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摘要：工业质检面临30%漏检率痛点，陌讯AI算法通过多模态融合架构实现突破性改进。其创新采用跨模态注意力机制，融合RGB与红外光谱特征，微小缺陷检出率达89.7%。某车企案例显示，该方案将检测时间从90秒缩短至54秒，漏检率降至3.5%。性能测试表明，陌讯算法mAP达94.2%，显著优于主流开源方案。部署建议包括模型量化、针对性数据增强和边缘计算优化，为工业视觉检测提供全场景解决方案。
本文介绍了ROD-MLLM，一种利用自由形式语言进行可靠目标检测的新型MLLM。将基于语言的物体检测解耦为低级定位和高级理解，具体来说就是使用一个开放词汇检测器作为低级定位器，将其与用户的查询结合以获取候选物体，通过感兴趣区域对齐（ROI Align）提取后，局部物体特征被投影到语言空间，然后与全局视觉特征一起发送到大型语言模型。为了实现模型对自由形式描述检测能力的自由，还设计了一个自动化注释流程
2025年知识管理工具精选推荐：根据团队协作、个人管理及垂直需求三大核心场景，评估最新工具特性与适配性。团队协作首选泛微事井然项目管理平台（全生命周期管理+行业深度适配）和飞书多维表格（生态融合+可视化任务）；个人知识管理推荐Obsidian（非线型知识网络）和腾讯ima.copilot（双AI驱动）；垂直场景则按需选择亿方云（海量文件）、泛微事井然（AI客服）或Get笔记（视频处理）。决策关键点
近年来，深度学习技术的发展使得图像分类任务变得越来越容易。预训练模型的出现更是使得图像分类任务变得更加简单和高效。然而，随着预训练模型的数量和大小的增加，我们需要了解每个模型的特点和优缺点，以便更好地选择和使用它们。使用预训练模型作为起点，通过迁移学习来学习新任务，可以大大加快训练速度，并提高模型的性能。
传统的目标检测模型通常是在单一数据集上训练的，往往局限于特定的成像模式和注释格式。这种方法忽视了跨多模态的宝贵共有知识，并限制了模型在更多样化场景中的适用性。为此，本文介绍了一项新的任务，称为多模态数据集和多任务目标检测（M2Det），旨在精确地从任何传感器模式中检测水平或定向的物体。本文建立了一个基准数据集，并提出了一种统一的模型，即SM3Det（用于多模态数据集和多任务目标检测的单模型）。SM
对象跟踪是深度学习的一种应用，程序获取一组初始对象检测并为每个初始检测开发一个唯一标识，然后在检测到的对象在视频中的帧周围移动时跟踪它们。换句话说，对象跟踪是自动识别视频中的对象并将它们解释为一组高精度的轨迹的任务。通常，被跟踪的对象周围有一个指示，例如，跟随对象的周围正方形，向用户显示对象在屏幕上的位置。大多数多目标跟踪算法都包含一种称为检测跟踪的方法。逐检测跟踪方法涉及一个独立的检测器，该检测
基于深度学习神经网络YOLOv4目标检测的汽车车牌识别系统
YOLOv5是一种流行的目标检测算法，它是YOLO系列算法的最新版本。YOLOv5采用了一种新的架构，可以在保持高准确性的同时提高检测速度。在本文中，我们将介绍如何使用YOLOv5算法来进行船舶跟踪和测距。总之，使用YOLOv5算法进行船舶跟踪和测距是一种高效准确的方法。通过训练一个船舶检测模型，并结合跟踪算法和光流算法来跟踪船舶，我们可以估算出船舶的未来位置和速度。然后，使用摄像头的参数和船舶图
随着人工智能技术的不断进步，深度学习在图像生成与风格迁移领域取得了显著的成就。
主要通过siamese网络进行相似度匹配，主要操作为：首先手动选择初始图像中的目标，使用siamese网络进行特征提取，然后以此特征为标准，遍历后面帧图像的每个位置，对每个位置进行特征提取，然后作比较，确定位置。主要针对目标检测算法和滤波类算法（多目标跟踪），yolo系列，ssd系列，anchor-free系列，two-stage系列等等，滤波类和上述传统方式相似。主要有：CSK、KCF/DCF、
