今天，我将讨论在物体检测器中引入的一个优雅的概念 —— Anchors，它是如何帮助检测图像中的物体，以及它们与传统的两阶段检测器中的Anchor有何不同。...

Transformer可以通过注意力模块捕获长期依赖关系，并在自然语言处理任务中显示出巨大的成功。近年来，Transformer也被用于计算机视觉任务，用于图像分类、目标检测、语义分割、特征匹配等。通常情况下，图像被分成几个小的pa...

目标检测是计算机视觉中的一个基本问题，它可以同时分类和定位图像或视频中的所有目标。随着深度学习的快速发展，目标检测取得了巨大的成功，并被应用于许多任务，如目标跟踪、图像分类、图像分割和医学图像分析。...

长尾目标检测是一项具有挑战性的任务，近年来越来越受到关注。在长尾场景中，数据通常带有一个Zipfian分布(例如LVIS)，其中有几个头类包含大量的实例，并主导了训练过程。相比之下，大量的尾类缺乏实例，因此表现不佳。长尾目标...

该模型在不同挑战性环境下4种不同病害检测中进行了验证。该模型在检测精度和速度方面优于现有的检测模型。在检出率为70.19FPS时，该模型的精度值为90.33%，f1 score为93.64%，平均平均精度(mAP)值为96.29%。目前的工作为在...

文章：3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey

机器学习是人工智能领域的一个热门话题，是智能农业机械的关键技术。深度学习是机器学习发展的前沿，它在自然语言处理和计算机视觉等许多方面都取得了优异的成绩。深度卷积神经网络（DCNNs）在计算机视觉领域取得了重大进展，...

标题：3D Vehicle Detection Using Camera and Low-Resolution LiDAR Zhang, Rui Huang, Le Cui, Siyu Zhu, and Ping Tan

论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.12364v1.pdf

论文地址： http://arxiv.org/pdf/2110.14711v2.pdf