目标检测研究方向——开放域目标检测
开放域目标检测(Open-DomainObjectDetection)是一种计算机视觉中的高级任务,它与传统的封闭域目标检测(Closed-DomainObjectDetection任务相比,在数据集、模型训练以及应用环境上都有所不同。一般来说,传统的封闭域目标检测通常在特定的数据集上进行训练,例如COCO或PascalVOC,这些数据集包含预定义的类别列表。另外传统封闭域...
深度学习在植物病害目标检测的科研进展
多尺度特征融合的改进的SSD算法,该方法结合了数据预处理、特征融合、特征共享、疾病检测等步骤,用于检测复杂背景下玉米叶枯病,mAP比原SSD算法的mAP高了20%左右(从71.80%提高到91.83%)。同时传输速度也从24f/s提高到28.4f/s,达到了实时检测25f/s的标准。对比了几种著名目标检测框架和不同骨干网络组合对香蕉...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLookOnce)、SSD(SingleShotMultiBoxDetector)和FasterR-CNN等。??语义分割:对图...
全面超越ViT,美团、浙大等提出视觉任务统一架构VisionLLAMA
该实验能够用于验证本文方法在目标检测任务上的有效性。本文的实现基于MMDetection框架,表8中展示了标准的36个epoch训练周期(3×)的结果,本文的模型优于Swin和Twins。具体来说,VisionLLaMA-B比Swin-S高出1.5%的boxmAP和1.0%maskmAP。与更强的基线Twins-B相比,本文的方法具有...
智能座舱SoC芯片应用需求趋势分析
提升系统响应:相比板间的Switch通讯或芯片间的PCIE互联,在芯片内部直接使用内存共享的片内通讯方式,通讯时延会更短,系统响应更快。有利于新功能迭代:舱驾融合后,平台的集成度更高,软件合理分层分区,更有利于新功能的部署和更新。谈到舱驾一体还存在哪些问题时,孙鸣乐举例说:“舱驾一体的发展跟前几年业内把仪表...
Robotaxi(无人驾驶出租车)产业详解_腾讯新闻
无人驾驶出租车是智能交通系统的重要组成部分(www.e993.com)2024年10月23日。智能交通系统(IntelligentTransportationSystems,ITS)旨在通过先进的信息技术和通信技术,提高交通运输系统的效率、安全性和可持续性。无人驾驶出租车可以通过与其他智能交通设备和系统的协同工作,实现更高效的交通管理和控制,减少交通拥堵,提高道路利用率。
YOLO界再起波澜,mAP 51.4,149FPS,目标检测,一个就够了
最终经过重新设计的Backbone和Neck相较于PP-YOLOv2中的结构精度提升0.7AP,速度也大幅提升。更高效的标签分配策略TAL(TaskAlignmentLearning)标签分配是指在目标检测训练的过程中,将groundtruth分配给anchorbox或者anchorpoint以得到正例和负例进行监督学习。目标检测中的标签分配策略通常...
实战解析:真实AI场景下,极小目标检测与精度提升
10月21日,「EasyDLAI开发系列公开课」第一期直播中,百度高级工程师以真实的产业场景为例,深入解析了如何解决这些难点、有效提高极小目标检测的准确率,并手把手演示了如何用EasyDL构建高精度物体检测模型。讲解分为4个部分:EasyDL平台整体介绍物体检测任务综述极小目标检测场景难点分析以及效果的优化EasyDL经典版实操...
四分钟内就能训练目标检测器,商汤基模型团队是怎么做到的?
因此,提升训练效率就变得愈发重要。而分布式训练因为其适应于数据并行、模型并行和流水线并行的加速训练方法的同时,也具备较高的DeepLearning通信效率而被广泛认为是一个有效的解决方案。随着大模型时代的到来,目标检测器的训练速度越来越成为学术界和工业界的瓶颈,例如,在COCO的标准setting上把mAP训到62...
较YOLOv7精度提升1.9%,54.7mAP的PP-YOLOE+强势登场!
精度54.7mAP,相较YOLOv7提升1.9%L版本端到端推理速度42.2FPS训练速度提升3.75倍COCO数据集仅需20epoch即可达到50.0mAP下游任务泛化性最高提升8%10+即开即用多端部署Demo这究竟是什么模型,竟可达到以上效果?答案是:PP-YOLOE+PP-YOLOE+是基于飞桨云边一体高精度模型PP-YOLOE迭代优化升级的版本,具备以下特...