目标检测之困难目标检测任务综述
目标检测在现实生活和工作过场景中的应用非常广泛,比如目标检测技术已经被广泛应用的各种实际场景有智能交通系统(车辆识别、行人检测等)、安防监控(自动识别异常行为、如入侵检测等)、零售业(顾客行为分析、库存管理等)、医疗健康(辅助诊断,如肿瘤检测、疾病筛查等)、无人机技术(用于环境监测、作物管理、搜救任务等)...
...大学尹慧琳团队:抵御对抗攻击的半监督学习自动驾驶目标检测框架
其次,本研究提出了一种半监督联合训练方法,对无标签数据进行标注以进行再训练,从而提高了在自动驾驶数据集上的泛化能力。最后,本研究应用了无监督的边框数据增强方法(BoundingBoxAugmentation,BBAug),该方法结合了搜索算法和强化学习,以提升自动驾驶物体检测的鲁棒性。这一鲁棒半监督学习方法在KITTI数据集上进行了基于...
自动驾驶大模型算法如何助力端到端顺利落地?
模块化算法以人类定义的抽象结果作为中间产物,如感知模块将外部的汽车、行人、道路等元素简化为检测框(Boundingbox)或者占用栅格以及车道线等;而预测和规划模块则根据上游感知提供的信息,将复杂的世界抽象为几类简单的场景,分别输出轨迹点和驾驶路径和行为。这实际上会造成信息损失,当人为定义的抽象的指标并不能很好...
人工智能在大型复杂机械产品装配状态检测自动化中的应用
它是检测目标自身的坐标在装配体全局坐标上的相对关系。我们使用最小包围盒(minimumboundingbox,简写为MBBti表示该相对关系。姿态要求表示了该零件检测要求中是否包含姿态检测,对于没有姿态要求的零组件该值取布尔值fault,反之取布尔值true。对于有连接关系要求的检测项,则在该检测目标后增加关联目标键,其值为需...
SAM 2最新应用落地!牛津大学团队发布Medical SAM 2,刷新医学图像...
此外,团队设置了10个额外的2D图像分割任务,通过使用不同类型的提示,进一步评估了模型的单次提示分割能力。具体来说,KiTS23、ATLAS23、TDSC和WBC等数据集,采用点提示技术;SegRap、CrossM23和REFUGE数据集,采用BBox(boundingbox)提示;CadVidSet、STAR和ToothFairy数据集采用掩码提示。
智能汽车专题报告:算法进阶,自动驾驶迎来端到端时代
模块化算法以人类定义的抽象结果作为中间产物,如感知模块将外部的汽车、行人、道路等元素简化为检测框(Boundingbox)或者占用栅格以及车道线等;而预测和规划模块则根据上游感知提供的信息,将复杂的世界抽象为几类简单的场景,分别输出轨迹点和驾驶路径和行为(www.e993.com)2024年10月23日。这实际上会造成信息损失,当人为定义的抽象的指标并不能...
提升GPT-4V、Gemini检测任务性能,你需要这种提示范式
其次,针对多目标,我们通过场景图标记器(scenegraphmarker)连接不同物体的中心,以突出图像中物体之间的关系。基于场景图,MLLM可以利用其上下文推理能力来优化预测的边界框并避免幻觉。例如,如图2(3)所示,Jerry要吃奶酪,因此它们的boundingbox应该非常接近。
CV最新论文|3月21日 arXiv更新论文合集
BoundingBoxStabilityagainstFeatureDropoutReflectsDetectorGeneralizationacrossEnvironments针对特征丢失的边界框稳定性反映了跨环境的检测器泛化摘要:边界框是物体检测的唯一特征,其中一个好的检测器可以提供感兴趣的类别的准确边界框。然而,在没有提供测试地面真相的现实世界中,找出边界框是否准确并非...
CV最新论文|11月9日 arXiv更新论文合集
Self-SupervisedLearningforVisualRelationshipDetectionthroughMaskedBoundingBoxReconstruction摘要:我们提出了一种用于表征学习的新颖的自监督方法,特别是对于视觉关系检测(VRD)的任务。在掩膜图像建模(MIM)有效性的激励下,我们提出了掩蔽边界框重建(MBBR),这是MIM的一种变体,其中场景中一定比例的...
汽车行业专题报告:从特斯拉迭代历程看智能驾驶算法升级趋势
根据佐思汽研数据,传统的目标检测模型尺寸大小通常只有20MB,而应用于自动驾驶中的Transformer模型参数至少在11亿以上,即1.1GB的权重模型。储存中间结果:在Transformer的自注意力机制中,输入序列的每个元素都需要与其他所有元素进行比较以计算注意力权重。这实际上是在生成一个注意力矩阵,其中第i行和...