论文题目： Rethinking IoU-based Optimization for Single-stage 3D Object Detection

V2：基于论文发布时间段其他学者的一些学术成果和作者自己的思考和实验进行yolo的改进

前段时间在看一些小目标检测的文献综述，看到一种思路是将图片超分重建之后再送到检测网络中进行检测。 优点是检测效果提升，缺点是可能会造成伪影。 实践出真知，本篇就用DOTA-test数据集中的一张图像来做测试，探究超分重...

本文将详细介绍目标检测中的平均精度(mAP)，建议收藏并掌握。（公众号：OpenCV与AI深度学习）

本文主要介绍简化的YOLOv7论文解读和推理测试以及YOLOv7与 YOLO系列的其他目标检测器的比较。（公众号：OpenCV与AI深度学习）

本文主要介绍如何使用 YOLOv4 目标检测模型和 Darknet 框架来创建一个路面坑洞检测系统。（公众号：OpenCV与AI深度学习）

本文主要介绍如何使用Yolo-V5 + DeepSORT实现多目标检测与跟踪。（公众号：OpenCV与AI深度学习）

之前看过一篇使用分割思想进行目标检测，所以这里补习下一些分割相关的基础知识。这里重点说下语义分割、实力分割和全景分割的区别。

好久没有更新SLAM系列的文章了，前面我们讲到了激光SLAM技术。基于激光雷达的同时定位与地图构建技术（simultaneous localization and mapping， SLAM）以其准确测量障碍点的角度与距离、 无须预先布置场景、可融合多传感器...

近年来，随着星载成像技术的飞速发展，光学遥感图像中的目标检测受到了广泛的关注。虽然许多先进的研究工作都使用了强大的学习算法，但不完全特征表示仍然不能有效地、高效地处理图像变形，尤其是目标缩放和旋转。为此，我们提...