论文提出Spiking-YOLO，是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试，实现了与卷积神经网络相当的性能，而能源消耗极低。论文内容新颖，比较前沿，推荐给大家阅读 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号论文: Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection论文地址：http://arx...

现有的方法通过利用视觉-语言模型（VLMs）（如CLIP）强大的开放词汇识别能力来增强开放词汇目标检测，然而出现了两个主要挑战：（1）概念表示不足，CLIP文本空间中的类别名称缺乏文本和视觉知识。2）对基础类别的过拟合倾向，在从VLMs到检测器的转移过程中，开放词汇知识偏向于基础类别。为了解决这些挑战，论文提出了语言模型指令（LaMI）策略，该策略利用视觉概念之间的关系，并将其应用于一种简单而有效

论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，根据实验结果来看，FCOS能够与主流的检测算法相比较，达到SOTA，为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考 来源：【晓飞的算法工程笔记】 公众号论文: FCOS: Ful...

论文: Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian Wasserstein Distance Loss  任意朝向的目标在检测数据集中无处不在，相对于水平的目标检测，旋转目标检测仍处于起步阶段。目前，大多数SOTA研究都集中于回归目标的旋转角度，而解决旋转角度则带来新的问题：i) 指标与损失不一致。ii) 旋转角度回归区间不连续。 iii)

论文: Towards Open World Object Detection  常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具备增量学习的能力。  将检测模型应用到开放世界中，除了识别指定类别的目标，还要将非

为了优化进化算法在神经网络结构搜索时候选网络训练过长的问题，参考ENAS和NSGA-III，论文提出连续进化结构搜索方法(continuous evolution architecture search, CARS)，最大化利用学习到的知识，如上一轮进化的结构和参数。首先构造用于参数共享的超网，从超网中产生子网，然后使用None-dominated排序策略来选择不同大小的优秀网络，整体耗时仅需要.

论文提出Spiking-YOLO，是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试，实现了与卷积神经网络相当的性能，而能源消耗极低。论文内容新颖，比较前沿，推荐给大家阅读 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号论文: Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection论文地址：http://arx...

论文: Towards Open World Object Detection  常见的目标检测算法都针对特定的数据集进行训练，学习固定数量的类别，用于特定的场景。而论文则讨论一个更现实的场景，开放世界目标检测(Open World Object Detection)。在这个场景中，算法需要解决非目标误识别问题以及具备增量学习的能力。  将检测模型应用到开放世界中，除了识别指定类别的目标，还要将非

论文提出anchor-free和proposal-free的one-stage的目标检测算法FCOS，不再需要anchor相关的的超参数，在目前流行的逐像素(per-pixel)预测方法上进行目标检测，根据实验结果来看，FCOS能够与主流的检测算法相比较，达到SOTA，为后面的大热的anchor-free方法提供了很好的参考 来源：【晓飞的算法工程笔记】 公众号论文: FCOS: Ful...

论文从理论的角度出发，对目标检测的域自适应问题进行了深入的研究，基于H-divergence的对抗训练提出了DA Faster R-CNN，从图片级和实例级两种角度进行域对齐，并且加入一致性正则化来学习域不变的RPN。从实验来看，论文的方法十分有效，这是一个很符合实际需求的研究，能解决现实中场景多样，训练数据标注有限的情况。 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号论文: Domain Adaptive