目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)

>>>深度学习Tricks,第一时间送达<<<

目录

一、数据增强策略

二、多尺度学习

三、上下文学习

四、生成对抗学习

五、无锚机制


在计算机视觉领域中,小目标检测是经常会遇到且令人头疼的问题。本期小海带简要介绍了5个提高小目标检测模型性能的方法,有需要的小伙伴赶快点赞+收藏起来喔!!!👍👍👍

目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)

一、数据增强策略

数据增强是一种提升小目标检测性能的最简单和有效的方法,通过不同的数据增强策略可以扩充训练数据集的规模,丰富数据集的多样性,从而增强检测模型的鲁棒性和泛化能力。特别在小目标检测领域,小目标面临着分辨率低、可提取特征少、样本数量匮乏及分布不均匀等诸多挑战,数据增强的重要性愈发显著。

数据增强这一策略虽然在一定程度上解决了小目标信息量少、缺乏外貌特征和纹理等问题,有效提高了网络的泛化能力,在最终检测性能上获得了较好的效果,但同时带来了计算成本的增加。而且在实际应用中,往往需要针对目标特性做出优化,设计不当的数据增强策略可能会引入新的噪声,损害特征提取的性能,这也给算法的设计带来了挑战。

二、多尺度学习

小目标与常规目标相比可利用的像素较少,难以提取到较好的特征,而且随着网络层数的增加,小目标的特征信息与位置信息也逐渐丢失,难以被网络检测。这些特性导致小目标同时需要深层语义信息与浅层表征信息,而多尺度学习将这两种相结合,是一种提升小目标检测性能的有效策略。

多尺度特征融合同时考虑了浅层的表征信息和深层的语义信息,有利于小目标的特征提取,能够有效地提升小目标检测性能。然而,现有多尺度学习方法在提高检测性能的同时也增加了额外的计算量,并且在特征融合过程中难以避免干扰噪声的影响,这些问题导致了基于多尺度学习的小目标检测性能难以得到进一步提升。

三、上下文学习

在真实世界中,“目标与场景”和“目标与目标”之间通常存在一种共存关系,通过利用这种关系将有助于提升小目标的检测性能。在深度学习之前,已有研究证明通过对上下文进行适当的建模可以提升目标检测性能,尤其是对于小目标这种外观特征不明显的目标。随着深度神经网络的广泛应用,一些研究也试图将目标周围的上下文集成到深度神经网络中,并取得了一定的成效。

四、生成对抗学习

生成对抗学习的方法旨在通过将低分辨率小目标的特征映射成与高分辨率目标等价的特征,从而达到与尺寸较大目标同等的检测性能。前文所提到的数据增强、特征融合和上下文学习等方法虽然可以有效地提升小目标检测性能,但是这些方法带来的性能增益往往受限于计算成本。针对小目标分辨率低问题,Haris等提出一种端到端的联合训练超分辨率和检测模型的方法,该方法一定程度上提升了低分辨率目标的检测性能。但是,这种方法对于训练数据集要求较高,并且对小目标检测性能的提升不足。

五、无锚机制

锚框机制在目标检测中扮演着重要的角色。许多先进的目标检测方法都是基于锚框机制而设计的,但是锚框这一设计对于小目标的检测极不友好。现有的锚框设计难以获得平衡小目标召回率与计算成本之间的矛盾,而且这种方式导致了小目标的正样本与大目标的正样本极度不均衡,使得模型更加关注于大目标的检测性能,从而忽视了小目标的检测。极端情况下,设计的锚框如果远远大于小目标,那么小目标将会出现无正样本的情况。小目标正样本的缺失,将使得算法只能学习到适用于较大目标的检测模型。此外,锚框的使用引入了大量的超参,比如锚框的数量、宽高比和大小等,使得网络难以训练,不易提升小目标的检测性能。近些年无锚机制的方法成为了研究热点,并在小目标检测上取得了较好效果。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-422759.html


🚀🏆🍀【算法创新&算法训练&论文投稿】相关链接👇👇👇


✨【YOLO创新算法尝新系列】✨

🏂 美团出品 | YOLOv6 v3.0 is Coming(超越YOLOv7、v8)

🏂 官方正品 | Ultralytics YOLOv8算法来啦(尖端SOTA模型)

