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边缘检测论文笔记
摘要：这篇论文提出了一种基于FCNN和深度监督网络的新的边缘检测算法HED，它解决了两个重要的问题，1）整体图片的训练和预测，2）多尺度多层级的特征学习。 下图中的图c即为HED输出的边缘检测结果，d-f是不同side layer（后面会具体提到）的输出，g-i是Canny边缘检测器的输出。可以看到HED效果明显更好。 ? 前两个网络的问题是只有单一的输出层，所以只有一个预测结果，而在边缘检测中获得多个预测结果然后将所有的边缘映射平均是更有利的。 网络结构 在这篇论文中作者选择了VGG16作为基础网络，对它进行了修剪和更改。 bf0ceac9-69c8-49f4-a1da-e1f8210e5e52.png 总结：这篇论文提出的HED方法进行边缘检测还是很可靠的，它提出的这种从深度网络的每一层引一个侧面输出出来再进行混合的思想也可以借鉴
1.1K20发布于 2018-07-30 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
最新目标检测论文
目录【1】多方向目标检测：水平边界框上的滑动顶点【2】SM-NAS：结构到模块的神经体系结构搜索以进行目标检测【3】基于PSNet和边框回归的弱监督目标检测(WSOD)【4】带有可见IoU和Box Sign 预测器的遮挡性行人检测【5】CSPNet：可以增强CNN学习能力的新型Backbone【6】ReBiF：残差双融合特征金字塔网络，用于精确的Single-shot目标检测【7】目标检测的性能上界讨论【8 【12】IENet：方向性航空目标检测的One Stage Anchor Free检测器【13】MnasFPN：用于移动设备上目标检测的延迟感知的金字塔体系结构【14】IPG-Net：用于目标检测的图像金字塔引导网络 multi-oriented object detection》时间：20191123作者团队：华科(白翔组)&武大&上交链接：https://arxiv.org/abs/1911.09358注：本论文性能优于 Object Detection》时间：20191125（AAAI 2020）作者团队：华为诺亚&中山大学链接：https://arxiv.org/abs/1911.09929注：又一篇用NAS做目标检测的论文
1.6K30编辑于 2022-09-03 - 来自专栏GiantPandaCV
目标检测论文解读之RCNN
前言 最近准备开始认真的梳理一下目标检测的相关算法，组合成一个目标检测算法系列。之前看到了一张特别好的目标检测算法分类的甘特图，但忘记是哪里的了，要是原始出处请提醒我标注。 ? 我也会按照这个图来讲解目标检测算法。 背景介绍 什么是目标检测 所谓目标检测就是在一张图像中找到我们关注的目标，并确定它的类别和位置，这是计算机视觉领域最核心的问题之一。 目标检测算法分类 上面那张甘特图已经说明了目标检测算法主要分为两类，即： Two Stage目标检测算法。 RCNN算法 贡献 RCNN是第一个使用卷积神经网络来对目标候选框提取特征的目标检测算法。 RCNN成为了当时目标检测领域的SOAT算法，虽然现在很少有人使用到了，但论文的思想我们仍可以借鉴。任何事情都要经历一个从无到有的过程。
81710发布于 2019-12-04 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
【论文推荐】《目标检测》必看的6篇论文【附pdf】
本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 目标检测论文推荐 2021 01 推荐理由：文章回顾了400多篇关于目标检测的论文，涵盖目标检测近20年的发展。 02 推荐理由：这篇论文作者提出一种简单而高效的通过解耦特征进行目标检测的蒸馏方法。 03 推荐理由：这篇论文为第一篇基于深度学习的无监督跨域目标检测论文，该文章对Faster R-CNN的图像级和实例级特征同时作对抗域自适应。 这次我们请来了BAT算法工程师——张老师，推出【目标检测】论文精讲直播，为期2天，对论文和实验结果进行手把手分析，还有直播现场互动答疑，彻底夯实目标检测基础。 扫码添加客服 即可领取↓ 免费领目标检测论文PDF
1.8K50编辑于 2022-04-28 - 来自专栏arXiv每日学术速递
【论文推荐】《目标检测》必看的6篇论文【附pdf】
下面给大家介绍6篇有价值的目标检测论文，希望对大家的研究和工作有所帮助~ 凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 目标检测论文推荐 2021 01 推荐理由：文章回顾了400多篇关于目标检测的论文，涵盖目标检测近20年的发展。 02 推荐理由：这篇论文作者提出一种简单而高效的通过解耦特征进行目标检测的蒸馏方法。 03 推荐理由：这篇论文为第一篇基于深度学习的无监督跨域目标检测论文，该文章对Faster R-CNN的图像级和实例级特征同时作对抗域自适应。 06 推荐理由：这篇文章提出了一种多层对抗网络用于适配双阶段检测器，所提出的网络主要包含两部分，分层域特征对齐和聚合的proposal特征对齐。 那么这些目标检测的论文怎样才能又好又快地吃透呢？
