经常会遇到且令人头疼的问题。本期小海带简要介绍了5个提高小目标检测模型性能的方法，有需要的小伙伴赶快点赞+收藏起来喔！！！???一、数据增强策略数据增强是一种提升小目标检测性能的最简单和有效的方法，通过不同的数据增强策略可以扩充训练数据集的规模，丰富数据集的多样性，从而增强检测模型的鲁棒性和
导读本文介绍了一些小目标物体检测的方法和思路。在深度学习目标检测中，特别是人脸检测中，由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多，小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而，在过去几年的发展中，也出现了一些提高小目标检测性能的解决方案。本文将对这些方法进行分析、整理和总结。图像金字塔和多尺度滑动窗口检测一开始，在深学习方法成为流行之前，对于不同尺度的目标，通常是从原始图像开始，使用不同的
一、定义
1、以物体检测领域的通用数据集COCO物体定义为例，小目标是指小于32×32个像素点（中物体是指32*32-96*96，大物体是指大于96*96）。
2、在实际应用场景中，通常更倾向于使用相对于原图的比例来定义：物体标注框的长宽乘积，除以整个图像的长宽乘积，再开根号，如果结果小于3%，就称之为小目标。
二、难点
coco上面：
1、包含小目标的样本数
Abstract：目标检测器通常会根据尺寸不同具有不同性能表现，其中小物体的性能最不令人满意。在本文中，我们研究了这种现象，并发现：在大多数训练迭代中，小目标的损失对总损失几乎没有贡献，导致优化不平衡导致性能下降。受此启发，我们提出Stitcher，它是一种反馈驱动的数据提供者，旨在以平衡的方式训练目标检测器。在Stitcher中，将图像调整为较小的分量，然后将其拼接为与常规图像相同的尺寸。拼接图
本文介绍一篇两阶段的3D目标检测网络：Voxel R-CNN，论文已收录于AAAI 2021。 这里重点是理解本文提出的 Voxel RoI pooling。论文链接为：https://arxiv.org/pdf/2012.15712.pdf项目链接为：https://github.com/djiajunustc/Voxel-R-CNN0. Abstract这里先给出本文摘要：3D目标检测的最新进
导读以Tiny YOLOV3的速度达到YOLOV3的效果。论文链接：后台发送“小目标检测网络”获取论文链接。1. 介绍本文提出一种专门用于检测小目标的框架，框架结构如下图：我们探索了可以提高小目标检测能力的3个方面：Dilated模块，特征融合以及passthrough模块。Dilated Module：上下文信息对于检测小目标是很重要的，一种方法是重复的上采样来恢复丢失的信息，同时下采样来扩大感
目标检测常用评价指标有： 准确率 （Accuracy），混淆矩阵 （Confusion Matrix），精确率（Precision），召回率（Recall），平均正确率（AP），mean Average Pre
SODA2022_cite=12_Cheng——Towards large-scale small object detection: Survey and Benchmarkshttps://shaunyuan22.github.io/SODA/小目标检测= small object detection = SODDatasets:SODA-D: OneDrvie; BaiduNetDiskSO
首先推荐大家两篇目标检测综述论文,都是2018年11月的。Recent Advances in Object Detection in the Age of Deep Convolutional Neural Networks Deep Learning for Generic Object Detection: A SurveyCVPR2019目标检测方法进展综述【另附一个2019的】继往开来！
利用切片辅助的超级推断目标检测是计算机视觉中的基本任务之一。在高层次上，它涉及预测图像中物体的位置和类别。像You-Only-Look-Once（YOLO）系列中的最先进（SOTA）深度学习模型已经达到了令人瞩目的准确度。然而，目标检测中一个众所周知的挑战是小物体。在本文中，您将学习如何使用切片辅助的超级推断（SAHI）来检测数据集中的小物体。我们将涵盖以下内容：为什么检测小物体很困难SAHI 的
例如:i)图像的缩放;ii)浅网络;iii)上下文信息;iv)超分辨率。补充还有针对小目标的图像增强，这个是最新的一篇论文中有提到。对于许多下游任务来说小目标检测相当重要。对于自动驾驶车辆安全来说，从高清图像中检测出小样本或者远距离样本相当重要。许多目标，例如交通灯或者行人，在高清样本中很难被察觉。在医学图像中，对于肿块或者肿瘤的早期检测对于尽早的精准诊断十分重要，然而这些目标很有可能大小只有几个
1、小目标①像素点小于32*32的物体②目标尺寸为原图的0.12、小目标检测面临的困难①底层特征缺乏语义信息．在现有的目标检 测模型中，一般使用主干网络的底层特征检测小目 标，但底层特征缺乏语义信息，给小目标的检测带来 了一定的困难．②小目标的训练样本数据量较少．③检测模型使用的主干网络与检测任务的差异3、基于多尺度预测（YOLO、Faster R-CNN、SSD）多尺度预测指的是在多个不同尺度的
AI算法与图像处理导读在计算机视觉中，检测小目标是最有挑战的问题之一。本文给出了一些有效的策略。 从无人机上看到的小目标
为了提高你的模型在小目标上的性能，我们推荐以下技术：提高图像采集的分辨率增加模型的输入分辨率tile你的图像通过增强生成更多数据自动学习模型anchors过滤掉无关的类别为什么小目标检测很困难？小目标问题困扰着世界各地的目标检测模型。不相信吗？查一下最近的模型在COCO上
论文题目：Augmentation for small object detection 文章目录论文题目：Augmentation for small object detection1.介绍1.1背景1.2 小目标检测困难的原因2.方法2.1Oversampling2.2 Copy-Pasting3.实验结果3.1Oversampling3.2Copy-Pasted3.3 Copy-Paste
前言：目标检测是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，同时也是解决分割、场景理解、目标跟踪、图像描述和事件检测等更高层次视觉任务的基础。在现实场景中，由于小目标是的大量存在，因此小目标检测具有广泛的应用前景，在自动驾驶、智慧医疗、缺陷检测和航拍图像分析等诸多领域发挥着重要作用。那么到底啥样的才算是小目标呢？以及其难点和好用的方法呢？1.小目标定义在不同场景下定义小目标的标准不尽相同，但现有的定义方式
摘要 在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。特别是小目标的检测仍然是一个挑战，因为它们的分辨率低，信息有限。为了提高小目标检测的准确性，我们提出了一种基于上下文的目标检测方法。该方法通过融合多尺度特征，利用不同层次的附加特征作为上下文信息。我们还提出了一种基于注意力机制的目标检测方法，该方法能够聚焦于图像中的目标，并且能够包含目标层的上下文信
目标检测结构理解 文章目录目标检测结构理解1.目标检测的核心组成1.1 Backbone1.2 Neck1.3 Head1.4 总结2. 目标检测其他组成部分2.1 Bottleneck2.2 GAP2.3 Embedding2.4 Skip-connections2.5 正则化和BN方式2.6 损失函数2.7 激活函数3. 举例3.1 YOLOv4目标检测网络结构3.2 说明4. 其他概念4.1
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
文章一：Stitcher: Feedback-driven Data Provider for Object Detection ，该文发明了一种简单方法改进业界老大难：小目标检测问题。 该文作者来自中科院自动化所、旷视科技、香港中文大学，孙剑老师和贾佳亚老师都为论文的共同作者。 大多数目标检测算法在小目标检测上都有显著的性能下降，作者通过统计分析发现，这与训练阶段小
