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基于深度学习的高分辨率遥感图像目标检测技术目前的研究现状

高分辨率遥感目标检测目前的研究成果主要分为两类,特定目标检测和一般目标检测。特定目标检测主要包括城市[1]、机场[2]、建筑[3]、飞机[4]、舰船[5]-[6]、车辆[7]-[8]、云[9]、海冰[10]等遥感图像中比较重要和有价值的目标。一般目标检测研究的问题主要是目标检测中面临的难题,主要面临的问题主要有:类不平衡[11]、复杂背景[12]、目标的尺度变化[13]、特殊视角[14]-[16]、小目标[17]-[18]等问题。下面分别的一般目标检测和特定目标检测进行介绍(特定目标检测当然还包含其他许多类,这里我们不能一一列出。不少文献还提出了数据集,这里我们只介绍方法。

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IENet: Interacting Embranchment One Stage Anchor Free Detector

航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务,因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前,大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而,单级无锚解仍然存在开放空间。提出了一种基于逐像素预测检测器的航空图像定向目标单级无锚检测器。我们通过开发一个具有自我注意机制的分支交互模块来融合来自分类和框回归分支的特征,从而使它成为可能。在角度预测中采用几何变换,使预测网络更易于管理。我们还引入了一种比正多边形借条更有效的借条损耗来检测OBB。在DOTA和HRSC2016数据集上对所提出的方法进行了评估,结果表明,与最先进的检测器相比,我们所提出的IENet具有更高的OBB检测性能。

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实例分割综述(单阶段/两阶段/实时分割算法汇总)

目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类,还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测,给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展,实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此,实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文为想在实例分割领域进行研究的人们提供了有价值的信息。

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实例分割综述(单阶段/两阶段/实时分割算法汇总)

目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类,还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测,给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展,实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此,实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文为想在实例分割领域进行研究的人们提供了有价值的信息。

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Bioinformatics | XRRpred:根据蛋白质序列精确预测晶体结构质量

今天给大家介绍的是Sina Ghadermarzi等人发表在Bioinformatics上的一篇文章“XRRpred: accurate predictor of crystal structure quality from protein sequence”。目前,用x射线晶体学产生的蛋白质结构的质量差异很大。作者提出了XRRpred预测模型直接根据蛋白质序列预测分辨率和R-free(结构质量的两种度量)并提供了web服务器,允许批量预测并提供结果的信息可视化。作者证明了XRRpred的预测正确地模拟了分辨率和R-free之间的关系,并再现了蛋白质结构类别之间的结构质量关系,并为常见的同一蛋白质的结构集群的最佳结构质量提供了线索。测试表明,XRRpred显著优于其他间接方法来预测结构质量,例如基于结晶倾向的预测。

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Bioinformatics | XRRpred:根据蛋白质序列精确预测晶体结构质量

今天给大家介绍的是Sina Ghadermarzi等人发表在Bioinformatics上的一篇文章“XRRpred: accurate predictor of crystal structure quality from protein sequence”。目前,用x射线晶体学产生的蛋白质结构的质量差异很大。作者提出了XRRpred预测模型直接根据蛋白质序列预测分辨率和R-free(结构质量的两种度量)并提供了web服务器,允许批量预测并提供结果的信息可视化。作者证明了XRRpred的预测正确地模拟了分辨率和R-free之间的关系,并再现了蛋白质结构类别之间的结构质量关系,并为常见的同一蛋白质的结构集群的最佳结构质量提供了线索。测试表明,XRRpred显著优于其他间接方法来预测结构质量,例如基于结晶倾向的预测。

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