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旋转目标检测
GWD:基于高斯Wasserstein距离的
旋转目标检测
| ICML 2021
答:
在ICML 2021年的研究中,论文《Rethinking Rotated Obj Det with Gaussian Wasserstein Dist Loss》提出了创新性的解决方案,直面
旋转目标检测
中的三大挑战:角度不一致性、区间不连续和方形问题。传统的IoU计算在处理这些情况时表现欠佳,尤其是当bbox定义采用OpenCV形式与长边形式时,问题更加明显。创新点<...
旋转目标检测
效果不好
答:
题主是否想询问“
旋转目标检测
效果不好是什么原因”?旋转角度过大、标注框调整不当。1、旋转角度过大:旋转数据增强时,不宜旋转过大的角度,尤其是当旋转角度小时,误差也会相对较小。2、标注框调整不当:可以先旋转图片后,再手工调整标注框,再进行检测。
GWD:基于高斯Wasserstein距离的
旋转目标检测
| ICML 2021
答:
从上面的分析可以看出,在
旋转目标检测
领域,IoU损失更能填补评判准则与回归损失间的差异。但很遗憾,在旋转目标检测领域,两个旋转bbox间的IoU计算是不可微的,不能用于训练。为此,论文基于Wasserstein distance提出可微的损失来替代IoU损失,顺便也可以解决旋转角度回归区间不连续问题和方形问题。&...
【动手学计算机视觉】第七讲:传统
目标检测
之SIFT特征
答:
在计算机视觉的世界里,David Lowe的SIFT算法无疑是一颗璀璨的明珠,它于1999年问世,凭借其卓越的光照和噪声抵抗能力,以及对大小和
旋转
的稳健性,成为了目标识别中的重要基石。今天,让我们一起深入探索这个强大的传统
目标检测
工具的内在机制。首先,SIFT的精髓在于其四步走的流程:尺度空间极值检测,关键...
面向
旋转
迁移应用有哪些
答:
面向
旋转
迁移应用有
目标检测
和人脸识别。1、目标检测:在目标检测任务中,针对不同的场景(源领域)进行训练,可以通过面向旋转迁移技术来提高模型在新的场景(目标领域)中的精度。2、人脸识别:在人脸识别领域,由于不同的场景和环境会导致人脸图像出现各种变化,如光照、姿态、表情等,因此可以使用面向旋转...
旋转
对于图像处理和计算机图形学有何重要作用?
答:
3.特征提取:
旋转
在图像处理中也用于特征提取。例如,通过旋转图像,可以检测图像中的特定特征,如角点、边缘和纹理等。这些特征可以用于图像识别、
目标检测
和跟踪等应用。4.数据压缩:旋转还可以用于图像压缩。通过对图像进行旋转,可以将相邻像素之间的相关性降低,从而减少存储空间和传输带宽的需求。这种压缩...
3d
目标检测
调研
答:
在达摩院做3d
目标检测
,简单调研一下。使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云,输出物体类别及在三维空间中的长宽高、
旋转
角等信息的检测称为3D目标检测。在无人驾驶、机器人、增强现实的应用场景下,普通2D检测并不能提供感知环境所需要的全部信息,2D检测仅能提供目标物体在二维图片中的位置和对应类别...
详细解读TPH-YOLOv5 | 让
目标检测
任务中的小目标无处遁形
答:
针对无人机捕获场景的
目标检测
是最近比较流行的一项任务。由于无人机在不同高度飞行,目标尺度变化较大,这样给模型的优化也带来了很大的负担。此外,在无人机进行高速低空飞行时,也会带来密集目标的运动模糊问题。 图1 小目标与密集问题 为了解决上述2个问题,本文提出了 TPH-YOLOv5。 TPH-YOLOv5 在YOLOv5的基础上...
无人机、航空图像
目标检测
总结
答:
1、目标尺度变化大:以中、小目标为主(评判标准?);2、
目标旋转
变化较大:尤其对于下视图像,同一类目标存在多角度变化;(旋转框
检测
)3、场景明暗变化:存在过曝光和光线不充足等场景;4、场景内目标疏密变化:存在目标密度极大的场景,也存在非常稀疏的场景;5、图像视场大,单个目标较小,背景较...
图形的
旋转
导学案
答:
教学
目标
: 1.经历对生活中
旋转
现象的观察、分析过程,学会用数学的眼光看待生活中的有关问题; 2.通过具体例项的认识旋转,研究、发现旋转的性质; 3.经历对具有旋转特征的图形的观察、作图、操作等过程,掌握和熟悉作图的技能。 教学重点难点: 探索发现旋转图形的定义以及性质,并能熟练的掌握。怎么样利用旋转的...
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