🏂 改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度(涨点必备)

————————————🌴【重磅干货来袭】🎄————————————

🚀一、主干网络改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ConvNeXt结构(纯卷积|超越Swin)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合MobileOne结构(高性能骨干|仅需1ms)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2(涨点神器)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet(Transformer)

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之GSConv+Slim Neck(优化成本)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合新神经网络算子Involution(CVPR 2021)

7.目标检测算法——YOLOv7改进|增加小目标检测层

8.目标检测算法——YOLOv5改进|增加小目标检测层

🌴 持续更新中……

🚀二、轻量化网络(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG(速度飙升)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​PP-LCNet(轻量级CPU网络)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合轻量化网络MobileNetV3(降参提速)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|结合轻量型网络ShuffleNetV2

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合轻量型Ghost模块

🌴 持续更新中……

🚀三、注意力机制(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5改进之结合CBAM注意力机制

2.目标检测算法——YOLOv7改进之结合CBAM注意力机制

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7之结合CA注意力机制

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合ECA注意力机制

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合NAMAttention(提升涨点)

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合GAMAttention

7.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合无参注意力SimAM(涨点神器)

8.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Criss-Cross Attention

9.​目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​SOCA(单幅图像超分辨率)

🌴 持续更新中……

🚀四、检测头部改进(持续更新中)🎄🎈

1.魔改YOLOv5/v7高阶版(魔法搭配+创新组合)——改进之结合解耦头Decoupled_Detect

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合涨点Trick之ASFF(自适应空间特征融合)

🌴 持续更新中……

🚀五、空间金字塔池化(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​ASPP(空洞空间卷积池化金字塔)

2.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合特征提取网络RFBNet(涨点明显)

🌴 持续更新中……

🚀六、损失函数及NMS改进(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进|将IOU Loss替换为EIOU Loss

2.目标检测算法——助力涨点 | YOLOv5改进结合Alpha-IoU

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU

4.目标检测算法——YOLOv5将NMS替换为DIoU-NMS

🌴 持续更新中……

🚀七、其他创新改进项目(持续更新中)🎄🎈

1.手把手教你搭建属于自己的PyQt5-YOLOv5目标检测平台(保姆级教程)

2.YOLO算法改进之结合GradCAM可视化热力图(附详细教程)

3.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SPD-Conv(低分辨率图像和小目标涨点明显)

4.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之更换FReLU激活函数

5.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合BiFPN

🌴 持续更新中……

🚀八、算法训练相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集(保姆级教程)

2.人工智能前沿——玩转OpenAI语音机器人ChatGPT(中文版)

3.深度学习之语义分割算法(入门学习)

4.知识经验分享——YOLOv5-6.0训练出错及解决方法(RuntimeError)

5.目标检测算法——将xml格式转换为YOLOv5格式txt

6.目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7如何改变bbox检测框的粗细大小

7.人工智能前沿——6款AI绘画生成工具

8.YOLOv5结合人体姿态估计

9.超越YOLOv5,0.7M超轻量,又好又快(PP-YOLOE&PP-PicoDet)

10.目标检测算法——收藏|小目标检测的定义(一)

11.目标检测算法——收藏|小目标检测难点分析(二)

12.目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)

🌴 持续更新中……

🚀九、数据资源相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.目标检测算法——小目标检测相关数据集(附下载链接)

2.目标检测算法——3D公共数据集汇总(附下载链接)

3.目标检测算法——3D公共数据集汇总 2(附下载链接)

4.目标检测算法——行人检测&人群计数数据集汇总(附下载链接)

5.目标检测算法——遥感影像数据集资源汇总(附下载链接)

6.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总(附下载链接)

7.目标检测算法——自动驾驶开源数据集汇总 2(附下载链接)

8.目标检测算法——图像分类开源数据集汇总(附下载链接)

9.目标检测算法——医学图像开源数据集汇总(附下载链接)

10.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总1(附下载链接)

11.目标检测算法——工业缺陷数据集汇总2(附下载链接)

12.目标检测算法——垃圾分类数据集汇总(附下载链接)

13.目标检测算法——人脸识别数据集汇总(附下载链接)

14.目标检测算法——安全帽识别数据集(附下载链接)

15.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总(附下载链接)

