免費(fèi)論文查重認(rèn)準(zhǔn)CNKI論文查重，專為高校論文檢測、畢業(yè)論文查重、碩士論文查重誕生的論文檢測入口平臺，CNKI論文查重系統(tǒng)涵蓋海量的數(shù)據(jù)庫，為畢業(yè)生解決各種煩惱，論文查重軟件免費(fèi)為各種有論文檢測、論文查重需求的人提供，論文查重認(rèn)準(zhǔn)CNKI查重！
發(fā)布時(shí)間：2022-12-20 22:09:10 作者：學(xué)術(shù)小編 來源：www.jyydt.com.cn
目標(biāo)檢測（Object Detection）可以識別一幅圖像中的多個(gè)物體，定位不同物體的同時(shí)（邊界框），貼上相應(yīng)的類別。 簡單來說，解決了what和where問題。 授人以魚，不如授人以漁，本文不會具體介紹某類/某種算法（one-stage or two-stage），但會給出目標(biāo)檢測相關(guān)論文的最強(qiáng)合集（持續(xù)更新ing）。
由于低分辨率低，像素有限，小目標(biāo)檢測很困難。 例如，通過只看下圖上的目標(biāo)，人類甚至很難識別這些物體。 然而，通過考慮到它位于天空中的背景，這個(gè)物體可以被識別為鳥類。 因此，我們認(rèn)為，解決這個(gè)問題的關(guān)鍵取決于我們?nèi)绾螌⑸舷挛淖鳛轭~外信息來幫助檢測小目標(biāo)。
有研究員提出了一種利用上下文的目標(biāo)檢測方法來提高檢測小目標(biāo)的精度。 該方法通過連接多尺度特征，使用了來自不同層的附加特征作為上下文。 研究員還提出了具有注意機(jī)制的目標(biāo)檢測，它可以關(guān)注圖像中的目標(biāo)，并可以包括來自目標(biāo)層的上下文信息。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在檢測小目標(biāo)方面的精度高于傳統(tǒng)的SSD框架。 下圖顯示了SSD框架無法檢測到小目標(biāo)時(shí)的案例情況。
拋開參數(shù)量、FLOPs等，簡單粗暴衡量目標(biāo)檢測最重要的兩個(gè)性能就是 精度和速度 ，特指 AP 和 FPS。 這一點(diǎn)在很多論文中都能看到相關(guān)的圖示，比如前不久剛出的 YOLOv4 。
