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医学影像分割模型：实验研究
本文对 Segment Anything Model 在医学图像中的效果进行了评估，结果表明性能受任务和数据集影响较大，需要进一步研究来适应医学图像领域。
PDFa year ago
MM物体检测的解耦交并比回归
通过提出 Decoupled IoU Regression (DIR) 模型，将 IoU 按照纯度和完整度两个维度拆分为两个更加清晰的映射以分别处理，同时引入特征对齐提升稳定性。结果显示 DIR 可用于现有的两步检测器并且显著提高它们的性能
PDF2 years ago
AAAI任意方向目标检测的动态锚点学习
提出了一种动态锚点学习方法（DAL），通过全新定义匹配度评估锚点的定位潜力，实现有效标签分配并动态选择高质量锚点以实现准确目标检测，结果表明该方法在远程感知数据集 HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD 以及场景文本数据集 ICDAR
PDF4 years ago
CVPR基于嘈杂锚点的单阶段目标检测学习
本文提出一种基于干净度分数的目标检测方法，旨在解决使用 IoU 进行二元标签分配时可能出现的嘈杂标签问题，通过分类和回归分支，并利用干净度分数对样本进行重新加权，提高定位和分类的准确性，实验证明该方法对多个 backbone 可以显著提升
PDF5 years ago
CVPR遮罩得分 R-CNN
本研究旨在解决在实例分割任务中实例分类置信度与实例分割准确度之间不相关的问题，提出了基于遮罩评分的区域卷积神经网络（Mask Scoring R-CNN）方法，该方法可以协调遮罩质量和遮罩分数之间的不一致，从而提高实例分割性能，并在 COC
PDF5 years ago