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RepVGG-GELAN：通过 VGG-STYLE ConvNets 增强的 GELAN 用于脑肿瘤检测
本研究提出了一种新的基于 YOLO 架构，采用 RepVGG 增强的 RepVGG-GELAN 算法用于医学图像中的脑肿瘤检测，实验结果表明，该算法在精确性和速度方面优于现有方法，为准确高效的医学图像脑肿瘤检测提供了一个最新的解决方案。
PDF2 months ago
利用深度学习在遮挡环境和背景杂乱效果中进行实时物体检测
通过改进检测精度、减少模型面临的问题以及应用数据增强、噪声降低、参数优化和模型融合等技术，我们提出了一种针对混杂背景、遮挡环境中实时检测汽车和坦克的深度学习模型。SSD-Mobilenet v2 模型的准确率和帧数优于 YOLO V3 和
PDF6 months ago
利用物体检测和口头反馈帮助盲人
本研究使用 YOLO 模型和 OpenCV 库，利用实时视频检测对象并将图像识别结果以可听形式提供给视觉障碍者，成功实现了优秀的平均准确率 (mAP)。
PDF7 months ago
Hy-Tracker：一种提升高光谱视频物体跟踪效率和准确性的新框架
提出一种桥接高光谱数据和最先进目标检测方法的新颖框架 Hy-Tracker，以利用 YOLOv7 在高光谱视频中进行目标跟踪，并通过引入跟踪器和 Kalman-Filter 处理尺度变化和遮挡挑战，实现了对目标的准确跟踪。
PDF7 months ago
SATAY: 用于在 FPGA 设备上加速 YOLO 模型的流处理架构工具流
在这篇论文中，我们介绍了一种用于加速 YOLO 模型的流式体系结构工具流 SATAY，通过采用流式体系结构设计和引入新的硬件组件，以适应低延迟应用的需求，我们在 FPGA 设备上实现了实时的边缘物体检测，并展示了与 GPU 设备相比竞争性能
PDF10 months ago
DeepLOC: 基于深度学习的手腕 X 光图像骨病理定位和分类
该论文提出了一种新颖的方法，结合 YOLO 和 Swin 以及新提出的模块，用于定位和分类腕部 X 射线图像中的骨病理，解决了精确定位骨病理和准确分类异常的挑战。
PDF10 months ago
RCS-YOLO: 快速高准确率的脑肿瘤检测物体探测器
该研究提出了一种基于重参数化卷积和通道洗牌的新型 YOLO 架构（RCS-YOLO），并通过特征级联和计算效率提取更丰富的信息，减少时间消耗，实现了在大脑肿瘤检测任务上的最新性能，超过了 YOLOv6、YOLOv7 和 YOLOv8 的速度
PDFa year ago
DeepSeaNet: 利用 EfficientDet 提升水下物体检测
该研究使用现有的水下数据集 Brackish-Dataset，评估了多种目标检测模型（包括 EfficientDet，YOLOv5 等）在含盐度高、可见度低的自然复杂环境下的效果，其中，通过修改 EfficientDet 的机制，实现了对抗
PDFa year ago
WeLayout：面向 ICDAR 2023 企业文档鲁棒版面分割竞赛的微信版面分析系统
本文介绍了 WeLayout 的设计和实现，该系统利用 DINO 和 YOLO 模型进行了 ICDAR2023 比赛上对齐的版面分割。使用数据增强、模型架构、边界框细化、模型集成以及贝叶斯优化算法等技术，我们取得了优异的表现，mAP 分数达
PDFa year ago
无人机影像中斑马的基于合成数据的检测
使用合成数据和 YOLO 目标检测器，实现了从航拍图像中检测野生动物斑马（无需人工标注）的神经网络训练，并开放了代码与数据集。
PDFa year ago
从 YOLOv1 到 YOLOv8 以及未来 ——YOLO 的全面评估
本文综合分析了 YOLO 实时目标检测系统的发展历程及其每个版本的创新和贡献，从原版 YOLO 到 YOLOv8，涵盖了标准度量和后处理、网络架构和训练技巧等方面，总结了 YOLO 发展的重要经验和展望其未来，强调提高实时目标检测系统的潜在
PDFa year ago
动态环境下的实时 SLAM 管道
本文提出了一个新的实时 SLAM 流水线，使用 RGB-D SLAM 和 YOLO 实时物体检测来分割和去除动态场景，并构建静态场景 3D 模型。
PDFa year ago
利用 Grad-CAM 解释目标检测结果的 YOLO 算法
本文探讨了视觉目标检测的可解释性问题，具体地，我们演示了如何将 Grad-CAM 集成到 YOLO 对象检测器的模型架构中并分析结果。我们展示了如何计算每个检测的基于归因的解释，并发现结果的归一化对其解释有很大的影响。
PDF2 years ago
使用半监督归一化流与 Yolo 的高级组合 (YoloNF) 来检测和识别车辆牌照
本研究基于 YOLO 对象检测器和归一化流技术，提出了一种鲁棒性和高效性的自动车牌识别系统，包括两个新策略：使用两阶段网络检测车牌并使用多尺度图像转换解决背景噪声问题，同时引入来自摩洛哥的数据集以鼓励更多关于车牌识别的研究。
PDF2 years ago
CVPR现实临床环境下鲁棒的新生儿面部检测
本文通过使用专有数据集对 You-Only-Look-Once（YOLO）算法进行训练，实现了对新生儿面部特征的快速准确检测，进而为自动化系统（例如疼痛识别和监控）提供帮助。
PDF2 years ago
RPATTACK: 基于细化 Patch 的通用目标检测器攻击
提出一种新的补丁攻击方法 RPAttack，它可以成功攻击 YOLO 和 Faster R-CNN 等常规物体检测器，而仅修改 0.32％的像素，并实现 100％的错过检测率。
PDF3 years ago
CVPR基于深度学习框架的数字建筑平面图符号识别
本研究提出了一种基于深度学习的 YOLO 架构的对象检测框架，以解决现实世界数字建筑平面图形符号差异和噪声问题，并基于图块的训练策略有效解决了符号较小与整个平面图比例不协调等问题，实验证明该方法能成功检测出具有低类内相似性和可变图形复杂度的
PDF4 years ago
Poly-YOLO: YOLOv3 的更高速、更精准的检测和实例分割
Poly-YOLO 是一个新的基于 YOLOv3 并实现了实例分割的版本，为了纠正 YOLOv3 的两个缺点：标签过多和 anchor 分布低效的问题，Poly-YOLO 使用轻量级的 SE-Darknet-53 的 backbone 和
PDF4 years ago
MM从共同出现的物体类别的角度分析物体检测器
本研究基于特殊遮盖的 MS COCO 数据集，对目前最先进的 Faster R-CNN 和 YOLO 目标检测器的准确性进行评估和比较，以衡量它们的预测有多少依赖于编码在对象类别级别上的上下文信息。研究结果表明，当前检测器通常不会在类别级别
PDF6 years ago
YOLOv3: 一项渐进式的改进
本研究介绍了 YOLOv3 目标检测算法的改进，包括设计修改、更精准的新网络以及在性能方面的提升。与其他算法相比，YOLOv3 具有更快的运行速度和相似的检测表现。
PDF6 years ago