基于深度学习的目标检测获得了很大的方法。这些方法基本上假定可以获得大规模的训练标签，训练和测试数据服从理想的分布。然而这两个假设在实际中通常不满足。深度域适配目标检测做为一种新的学习范式开始出现，来解决上...

1、UnitBox: An Advanced Object Detection Network

近五十年来，基于卷积神经网络的目标检测方法得到了广泛的研究，并成功地应用于许多计算机视觉应用中。然而，由于能见度低，在恶劣天气条件下检测物体仍然是一项重大挑战。在本文中，我们通过引入一种新型的双子网(DSNet)来解...

最近发生的一起自动驾驶车辆致命事故引发了一场关于在自动驾驶传感器套件中使用红外技术以提高鲁棒目标检测可见性的辩论。与激光雷达、雷达和照相机相比，热成像具有探测红外光谱中物体发出的热差的优点。相比之下，激光...

1、Progressive Domain Adaptation for Object Detection 2020年

深度视觉域适配作为一个解决大量标注数据缺失的新的学习技巧而出现。与传统的学习共享特征子空间或使用浅层表示重用重要源实例的方法相比，深度域适应方法通过将域适应嵌入深度学习管道中，利用深度网络学习更多可迁移的...

最近因为AutoAssign这篇paper的原因，再加上之前对目标检测中label assign问题很感兴趣， 看了几篇label assign相关论文（FreeAnchor、ATSS、AutoAssign），梳理一下几篇论文的关系做个记录。我用一张图大致梳理出几个label as...

众所周知，CNN的有监督学习通常是建立在给定训练数据集之上的，数据集的标签(也称为GT)，决定了人类期望模型学习的样子。它通过损失函数、优化器等与CNN模型相连。因而机器所表现的出的一切有关识别、定位的能力，均是合理优...

小目标检测在人脸检测领域还是目标检测领域都是难题，如何解决小目标问题成为研究者研究的热点。思路只要分为两方面：多尺度特征和超分

由于编码器部分的解码器结构的分辨率不断降低，分类问题得到了很好的解决。然而，这种架构不能有效地生成用于目标检测(同时识别和定位)所需的强多尺度特征。...