深度学习在图像识别领域已经取得了显著的成果，其中基于YOLO（You Only Look Once）的视觉目标检测算法在杂草识别方面也得到了广泛的应用。下面我们将介绍一个基于YOLOV3的杂草识别系统。一、系统架构数据预处理：对图像进行预处理，包括图像大小调整、色彩空间转换、噪声去除等。特征提取：使用深度学习模型对预处理后的图像进行特征提取，这里我们使用YOLOV3模型。目标检测：使用提取的特征进
3. 跨模态融合：将「图像特征 Image Feature」和「文本嵌入 Text Embedding」融合起来增强「文本和图像表示 Text and Image Represention」，以便模型更全面地理解目标。2. 文本描述输入：「文本编码器 Text Encoder」接收与图像关联的「文本 Text」并进行编码，得到「文本嵌入 Text Embedding」。1. 视觉信息输入：「图像编
摘要我们提出了双曲正切指数线性单元（TeLU），这是一种神经网络隐藏激活函数，定义为TeLU(x)=x⋅tanh(ex)TeLU(x)= x\cdot tanh(e^{x})TeLU(x)=x⋅tanh(ex)。TeLU的设计基于关键激活函数的核心原则，通过在其活跃区域紧密逼近恒等函数来实现强收敛，同时有效缓解其饱和区域中的梯度消失问题。其简单的公式提高了计算效率，从而改善了可扩展性和收敛速度。与
近年来，多模态目标检测备受关注，因为不同模态的特定信息可以相互补充，有效提高检测模型的准确性和稳定性。然而，与处理单模态输入相比，融合多模态信息会显著增加模型的计算复杂度，进而降低其效率。因此，多模态融合模块需要精心设计，以在保持低计算消耗的同时提升检测模型的性能。本文提出了一种新颖的轻量级融合模块（CSSA），该模块通过通道切换和空间注意力机制高效融合不同模态的输入。
多模态目标检测是指利用来自不同传感器或数据源的多种类型信息来共同完成目标检测。每一种数据类型称为一个“模态”，例如可见光相机提供的彩色图像是一个模态，红外热成像是另一个模态，激光雷达点云或深度传感器提供的距离信息则属于不同的模态。与此相对，单模态目标检测只使用一种类型的数据进行检测。多模态检测的核心思想是信息互补：不同传感器各有优劣，它们提供的观测往往能从不同角度刻画同一目标。将这些信息融合起来，
归一化坐标和尺寸时除以图像的宽度和高度，是为了将标注信息统一到相同的尺度范围，提高模型的鲁棒性和泛化能力，简化计算过程，并使模型能够处理任意尺寸的图像。
小样本目标检测综述
关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G本篇文章转自于知乎——qiuqiuqiu，主要设计了一个新颖的轻量级网络！代码地址：https://github.com/dog-qiuqiu/FastestDet01概述FastestDet是设计用来接替yolo-fastest系列算法，相比于
1使用的训练平台为Kaggle。
本文详细介绍了如何使用YOLOv8训练自定义目标检测数据集的完整流程。首先，确保安装Python、PyTorch和ultralytics库。接着，使用工具如LabelImg进行数据标注，并将数据集组织成特定结构。然后，创建数据集配置文件，选择预训练模型或从头开始训练，通过命令行启动训练过程。训练过程中，可以监控模型性能，并在验证集上评估模型。最后，通过调整超参数、数据增强和模型压缩等技术优化模型性
点击下方“ReadingPapers”卡片，每天获取顶刊论文解读论文信息摘要红外小目标检测（IRSTD）任务由于信号杂波比（SCR）低、背景复杂和强干扰而面临重大挑战。虽然张量理论在检测性能上显示出了希望，但在损坏张量构建、不准确的张量模型和高计算复杂性这三个问题上仍然存在。本研究通过引入独立的时空视角，提出了一种快速且可分离的时空张量补全模型。提出了一种新的张量结构，名为可分离的时空块-张量对（
【目标检测】交通事故数据集4801张YOLO+VOC（已增强）数据集介绍：含增强，图片为真实与游戏场景的交通事故标注数据集格式：VOC格式+YOLO格式压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件JPEGImages文件夹中jpg图片总计：4801Annotations文件夹中xml文件总计：4801labels文件夹中txt文件总计：4801标签种类数：2标签名称:["moderat
