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paper：《PV-RCNN++: Point-Voxel Feature Set Abstraction With Local Vector Representation for 3D Object Detection》（2022 IJCV）
做点云检测的肯定知道了，这又是Shaoshuai Shi大佬的另外一篇文章，Shaoshuai Shi大佬的主页介绍：https://shishaoshuai文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-403234.html
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由于其固有的特性， 小目标在多次下采样后的特征表示较弱 ，甚至在背景中消失 。 FPN简单的特征拼接 没有充分利用多尺度信息 ， 在信息传递中引入了不相关的上下文 ，进一步降低了小物体的检测性能 。为了解决上述问题，我们提出了简单但有效的 FE-YOLO
目前，小样本图像目标检测方法多基于经典的俩阶段目标检测算法Faster R-CNN作为主干网络，当然也有将YOLO，SSD一阶段目标检测算法作为主干网络的。 检测过程中不仅需要提取分类任务所关注的高层语义信息，还要获取低层级像素级信息实现目标的定位。 1.2.1 基于度量学习方
![[论文阅读]PillarNeXt——基于LiDAR点云的3D目标检测网络设计](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/02/715798-1.png)
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找到概率最高的目标之后，与其他目标进行IOU交并比计算，若高于一定值，则说明这两张图片预测的是同一个目标，则把概率低的目标删掉 因为是直接得到特征图之后进行映射，所以不限制输入图像尺寸 Gx，Gy是调整中心点，Dx（P）是回归参数,exp就是e的多少次方 从提取到的
早期采用了大量标注样本回归候选框的位置，但后来 目标集和训练集数据分布不同导致检测效果下降 。 对于没有大量样本支持的小样本检测应用就需要使用 先验知识 来弥补样本的不足。 可以分为三类： 数据域 通过先验知识来做数据增强，以弥补样本不足的问题，解决模
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论文题目： Object Detection in Thermal Images Using Deep Learning for Unmanned Aerial Vehicles 利用深度学习在热图像中实现无人机目标检测 这项研究提出了一种神经网络模型，能够识别无人驾驶飞行器采集的热图像中的微小物体。模型由三部分组成：骨干、颈部和预测头。骨干基于 YOLOv5 的结
Faster RCNN是由 R-CNN、Fast R-CNN 改进而来，是非常经典的目标检测的两阶段网络。 此篇博客是我通过学习以下优秀博客归纳整理而得： 一文读懂Faster RCNN - 知乎 Faster R-CNN详解和网络模型搭建 - 知乎 Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程 - 郭耀华 - 博客园 yolov5与Faster-RCNN 训练过程
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