16.目标检测算法——人体姿态估计数据集汇总 2(附下载链接)

17.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总(附下载链接)

18.目标检测算法——车辆牌照识别数据集汇总 2(附下载链接)

19.收藏 | 机器学习公共数据集集锦(附下载链接)

20.目标检测算法——图像分割数据集汇总(附下载链接)

21.目标检测算法——图像分割数据集汇总 2(附下载链接)

22.收藏 | 自然语言处理(NLP)数据集汇总(附下载链接)

23.自然语言处理(NLP)数据集汇总 2(附下载链接)

24.自然语言处理(NLP)数据集汇总 3(附下载链接)

25.自然语言处理(NLP)数据集汇总 4(附下载链接)

🌴 持续更新中……

🚀十、论文投稿相关项目(持续更新中)🎄🎈

1.论文投稿指南——收藏|SCI论文投稿注意事项(提高命中率)

2.论文投稿指南——收藏|SCI论文怎么投?(Accepted)

3.论文投稿指南——收藏|SCI写作投稿发表全流程

4.论文投稿指南——收藏|如何选择SCI期刊(含选刊必备神器)

5.论文投稿指南——SCI选刊

6.论文投稿指南——SCI投稿各阶段邮件模板

7.人工智能前沿——深度学习热门领域(确定选题及研究方向)

8.人工智能前沿——2022年最流行的十大AI技术

9.人工智能前沿——未来AI技术的五大应用领域

10.人工智能前沿——无人自动驾驶技术

11.人工智能前沿——AI技术在医疗领域的应用

12.人工智能前沿——随需应变的未来大脑

13.目标检测算法——深度学习知识简要普及

14.目标检测算法——10种深度学习框架介绍

15.目标检测算法——为什么我选择PyTorch?

16.知识经验分享——超全激活函数解析(数学原理+优缺点)

17.知识经验分享——卷积神经网络(CNN)

18.海带软件分享——Office 2021全家桶安装教程(附报错解决方法)

19.海带软件分享——日常办公学习软件分享(收藏)

20.论文投稿指南——计算机视觉 (Computer Vision) 顶会归纳

21.论文投稿指南——中文核心期刊

22.论文投稿指南——计算机领域核心期刊

23.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术)

24.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术2)

25.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(计算机技术3)

26.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(电子、通信技术)

27.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(电子、通信技术2)

28.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(电子、通信技术3)

29.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(机械、仪表工业)

30.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(机械、仪表工业2)

31.论文投稿指南——中文核心期刊推荐(机械、仪表工业3)

32.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第1期)

33.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第2期)

34.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第3期)

35.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第4期)

36.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第5期)

37.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第6期)

38.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第7期)

39.论文投稿指南——中国(中文EI)期刊推荐(第8期)

40.【1】SCI易中期刊推荐——计算机方向(中科院3区)

41.【2】SCI易中期刊推荐——遥感图像领域(中科院2区)

42.【3】SCI易中期刊推荐——人工智能领域(中科院1区)

43.【4】SCI易中期刊推荐——神经科学研究(中科院4区)

44.【5】SCI易中期刊推荐——计算机科学(中科院2区)

45.【6】SCI易中期刊推荐——人工智能&神经科学&机器人学(中科院3区)

46.【7】SCI易中期刊推荐——计算机 | 人工智能(中科院4区)

47.【8】SCI易中期刊推荐——图像处理领域(中科院4区)

48.【9】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机:软件工程(中科院4区)

49.【10】SCI易中期刊推荐——工程技术-计算机:人工智能(中科院2区)

50.【11】SCI易中期刊推荐——计算机方向(中科院4区)

51.【12】SCI易中期刊推荐——计算机信息系统(中科院4区)

🌴 持续更新中……

关于YOLO算法改进及论文投稿可关注并留言博主的CSDN/QQ

>>>一起交流!互相学习!共同进步!<<<

到了这里,关于目标检测算法——收藏|小目标检测解决方案(三)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 目标检测算法——图像去雾开源数据集汇总(速速收藏)

    下载地址:http://m6z.cn/5IBauH RESIDE数据集包括合成和真实世界的模糊图像,称为REalistic Single Image Dehazing,RESIDE突出显示了各种数据源和图像内容,并分为五个子集,每个子集用于不同的训练或评估目的。提供了各种各样的去雾算法评估标准,从完整参考度量,无参考度量,到主

