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    Double FCOS: A Two-Stage Model UtilizingFCOS for Vehicle Detection in VariousRemote Sensing Scenes

    在各种遥感场景中进行车辆检测是一项具有挑战性的任务。各种遥感场景与多场景、多质量、多尺度和多类别的图像混杂在一起。车辆检测模型存在候选框不足、正建议采样弱和分类性能差的问题,导致其应用于各种场景时检测性能下降。更糟糕的是,没有这样一个覆盖各种场景的数据集,用于车辆检测。本文提出了一种称为双完全卷积一阶段目标检测(FCOS)的车辆检测模型和一个称为多场景、多质量、多尺度和多类别车辆数据集(4MVD)的车辆数据集,用于各种遥感场景中的车辆检测。双FCOS是一种基于FCOS的两阶段检测模型。在RPN阶段利用FCOS生成各种场景中的候选框。精心设计了两阶段正样本和负样本模型,以增强正建议采样效果,特别是在FCOS中忽略的微小或弱车辆。在RCNN阶段设计了一个两步分类模型,包括建议分类分支和点分类分支,以提高各种类型车辆之间的分类性能。4MVD是从各种遥感场景中收集的,用于评估双FCOS的性能。4MVD上的双FCOS对五类车辆检测的平均准确率为78.3%。大量实验表明,双FCOS显著提高了各种遥感场景下的车辆检测性能。

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    腾讯TEG首次集体亮相腾讯全球数字生态大会,这些亮点不容错过!

    5月21日—23日,腾讯全球数字生态大会将在昆明滇池国际会展中心召开。大会是将腾讯过往的三大峰会“腾讯全球合作伙伴大会”、“腾讯云+未来峰会”和“互联网+数字经济峰会”进行有机整合,届时,众多行业领袖、技术领军人物、国际知名数字经济研究者将齐聚春城,共同探索在云计算、AI、5G等科技推动下的数字经济发展趋势和产业互联网发展路径。 腾讯技术工程事业群(TEG)是腾讯内部的技术支撑平台,为公司提供全方位的运营解决方案和服务支持。运营着亚洲最大的网络、服务器集群和数据中心,拥有业内领先的基础架构云运营平台,

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