所以，我的想法可能不太一样，因为知道RK3588是可以多路摄像头进行取流的，并且效果都还不错，并且算力也非常顶，拥有3核npu。单独处理YOLOn模型的int8，可以跑100多帧，所以跑四路摄像头都可以跑满摄像头帧率（30帧），所以我自个花了半天时间做了一个多路视频流的算力盒子，目前手里头就只有俩摄像头，然后可以顺利运行，并且处理效果和延迟都极低。目前公司想做一个多摄像头多视角目标检测和跟踪的系统
这次在之前的功能上添加了调用电脑摄像头的功能，主要用到了CV2的视频处理功能，另外视频检测的结果会以视频的形式保存在当前目录的下，名为output.mp4,打开就可以查看视频记录了演示视频如下：添加了调用电脑摄像头的功能。
开集目标检测（Open-Set Object Detection）是一种提升目标检测系统能力的先进技术，它不仅能够识别训练集中出现的目标类别，还能够处理那些训练集中未曾见过的未知目标类别。为了全面理解这一领域，我们将从基本概念、挑战、关键技术和应用等方面进行详细阐述。
DETRpioneeringly地将Transformer引入目标检测，以集合预测（Set Prediction）的方式，实现了这一目标。然而，DETR的“初心虽好”，却也带来了训练收敛缓慢、查询（Query）含义模糊等问题。DINO通过3种创新使得在性能、收敛速度和模型效率上均取得了突破，首次确立了端到端Transformer检测器在主流 benchmarks 上的领先地位。
本文将详细介绍如何脱离YOLO官方环境，使用ONNX Runtime部署YOLOv8姿态估计模型。内容包括模型加载、图像预处理（Letterbox缩放和填充）、推理执行、输出解码（边界框和关键点处理）、非极大值抑制（NMS）以及结果可视化。文章还将讨论部署中的性能优化和常见问题。
在如今的计算机视觉领域，实时目标检测是一项非常重要的任务。它就像我们人类的眼睛，能够在图像或者视频中快速准确地找到我们感兴趣的目标，比如在监控视频中找到小偷，在自动驾驶中识别道路上的车辆和行人等。我们这篇文章的目的就是要对比三个非常流行的实时目标检测框架：YOLO、SSD 和 RetinaNet，看看它们各自的优缺点，适用场景是什么，这样大家在实际应用中就能根据自己的需求做出更好的选择啦。我们的范
方法在预定义的关键点和网格之外，放置一系列anchors box或anchor point来定位目标。首先寻找代表整个目标的proposals，然后通过分类和回归proposals来确定目标类别和边界框。以CenterNet为例，CenterNet直接在特征图上寻找唯一的峰值点作为中心点（x，y）（以heat map展示），回归高和宽的偏离值，随后与ground truth计算loss。以YOLO
红外相机通过捕捉物体发出的红外辐射成像，能在黑暗环境中清晰展示动物轮廓，是夜间监测的理想工具。包含大量野生动物红外相机图像，包含多种动物类，适合训练和测试。来自非洲塞伦盖蒂国家公园，丰富的夜间红外图像和标注。微软AI for Earth项目提供的野生动物红外数据集。使用LabelImg工具标注目标边界框，标注格式建议采用YOLO格式。0 — 豹猫（Leopard Cat）1 — 雪豹（Snow L
例如，YOLOv11在保持“骨干-颈部-头部”模块化设计的同时，采用了更高效的C3k2单元，并加入了带局部空间注意力的卷积块（C2PSA），以增强对小尺寸和被遮挡目标的检测效果。：YOLOv12标志着注意力机制的全面融入，它引入了轻量级的区域注意力（Area Attention, A2）和Flash Attention，旨在以高效的方式实现全局和局部语义建模，提升了模型的鲁棒性和精度。结合创新的F
目标跟踪
——目标跟踪
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