使用定向包围框（oriented bounding box）进行目标检测可以通过减少与背景区域的重叠来更好地定位有旋转倾斜的目标。现有的OBB方法大多是在水平包围框检测器（horizontal bounding box）上通过引入额外的角度尺度（通过距离损...

论文标题：《SCRDet: Towards More Robust Detection for Small, Cluttered and Rotated Objects》

域适配目标检测旨在将目标检测器适配到未知的域，新的域可能会遇到各种各样的外观变化，包括外观，视角或者背景。现存的大多数方法在图像级或者实例级上采用图像对齐的方法。然而，在全局特征上的图像对齐可能会使得前景和背...

少样本目标检测任务目的：给定support images，在query image找到所有与support images中种类相同的物体，如下图。

任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负...

本篇文章介绍一下目标检测中常用的一些评估准则，大家跑 yolo 的时候可能看着一堆输出不知道啥意思，希望这篇文章能够解决大家的疑惑，主要是翻译 GitHub 上的一个 repo，原文是英文写的，链接在这里，写的挺不错，就翻译过来给英...

1、A Novel Method to Compensate Variety of Illumination In Face Detection

1、Object Detection in Fog Degraded Images

学习从少量的注释实例中检测新目标具有重要的现实意义。当例子极其有限(少于三个)时，就会出现一种特别具有挑战性而又普遍的制度。改进少样本检测的一个关键因素是解决缺乏变化的训练数据。我们提出通过从基类转移共享...

航空图像中的目标检测是一项具有挑战性的任务，因为它缺乏可见的特征和目标的不同方向。目前，大量基于R-CNN框架的检测器在通过水平边界盒(HBB)和定向边界盒(OBB)预测目标方面取得了显著进展。然而，单级无锚解仍然存在开...