国内AI顶会CPAL论文录用结果放出!共计30篇Oral和60篇Spotlight|另...
7.NeuroMixGDP:ANeuralCollapse-InspiredRandomMixupforPrivateDataRelease作者:DonghaoLi,YangCao,YuanYao关键词:NeuralCollapse,Differentialprivacy,Privatedatapublishing,MixupTL;DR:本文提出了一种新颖的隐私数据发布框架,称为NeuroMixGDP,它利用神经坍缩特征的随机混合来实现最先进...
目标检测、实例分割、旋转框样样精通!详解高性能检测算法 RTMDet(2)
旋转目标检测是遥感领域使用最广泛的方法,而将RTMDet拓展至此任务也非常简单,得益于MMDetection3.0版本,我们只需要增加回归分支的输出特征维度,增加角度分量,同时更换box的编***,便能让RTMDet支持预测旋转框。由于旋转框与普通目标检测任务仅有回归分支有差异,因此旋转框的模型也能够加载目标检测的预训练模...
...更强!全新设计的超实时Anchor-free目标检测算法(附源代码下载)
FastestDet是设计用来接替yolo-fastest系列算法,相比于业界已有的轻量级目标检测算法如yolov5n,yolox-nano,nanoDet,pp-yolo-tiny,FastestDet和这些算法压根儿不是一个量级,FastestDet无论在速度还是参数量上,都是要小好几个数量级的(不要在拿int8的模型和我fp32的模型比体积了,不公平),但是精度自然而然也比...
YOLOX:高性能目标检测的最新实践 | 报告详解
PAA/AutoAsign及之前的匹配方法是针对单一目标的,但是当多个目标之间的重叠部分较多时,预测框会出现在两个目标的中间区域或者模糊区域,这时候需要全局的动态匹配,所以出现了OTA,OTA在全局的角度上规划目标的归属。3YOLOX介绍3.1YOLOX核心部件介绍YOLOX的目标是在YOLO系列的基础上吸收近年来目标检测学术界的最...
极链科技目标检测获Open Images第一,ECCV 2020挑战赛第二
近日,极链科技在GoogleAI推出的2020OpenImagesChallenge大规模目标检测竞赛和国际顶会ECCV2020VIPriors挑战赛目标检测赛道中分别获得第一名、第二名的佳绩。目标检测算法是计算机视觉任务中的重要手段,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有非常...
详细解读TPH-YOLOv5 | 让目标检测任务中的小目标无处遁形
本文在YOLOv5的基础上加入了一些新的技术,比如ViT、CBAM和一些Tricks(数据增广、多尺度测试等),最终命名为TPH-YOLOv5的目标检测器,比较适合无人机小目标的检测和应用(www.e993.com)2024年10月23日。论文:httpsarxiv/abs/2108.11539一、简介针对无人机捕获场景的目标检测是最近比较流行的一项任务。由于无人机在不同高度飞行,目标尺...
精度45.9%,推理速度72.9FPS,百度飞桨推出工业级目标检测模型
工业视觉、自动驾驶、安防、新零售等我们身边熟知的各行各业都需要目标检测技术,由于其很好的平衡了标注成本、检测精度和速度等,成为当前智能制造产业升级浪潮中被商业化应用最为广泛的AI技术之一。而实际生产环境对检测算法的精度、速度、体积等要求往往十分苛刻。
夺冠PASCAL VOC视觉大赛,创新奇智团队提出目标检测新算法
Mixup方法使模型拥有更好的预测效果,在应对复杂场景图像时更加稳健。为了提升目标检测的准确率,团队最后采用多模型融合的方法,输出最优的结果。模型表现从赛事主办方发布的排名显示,在comp4赛道比赛中,AlnnoDetection算法在20项评测指标中取得10项指标第一、总分第一的成绩,超越了多家研究机构和知名...
获Open Images第一,ECCV 2020挑战赛第二,极链目标检测再创佳绩!
近日,极链科技在GoogleAI推出的2020OpenImagesChallenge大规模目标检测竞赛和国际顶会ECCV2020VIPriors挑战赛目标检测赛道中分别获得第一名、第二名的佳绩。目标检测算法是计算机视觉任务中的重要手段,广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域,通过计算机视觉减少对人力资本的消耗,具有非常...
Yolo系列的高效更精确的目标检测框架
YOLOX在YOLO系列的基础上做了许多有意思的工作,其主要贡献在于:在YOLOV3的基础上,引入了“DecoupledHead”,“DataAugmentation”,“AnchorFree”和“SimOTA样本匹配”的方法,构建了一种anchor-free的端到端目标检测框架,并且达到了顶级的检测水平。