目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一，近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以说是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的物体检测看作是深度学习力量下的一种技术美学，那么让时光倒流20...

在有雾的情况下，能见度下降，造成许多问题。由于大雾天气，能见度降低会增加交通事故的风险。在这种情况下，对附近目标的检测和识别以及对碰撞距离的预测是非常重要的。有必要在有雾的情况下设计一个目标检测机制。针对这一...

在这项工作中，我们研究了卷积网络深度对其在大规模图像识别设置中的准确性的影响。我们的主要贡献是使用一个非常小的(3×3)卷积滤波器的架构对增加深度的网络进行了全面的评估，这表明通过将深度提升到16-19个权重层，可...

虽然最近基于proposal的CNN模型在目标检测方面取得了成功，但是由于小兴趣区域(small region of interest, RoI)所包含的信息有限且失真，小目标的检测仍然比较困难。解决这一问题的一种方法是使用超分辨率(SR)技术来增强...

多雾天气给户外摄像监控系统带来了很多困难。在雾天，介质的光学衰减和散射效应会使场景辐射产生明显的畸变和退化，使其变得嘈杂和难以分辨。针对这一问题，本文提出了一种基于颜色和深度域的目标检测方法。为了防止错误传...

探讨了超分辨率技术在卫星图像中的应用，以及这些技术对目标检测算法性能的影响。具体来说，我们提高了卫星图像的固有分辨率，并测试我们能否以比固有分辨率更高的精度识别各种类型的车辆、飞机和船只。使用非常深的超分辨...

由于在现实世界中物体的固有长尾分布，我们不太可能通过为每个类别提供许多视觉示例来训练一个目标识别器/检测器。我们必须在目标类别之间共享视觉知识，以便在很少或没有训练示例的情况下进行学习。在本文中，我们证明了...

我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS)，以逐像素预测的方式解决目标检测问题，类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器，如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN，都依赖于预定义的锚盒。相比之下，我们提出的探测...

【6】ReBiF：残差双融合特征金字塔网络，用于精确的Single-shot目标检测

典型的目标检测假定训练和测试数据来自同一个理想分布，但是在实际中这通常是不满足的。这种分布的错误匹配将会导致一个明显的性能下降。这篇工作我们旨在提升目标检测的跨域鲁棒性。我们在两个层级上解决域偏移问题：(1...