新型高光谱异常检测方法可有效抑制背景检出异常

其中高光谱异常检测作为一种无监督的目标检测任务,在无目标光谱先验知识的条件下,可实现高光谱数据中的目标预定位,因而具有很强的实际应用价值。与高光谱异常检测传统方法不同,该检测方法转变了网络的学习任务,直接学习异常特征而非重建背景特征,并引入非中心卷积结构与联合损失,有效地降低了网络参数,同时提高了检测推...

新型高光谱异常检测方法可有效抑制背景检出异常—新闻—科学网

其中高光谱异常检测作为一种无监督的目标检测任务,在无目标光谱先验知识的条件下,可实现高光谱数据中的目标预定位,因而具有很强的实际应用价值。与高光谱异常检测传统方法不同,该检测方法转变了网络的学习任务,直接学习异常特征而非重建背景特征,并引入非中心卷积结构与联合损失,有效地降低了网络参数,同时提高了检测推...

目标检测技术的发展:从R-CNN、YOLO到DETR、DINO

对于小目标,由于特征图上的表示不够清晰,R-CNN系列网络在检测精度上往往不如对大目标的表现。小目标在经过下采样后的特征图上表示得较小,导致特征信息稀疏,这使得小目标检测成为一个挑战。此外,小目标的边界框更容易受到噪声的影响,这进一步增加了检测难度。(6).数据依赖性强R-CNN系列网络对高质量的标注数据...

【技术】一种基于YOLOv5的高分辨率遥感影像目标检测方法

目标检测是在遥感影像中检测所需目标的具体位置以及判断目标的类别。由于遥感影像包含许多背景信息,这使得高分辨率遥感图像中目标检测更加不准确[1]。因此,针对高分辨率遥感图像中目标检测精度、召回率和均值平均精度(meanaverageprecision,mAP)较低问题,本文提出了一种基于YOLO网络模型的目标检测方法。目标检测算法主要...

YOLOv10性能效率大幅提升,清华开源新一代实时目标检测模型

然而,简单地在所有阶段使用它们可能会引入浅层特征的污染,这些特征被用来检测小物体,同时也会引入高分辨率阶段的显著I/O开销和延迟。因此,研究人员提议在深层阶段的CIB中使用大核深度卷积。具体来说,研究人员将CIB中第二个3×3深度卷积的核大小增加到7×7,参考。此外,研究人员采用结构重参数化技术,引入另一个3×...

自动驾驶中用于目标检测和语义分割的Radar-Camera融合综述

为了同时容纳静态和动态对象,Schumann等人引入了一个双分支网络,将静态和动态物体分离为明显的分支,一个分支对网格图进行语义分割以识别静态目标,而另一个分支则对点云进行实例分割以检测运动目标(www.e993.com)2024年11月11日。然后将这两个分支的输出合并以生成语义点云,然而这种两分支结构也导致高计算工作量和增加的内存消耗。在另一个方面,由于...

...开发者推SoraWebui开源项目;Groq最快AI推理芯片成本推算高得离谱

??YOLOv8是一种先进的目标检测跟踪模型??支持多种格式部署,提高了模型的可用性和兼容性??适用于多种领域,包括安防监控、医疗图像分析、自动驾驶等项目地址:httpstop.aibase/tool/yolov8FiT:一种全新的Transformer架构图像生成模型分辨率和高宽比不受限制...

中科院声学所黄海宁团队:声呐图像水下目标识别综述与展望

李宝奇:副研究员,研究方向为水声信号处理、声呐图像目标识别、智能信息处理等.刘纪元:研究员,博士生导师。主要研究方向为水声信号处理、高分辨率水下成像技术等.刘正君:助理研究员,研究方向为水声信号处理、水下目标检测、识别和跟踪等.韦琳哲:副研究员,研究方向为水声成像、水下图像处理及目标识别....

武大等开源大幅面高清卫星影像数据集:涵盖 21 万 + 地理目标,复杂...

又由于大幅面超高分辨率卫星影像的复杂性,挖掘目标-关系三元组<目标1,关系,目标2>严重依赖于远程上下文推理,传统为小幅面自然图像设计的SGG模型,不能直接适用于大幅面卫星影像。注:下图是大幅面超高分卫星影像中的SGG示意图,其中第一行分别展示了大幅面超高分卫星影像的目标检测和场景图生成结果,第二行...

抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?

??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:对图像中的每个像素进行分类,识别出道路、车道线、障碍物等。常用的语义分割模型包括UNet、DeepLab等。