object detection model | BriefGPT

关键词object detection model

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利用神经形态硬件进行卫星图像低功耗船舶检测
海洋船只的侦测对地面站传输地球观测图像数据存在许多成本，我们设计了一个低功耗系统，采用两阶段的轻量级模型进行船只侦测和定位，以提高性能和节省能源。
PDF20 days ago
谨慎行事：规模化持续学习的最佳检索
通过研究回放方法在连续学习中的应用，本文提出了一种评估选择性检索策略的框架，并评估了多种策略的表现，并提出了防止重放重复的策略，探索是否可以通过学习低损失值的新样本来避免回放。
PDF3 months ago
使用 Faster R-CNN 检测大麻种子变种
本研究使用最先进的目标检测模型（Faster R-CNN）对泰国本地来源的大麻种子数据集进行研究，共包含 17 个不同类别。通过比较各项指标表现，得到 94.08% 的 mAP 得分和 95.66% 的 F1 得分，这是首个将深度神经网络目
PDF4 months ago
网络提前探测野火
用于野火检测的基于网络爬虫的数据集 Pyro，含视频和手动边界框注释，经过数据质量和多样性筛选得到 1 万张图像，使用最先进的物体检测模型进行实验，发现该数据集具有挑战性，并结合其他公共数据集能够获得更好的结果。我们将代码和数据公开供使用。
PDF5 months ago
测量场景细节物体对目标检测的影响：实现检测决策的定量解释
本文介绍了一种针对物体检测模型的新型黑盒可解释性方法，通过找出场景级对象对图像中物体的识别影响，进一步验证模型性能。通过比较模型在测试数据中存在或不存在某些场景级对象时的准确度，可以更清晰地了解这些对象对模型性能的贡献。本研究的结果为量化解
PDF6 months ago
机器人、计算机视觉和算法设计的集成：一种中国扑克自动播放机器人
该研究论文展示了一个综合系统，它使得 TM5-900 机械臂能够独立地玩四人牌局的中国扑克。该机器人利用自定义的吸盘机构拿取和打出纸牌，基于 YOLOv5 的物体检测模型用于识别发给机器人的 13 张牌的花色和数字。通过贪婪算法将这 13
PDF7 months ago
基于对象的增量式新颖性检测与反馈循环
提出了一种新颖的以物体为基础的新颖性检测 (Object-based Novelty Detection, ND) 框架，该框架假设可以在预测的输出上请求人类反馈，并将其后续整合以改进新颖性检测模型，而不会对主要的物体检测性能产生负面影响。
PDF8 months ago
基于深度学习的目标检测算法识别光变信号。II. 通用光变曲线分类框架
利用弱监督目标检测模型，通过深度学习框架对光变曲线进行分类，自动提取时间域和频率域数据进行特征提取，以实现对不同尺度和采样间隔的数据处理，达到了 87% 的准确率，无需重新训练或微调，并结合适应性预测确保真实标签覆盖和异常检测算法识别外分布
PDF8 months ago
基于深度学习的汽车线束机器组装连接器检测
通过深度学习技术实现机器人化的汽车线束装配中连接器的检测，研究表明深度学习在汽车线束装配中的连接器检测上具有有效性，但受连接器外观设计的限制。
PDF9 months ago
盲人触觉设备上的物体识别系统
本文旨在开发一种设备，将视觉信息转换为听觉反馈，以协助视障者更好地了解他们的环境，该设备的选择基于准确性和成本方面的考虑，包括时间和功耗等因数，经测试，其在场景理解，包括静态或动态的对象，以及屏幕内容如电视、电脑和手机等方面具有显著的效果。
PDFa year ago
数据集合成效果探索：在果园中应用于苹果检测
本研究探讨了使用稳定扩散 2.1 基础库生成苹果树合成数据集的可行性，并将其与基于真实数据训练的基准模型进行了比较。通过 YOLOv5m 对模型进行评估，结果表明使用合成数据进行训练的模型在真实图像上的性能略低于基准模型，但这些结果具有高度
PDFa year ago
目标检测更好的解释方法
本文提出了一种名为 D-CLOSE 的方法，用于解释任何目标检测模型的决策，并利用图像上的多层分割和结合过程来跟踪模型的行为。在 MS-COCO 数据集中使用 YOLOX 模型进行测试，表明我们的方法优于 D-RISE，可以提供更好的质量和
PDFa year ago
基于改进 YOLOX 的路面物体检测算法研究
本篇论文探讨了基于 YOLOX 算法的 DecIoU 边界框回归损失函数和 Push Loss 用于改进路面物体检测问题，并且通过采用动态锚箱机制提升了检测精度，实验在 KITTI 数据集上证明了该方法的有效性。
PDFa year ago