MSE(Mean Square Error)均方误差，MSE是真实值与预测值的差值的平方然后求和平均。通过平方的形式便于求导，所以常被用作线性回归的损失函数。MAE(Mean Absolute Error)平均绝对误差。是绝对误差的平均值。可以更好地反...

非最大抑制是目标检测流程的重要组成部分。首先，它根据所有检测框的得分对它们进行排序。选择得分最大的检测框M，抑制与M有显著重叠(使用预定义阈值)的所有其他检测框。这个过程递归地应用于其余的框。按照算法的设计,...

在基于区域的卷积神经网络的浪潮中，目标检测领域已经取得了显著的进展，但是它们的训练过程仍然包含许多尝试和超参数，这些参数的调优代价很高。我们提出了一种简单而有效的在线难样本挖掘(OHEM)算法，用于训练基于区域的Co...

距离度量学习(DML)已成功地应用于目标分类，无论是在训练数据丰富的标准体系中，还是在每个类别仅用几个例子表示的few-shot场景中。在本文中，我们提出了一种新的DML方法，在一个端到端训练过程中，同时学习主干网络参数、嵌入...

对图像进行预处理，可以尽量避免模型受到无关因素的影响。大部分图像识别问题中，通过图像预处理过程可以提高模型的准确率。

引言：近年来，随着我国旅游业的持续快速发展，国内游客人次逐年增加，各地旅游景点游客爆满。在旅游消费需求高速增长的同时，伴随着越来越多的旅游景区管理问题，景区公共安全存在着严重隐患。因此设计一套关于景区安全防护的智...

在本文中，我们提出了一种在RGB-D场景中，在目标周围放置三维包围框的技术。我们的方法充分利用二维信息，利用最先进的二维目标检测技术，快速减少三维搜索空间。然后，我们使用3D信息来定位、放置和对目标周围的包围框进行评...

研究了图像超分辨率(SR)对低分辨率图像中目标检测任务的影响。直观上，SR对目标检测任务产生了积极的影响。虽然之前的一些工作证明了这种直觉是正确的，但是在这些工作中，SR和检测器是独立优化的。摘要提出了一种新的深度...

最近已作出大量努力，提出光学遥感图像中的各种目标检测方法。然而，目前对光学遥感图像中目标检测的数据集调查和基于深度学习的方法还不够完善。此外，现有的数据集大多存在一些不足之处，如图像和目标类别数量较少，图像多样...

为了减少由域转移引起的检测性能下降，我们致力于开发一种新的少镜头自适应方法，该方法只需要少量的目标域映射和有限的边界框注释。为此，我们首先观察几个重大挑战。首先，目标域数据严重不足，使得现有的域自适应方法效率低...