    2024年02月06日
    浏览(38)
  • 目标检测算法——图像去噪开源数据集汇总(速速收藏)

    数据集下载地址:https://sourl.cn/jdpJZ6 该数据集包含以下智能手机在不同光照条件下拍摄的 160 对噪声/真实图像: GP: Google Pixel  IP: iPhone 7  S6: Samsung Galaxy S6  Edge N6: Motorola Nexus 6  G4: LG G4 数据集下载地址:https://sourl.cn/kaYGxd 一个小型版本的数据集,它由代表 160 个场景实例的

    2024年02月10日
    浏览(40)
  • 抓紧收藏,Selenium无法定位元素的几种解决方案

    01、frame/iframe表单嵌套 WebDriver只能在一个页面上对元素识别与定位,对于frame/iframe表单内嵌的页面元素无法直接定位。 解决方法 : driver.switch_to.frame ( id/name/obj ) switch_to.frame()默认可以直接取表单的id或name属性。如果没有可用的id和name属性,可以先定位到frame/iframe,再将定位

    2024年02月20日
    浏览(39)
  • ChatGPT消息发不出去怎么办?终极解决方案?赶快收藏

    原文链接:ChatGPT消息发不出去怎么办?终极解决方案?赶快收藏 今天正在使用ChatGPT,突然发现ChatGPT无法发送消息,但是可以查看历史对话,但是就是无法发送消息。 问题原因 经过排查,周围出现了这个问题的朋友们都是因为点击登录顶部的弹窗通知,同意加入了ChatGPT的多

    2024年03月25日
    浏览(40)
  • STM32连接无目标解决方案

    在进行STM32单片机的开发过程中,有时会遇到\\\"STM No Target connected\\\"(STM无目标连接)的错误提示。这通常意味着开发环境无法与目标设备进行通信,导致无法烧录程序或进行调试。本文将介绍一些常见的解决方法,以便解决这个问题并继续进行开发。 检查硬件连接 首先,确保

    2024年02月21日
    浏览(45)
  • 零代码解决方案的使用场景和目标

    使用场景: 核心业务需求较为简单; 时间和资源有限,无法大幅度增加开发人员; 财务预算有限,不希望在软件开发方面花费巨额资金; 开发人员可能缺乏必要的技能。 目标: 提高开发效率,快速生成简单的应用程序; 降低开发成本,减少开发人员的工作量; 减少编码

    2024年02月11日
    浏览(42)
  • ipv6 ping无法访问目标主机解决方案

    很有可能是路由器没有默认的ipv6路由,需要在路由器上添加默认路由。 使用ssh登陆路由器后,执行 ip -6 route 。 找到default from这条路由,记住它的网关和接口。我这里的网关是 fe80::200:5eff:fe00:101 ,接口为 wan 。 使用下面这条命令添加默认网关。 如果是旁路由的话,就没有

    2024年02月22日
    浏览(45)
  • java: 警告: 源发行版 11 需要目标发行版 11”错误解决(解决方案整合)

    目录 问题 分析思路 解决方法 Project Structure 设置 Setting 设置 pom文件设置         项目运行报标题所述的错误,导致项目不能运行起来。将制定的模块去除了之后发现项目可以正常启动,但是加入之后就会报如下的错误。         通过结合网上的资料,发现核心其实就是id

    2024年04月22日
    浏览(44)
  • java: 警告: 源发行版 11 需要目标发行版 11解决方案

    出现这样的问题首先检查一下自己的项目结构是否使用的对应的jdk 如果这里是正确的,之后查看一下自己的pom文件中是否指定了正确的jdk 这里的时候你改完运行就会发现还会报错, 一定要记得刷新一下maven 再重新启动项目,即解决   

    2024年02月09日
    浏览(40)
  • ConnectionRefusedError: [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接——解决方案

    最近在使用socket实现Windows向本机虚拟机的Linux通信的时候遇见了这个错误。 下面是原始代码:  Windows端(客户端)的代码: Linux端(服务端)的代码: 查阅了一些网上的修改意见,都没办法解决我的问题。 查阅了网上的修改意见,查了端口没被占用,用telnet无法访问但互相

    2024年02月11日
    浏览(43)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包