Mar, 2019

CAD-Net: 远程感知图像中物体的上下文感知检测网络

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TL;DR本文提出了 CAD-Net，一种新的目标检测网络，利用关注调制特征以及全局和本地上下文来应对使用光学遥感图像进行目标检测的新挑战。实验证明，该网络在两个远程感知图像对象检测数据集上表现良好。
optical remote sensing imagesobject detectionattention-modulated featuresglobal and local contextsspatial-and-scale-aware attention module
发现论文，激发创造
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    Nov, 2020

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    本文提出了一种综合局部外观特征，对象关系的上下文信息和全局场景上下文特征的集合物体检测系统，该系统采用基于对象建议的完全连接条件随机场（CRF）进行建模，并利用快速平均场近似方法有效地进行 CRF 模型中的推理，实验结果表明，与基线算法 Faster R-CNN 相比，我们的方法在 PASCAL VOC 2007 数据集上实现了更高的平均精度（mAP）.

    Apr, 2016

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    Jan, 2021

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    本文提出了一种基于场景感知注意力的空间注意力模块和局部 - 全局类注意力机制，以此构建一种应用于遥感图像语义分割的场景感知类别注意力网络（SACANet），试验表明 SACANet 的性能优于其他最先进的方法并验证了其有效性。

    Apr, 2023

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    本文提出了一种名为 RODNet 的深度雷达物体检测网络，通过摄像机和雷达融合算法进行交叉监督，可以在实时的条件下有效地检测无线电频率 (RF) 图像中的物体。经过广泛的实验，我们的算法在各种驾驶条件下呈现了鲁棒性，并取得了 86％的平均精度和 88％的平均召回率。

    Feb, 2021

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    本文提出了一种基于跨模态关注上下文学习框架的方法，通过充分开发 RGB 和深度数据的上下文信息来识别物体。实验证明，该方法在所有公共基准测试中均显著提高了 RGB-D 物体检测的准确性，并提供了可解释的可视化方案。

    Oct, 2018

  • 目标检测的关注上下文

    通过开发一种名为 AC-CNN 的新型神经网络模型，将全局和局部上下文信息有效地结合到区域卷积神经网络中，提高了目标检测性能，特别是在 PASCAL VOC 2007 和 VOC 2012 数据集上，与目前主流的 Fast-RCNN 算法相比在 mAP 方面分别提高了 2.0％和 2.2％

    Mar, 2016

  • 利用 CenterNet 在航空图像中进行目标检测

    本文在 VisDrone2019 数据集上使用 CenterNet 方法对航空图像目标检测进行评估，同时探究了不同骨干网络和分辨率对模型性能的影响。

    Aug, 2019

  • 2D 物体检测的多任务跨模态注意力融合

    提出两种新的雷达预处理技术，并引入了多任务跨模态注意融合网络（MCAF-Net）来进行目标检测，相对于现有的基于雷达和相机融合的目标检测算法具有更强的鲁棒性，特别是在恶劣的天气条件和夜间场景下。

    Jul, 2023

  • 使用卷积神经网络和随机视图聚集提高计算机辅助检测

    本研究设计了一个分层级联的计算机辅助检测系统用于医学影像，包括候选区域的生成和基于卷积神经网络的分类方法，成功提高了三种癌症（骨转移、淋巴结和结直肠息肉）的 CAD 检测性能，并综合展示了该方法在各种医学影像 CAD 检测中的应用前景。

    May, 2015