99920编辑于 2022-05-23 论文检测，论文降AI率，降AI率的工具
一、精准检测，让 AI 痕迹无所遁形文字滚筒鸭拥有自研的前沿检测算法，对论文、自媒体文章等各类文本展开深度扫描。它就像一位经验老到的侦探，不放过任何一处 AI 生成的蛛丝马迹。 比如论文中那些过于规整、缺乏灵活变化的句式，或是自媒体文章里频繁出现的热门 AI 词汇组合，都逃不过它的 “法眼”。 经它检测出的 AI 率数据精准可靠，为后续降重提供坚实依据，让你对内容的原创度了如指掌。二、强力降重，一键抹去 AI 痕迹检测出问题后，重头戏来了 —— 降 AI 率。 三、论文查重，保驾护航学术之路对于学生和学者而言，论文查重是一道绕不开的关卡。文字滚筒鸭深知其重要性，与全网丰富的学术数据源实时对接，上传论文瞬间，便开启逐字逐句的严谨比对。 一旦发现重复内容，即刻标记，并结合降重功能，给出针对性修改建议，助力论文顺利通过查重，为学术创作筑牢诚信基石。
83521编辑于 2025-04-23- 来自专栏深度学习自然语言处理
【论文推荐】《目标检测》必看的8篇论文【附pdf】
本文就为大家推荐其中8篇最新的目标检测论文。 for Co-Salient Object Detection 那么这些目标检测的论文怎样才能又好又快地吃透呢？ 这次我们请来了BAT算法工程师——张老师，推出【目标检测】YOLO V5论文精讲直播，为期2天，对论文和实验结果进行手把手分析，还有直播现场互动答疑，彻底夯实目标检测基础。 直播嘉宾： —— 直播内容与安排 —— 1、6月23日20:30直播 1.为什么要学习目标检测论文 2.目标检测发展历程与前进方向 3.YOLO V3回顾和YOLO V3理论知识详解 4.注意事项 扫码添加客服 即可领取↓ 回复“目标检测论文”免费领目标检测论文PDF
1.5K10编辑于 2022-06-27 - 来自专栏机器学习炼丹术
轮廓检测论文解读 | 整体嵌套边缘检测HED | CVPR | 2015
参考目录： 0 轮廓检测 1 论文概述 2 HED结构 3 损失函数 4 损失函数 TF 5 总结 0 轮廓检测 轮廓检测，对我这样的初学者而言，与语义分割类似。 分割任务是什么我就不再赘述了，轮廓检测则是完成这样的一个任务： ? 论文中给出这样的对比图，看起来HED的效果非常的不错： ? 1 论文概述 相关论文：《Holistically-Nested Edge Detection》 论文链接：https://arxiv.org/abs/1504.06375 论文年份：2015 今天解读一篇论文 2 HED结构 来看下论文中给出的HED的结构图： ?
1.5K10发布于 2020-12-16 - 来自专栏专知
【论文推荐】最新5篇目标检测相关论文——显著目标检测、弱监督One-Shot检测、多框检测器、携带物体检测、假彩色图像检测
【导读】专知内容组整理了最近目标检测相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. MSDNN: Multi-Scale Deep Neural Network for Salient Object Detection（MSDNN: 基于多尺度深度神经网络的显著目标检测） ---- 作者 Weakly Supervised One-Shot Detection with Attention Siamese Networks（基于注意力机制的Siamese网络的弱监督One-Shot检测） 期刊：arXiv, 2018年1月14日 网址： http://www.zhuanzhi.ai/document/7ba03632fa7f61fb8172f312de77552f 更多论文请上专知查看： PC登录 www.zhuanzhi.ai 点击论文查看
1.3K70发布于 2018-04-12 【论文解读】transformer小目标检测综述
此外，论文还指出了有可能提高SOD transformer性能的方法。在之前的工作中，论文调查了许多基于深度学习的策略，以提高到2022年在光学图像和视频中的小目标检测的性能。 鉴于这个主题的新颖性和复杂性，论文的评论主要优先考虑2022年后提出的作品。此外，论文还阐明了在更广泛的应用范围中用于定位和检测小目标的新数据集。 四、结果和基准在本节中，论文将定量和定性地评估以前的小目标检测工作，确定一个特定应用的最有效的技术。在此比较之前，论文引入了一系列专门用于小目标检测的新数据集，包括用于不同应用程序的视频和图像。 在论文的研究中，重点关注了使用AMMW数据集的现有技术的检测性能，如表7所示（结果来自他们的论文）。作者确定，MATR是为该数据集结合transformer和cnn的唯一技术。 六、结论本综述论文回顾了60多篇研究论文，专注于开发小目标检测任务的transformer，包括纯基于transformer和集成cnn的混合技术。
