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car detection
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利用极化材料线索进行鲁棒汽车检测
通过利用三色线性偏振作为额外提示，作者提出了一种新的基于学习的车辆检测方法，该方法可以解决车辆检测算法在光照 / 天气条件和车辆密度变化大的场景中的稳定性和准确性问题，通过多模态融合网络动态集成颜色和偏振特征，能够探索所有学习样本中车辆的固
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6 months ago
集成卷积块注意力机制的跨领域车辆检测模型
提出了一种基于交叉域目标检测框架，采用细节增强技术和基于两头注意力机制的物体检测模型的跨域车辆检测模型，它可以在自动驾驶等领域更高效地识别汽车，并且与无框架的模型相比，它的性能提高了 40%。
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a year ago
跨领域汽车检测：利用无监督图像翻译技术实现日夜转换
利用生成对抗网络通过从白天图像到夜间图像的转换获取人工数据集并训练车辆检测模型以在没有目标域注释数据的情况下提高检测性能。
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5 years ago
结构化领域随机化：通过上下文感知的合成数据弥合现实差距
介绍了一种结构化领域随机化方法，将对象和干扰因素随机放置并生成图像以使神经网络考虑对象周围的上下文，可通过使用合成数据来训练在真实数据上获得良好表现的 2D 边界框车辆检测神经网络。
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6 years ago
使用 And-Or 模型表达上下文与遮挡以进行汽车检测和观点估计
本文提出了一种基于 And-Or 模型的学习方法，用于表示汽车检测和视点估计中的上下文和遮挡，并且是一种弱监督的学习方法。通过三个层次来表示汽车之间的上下文和遮挡配置，并且采用动态规划算法进行推理。该方法在四个汽车检测数据集和三个汽车视点估
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9 years ago
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