我们在一个具有挑战性的大规模真实全景图像数据集上研究交通标志检测。核心处理是基于HOG (Histogram of Oriented Gradients)算法，...

多目标跟踪（Multiple Object Tracking，MOT）是计算机视觉领域中一个关键领域，有广泛应用。当前研究主要集中在跟踪算法的开发和后处理技术的...

The MYD10A1 V6 Snow Cover Daily Global 500m product contains snow cover, snow al...

These data were generated using 3,066,102 scenes from Landsat 5, 7, and 8 acquir...

边缘检测适用于广泛的图像处理任务。除了卷积部分中描述的边缘检测内核之外，Earth Engine 中还有几种专门的边缘检测算法。 Canny 边缘检测算法 (C...

初始条件介绍和必要准备工作，代码来自https://github.com/thuml/Anomaly-Transformer，论文数据来自作者提供的Google...

使用 nuget restore 命令还原项目的 NuGet 包的时候，NuGet 会尝试自动检测计算机上已经安装的 MSBuild。不过，如果你同时安装了 V...

基于生成对抗性网络（GAN）的数据扩充用于提高目标检测模型的性能。它包括两个阶段：训练GAN生成器以学习小目标数据集的分布，以及从训练的生成器中采样数据以提高模...

 基于深度学习的计算机视觉通常需要数据。许多研究人员试图用合成数据来增强数据集，以提高模型的稳健性。然而，增加流行的行人数据集，如加州理工学院和城市人，可能极具...

 小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标...

数据增强在训练基于CNN的检测器中起着至关重要的作用。以前的大多数方法都是基于使用通用图像处理操作的组合，并且只能产生有限的看似合理的图像变化。最近，基于生成对...

 深度学习技术使最先进的模型得以出现，以解决对象检测任务。然而，这些技术是数据驱动的，将准确性委托给训练数据集，训练数据集必须与目标任务中的图像相似。数据集的获...

 本文探讨了小数据模式下的目标检测，由于数据稀有和注释费用的原因，只有有限数量的注释边界框可用。这是当今的一个常见挑战，因为机器学习被应用于许多新任务，在这些任...

 最近用于对象检测的深度学习方法依赖于大量的边界框注释。收集这些注释既费力又昂贵，但当对来自不同分布的图像进行测试时，监督模型并不能很好地推广。领域自适应通过使...

 这项工作是神经信息研究所开发的车辆驾驶员辅助系统的一部分。这是一个扩展现有驾驶员辅助系统的概念。在实际生产的系列车辆中，主要使用雷达等传感器和用于检测天气状况...

 众所周知，随着电网的日益复杂，传统的输电塔人工测量方法已经失效，无法满足安全稳定运行的要求。尽管卫星遥感技术的发展为输电塔的高效稳定测量提供了新的前景，但仍有...

目标检测是计算机视觉中一项具有挑战性的任务。现在，许多检测网络在应用大型训练数据集时可以获得良好的检测结果。然而，为训练注释足够数量的数据往往很费时间。为了解决...

本文提出了一个用于遥感图像的简单半监督目标检测框架，该框架被命名为SSOD-RS。SSOD-RS包含两个部分，即改进的自我训练和基于强数据增强的一致性正则化，以...

半监督物体检测，旨在探索未标记的数据以提高物体检测器，近年来已成为一项活跃的任务。然而，现有的SSOD方法主要集中在水平方向的物体上，而对航空图像中常见的多方向...

随着最近半监督目标检测（SS-OD）技术的发展，目标检测器可以通过使用有限的标记数据和丰富的未标记数据来改进。然而，仍有两个挑战没有解决：（1）在无锚检测器上没...