1.9K10编辑于 2024-02-21- 来自专栏登神长阶
【论文复现】实时开放词汇目标检测
概述 论文：YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary Object Detection 代码： AILab-CVC/YOLO-World: Real-Time Open-Vocabulary 传统的目标检测模型如YOLO由于依赖于预定义和训练过的目标类别（闭集检测），它在开放场景中的适用性受到了限制，例如，使用COCO数据集训练的模型仅能识别80个不同的类别。 为了应对固定词汇检测器的限制，开放词汇目标检测（OVD）的概念应运而生，旨在识别超出预先建立类别范围之外的对象。 通过引入“提示-然后检测”的方法论，YOLO-World避开了即时文本编码的需要，而是利用用户提示生成的离线词汇来进行检测。 ，下方的文本框输入想检测的类别，然后点击submit就能在右边生成检测结果。
2.1K10编辑于 2024-11-30 - 来自专栏计算机视觉战队
作者亲自修改论文 | 水稻检测
一、简要 在本研究中，研究者提出了一种有效的深度卷积神经网络(DCNN)结构，利用手持照相机拍摄的照片来检测水稻的生长阶段(DVS)。 本研究提供了一种物候学检测方法来实时利用手持照相机图像，并对在现实场景中使用深度学习有了一些重要的见解。 然而，对作物物候学检测的深度学习研究仍然非常有限。Yalcin（Plant phenology recognition using deep learning: Deep-pheno.
56020发布于 2021-05-31 - 来自专栏CSDN社区搬运
检测图像P图痕迹(论文复现)
二、概述 本文通过解读并复现两篇论文，来揭秘AI图像篡改检测领域的相关研究。 四、论文思路 这两篇论文的核心思路是利用多视角和多尺度的方式来监督图像篡改检测模型的训练。传统的方法通常只关注整个图像,而这些工作认为不同的区域和尺度对于检测也很重要。 五、模型结构 这两篇论文的模型结构都是基于卷积神经网络,但做了相应改进。 ICCV的会议论文提出了一种新的金字塔特征融合模块,将不同尺度的特征进行融合。 模型框架图 六、损失函数 为了实现多视角多尺度监督,这两篇论文都设计了相应的损失函数。ICCV论文只使用多尺度交叉熵损失,TPAMI论文将以下两种损失相加作为总损失。 通过这种方式，篡改检测模型能够生成一幅精确的篡改区域图，帮助用户识别和定位图像中的不真实内容。 由于原论文只给出了推理代码，而无训练代码，因此本文主要复现其训练过程，达到如上图所示结果。
85510编辑于 2024-11-15 - 来自专栏计算机视觉战队
目标检测集 | ECCV 2020 论文大盘点(附论文&代码下载)
主要包括：弱监督目标检测、目标检测定位提精、带方向目标的检测、Anchor-free 目标检测、点云目标检测和少样本目标检测等。 ECCV2020所有论文下载地址：https://www.ecva.net/index.php。 ? Carlo Biffi, Steven McDonagh, Philip Torr, Ales Leonardis, Sarah Parisot 单位 | 华为；Mila Montr´eal；牛津大学 论文地址 Ji , Yan Wang, Zhiwei Chen, Feng Zheng ,Feiyue Huang , Yunsheng Wu 单位 | 厦门大学；Pinterest；南科大；腾讯优图（上海） 论文地址 作者 | Dongzhan Zhou, Xinchi Zhou, Hongwen Zhang, Shuai Yi, Wanli Ouyang 单位 | 悉尼大学，商汤CV研究小组；中科院&国科大；商汤 论文地址
85220发布于 2020-11-17 - 来自专栏字根中文校对软件
论文校对错别字检测工具
论文校对错别字检测工具 2018-4-15 07:35:37 论文校对错别字检测工具 盼望着,盼望着,东风来了,春天的脚步近了。毕业季也到来了。 高校中的芸芸学子们也忙着准备找工作、开始准备写毕业论文了。 毕业论文是学习路上的阶段性总结，标志性的报告。 如果毕业论文中出现错别字，尽管个别的错别字是可以容忍的，但总会给你自己亲手打造的一块美玉上添加几分不和谐的点缀。 ? 特别是呈送给导师的毕业论文中如果出现错别字的话，甚至会给师生关系造成一些小误会：导师会觉得你不用心。 导师都是什么人啊，论文读多了，文章中的错别字一扫而过便了然于胸。 毕竟呈送给导师论文的第一原则是： 论文中不要有明显的错别字。 希望上面的这个工具可以帮助到大家。
2.4K40发布于 2019-02-14 - 来自专栏我爱计算机视觉
CVPR 2020 论文大盘点-目标检测篇
本文盘点CVPR 2020 所有目标检测相关论文，总计64篇论文，感觉最大的特点是3D目标检测研究工作很多有21篇，尤其是工业界单位，可能是自动驾驶热带来的。 2D目标检测依然很热，神经架构搜索也开始在此领域发力。少样本、跨域的工作也很值得关注，最有意思的可能是伪装目标检测了，值得学习。 已经开源代码的论文，也把代码地址附上了。 大家可以在： http://openaccess.thecvf.com/CVPR2020.py 按照题目下载这些论文。 如果想要下载所有CVPR 2020论文，请点击这里： CVPR 2020 论文全面开放下载，含主会和workshop 3D目标检测 LiDAR-Based Online 3D Video Object 伪装目标检测 Camouflaged Object Detection （新型检测任务） 作者 | Deng-Ping Fan, Ge-Peng Ji, Guolei Sun, Ming-Ming Cheng
1.7K20发布于 2020-06-19 - 来自专栏3D视觉从入门到精通
目标检测领域必看的6篇论文
下面给大家介绍6篇有价值的目标检测论文，希望对大家的研究和工作有所帮助~ 凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 目标检测论文推荐 2021 01 推荐理由：文章回顾了400多篇关于目标检测的论文，涵盖目标检测近20年的发展。 02 推荐理由：这篇论文作者提出一种简单而高效的通过解耦特征进行目标检测的蒸馏方法。 03 推荐理由：这篇论文为第一篇基于深度学习的无监督跨域目标检测论文，该文章对Faster R-CNN的图像级和实例级特征同时作对抗域自适应。 06 推荐理由：这篇文章提出了一种多层对抗网络用于适配双阶段检测器，所提出的网络主要包含两部分，分层域特征对齐和聚合的proposal特征对齐。 那么这些目标检测的论文怎样才能又好又快地吃透呢？
93230编辑于 2022-06-28 - 来自专栏CVer
GitHub：目标检测最全论文集锦
导言 目标检测（Object Detection）可以识别一幅图像中的多个物体，定位不同物体的同时（边界框），贴上相应的类别。简单来说，解决了what和where问题。 授人以鱼，不如授人以渔，本文不会具体介绍某类/某种算法（one-stage or two-stage），但会给出目标检测相关论文的最强合集（持续更新ing）。 为了follow潮流（装B），Amusi将目标检测论文合集的github库起名为awesome-object-detection。 awesome-object-detection的目的是为了提供一个目标检测（Object Detection）学习的平台。特点是：介绍最新的paper和最新的code（尽量更新！） 总结 awesome-object-detection这个库的目的是为了尽可能介绍最新的关于目标检测（Object Detection）相关的工作（paper and code）。
2.2K40发布于 2018-07-23 - 来自专栏python与大数据分析
关于目标检测鼻祖R-CNN论文
R-CNN系列论文是使用深度学习进行物体检测的鼻祖论文，其中fast-RCNN 以及faster-RCNN都是沿袭R-CNN的思路。 我们的物体检测系统由三个模块组成。第一个模块生成与类别无关的区域建议。这些建议定义了我们的检测器可用的候选检测集。第二个模块是一个大型卷积神经网络，从每个区域提取固定长度的特征向量。 最近有多篇论文提供了生成与类别无关的区域建议的方法。 定性结果 ILSVRC2013 的定性检测结果见本文末尾的图 8 和图 9。每幅图像都是从 val2 中随机抽取的，图中显示了所有检测器检测到的精度大于 0.5 的图像。 这里还显示了精度大于 0.5 的所有检测结果。 4. ILSVRC2013 检测数据集 在第 2 节中，我们介绍了 ILSVRC2013 检测数据集的结果。
61930编辑于 2023-09-04 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
CVPR 2019 论文大盘点—目标检测篇
可以在以下网站下载这些论文： http://openaccess.thecvf.com/CVPR2019.py http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR 、前景轮廓检测和边缘检测的监督来训练显著性检测网络 A Mutual Learning Method for Salient Object Detection with intertwined Multi-Supervision 一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自动驾驶三维目标检测方法，以同时检测和关联对象在左图像和右图像。 Weinberger 提出了一种有效的端到端学习概率三维目标检测器的方法。 , Xiaopeng Zhang, Li Yuan, Jiashi Feng 运动目标检测 针对多线性低秩框架下运动目标检测问题，解决了光照和目标位置的 不连续变化问题 阿尔伯塔大学
2.8K20发布于 2019-07-05
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