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例如，在DOTA-v1.0数据集上，LEGNet-S在小车辆（SV）和游泳池（SP）检测类别中分别达到了81.42%和82.00%的AP，显著超过了其他方法。它包含一个新颖的边缘高斯聚合（EGA）模块，该模块结合了基于Scharr算子的边缘先验和不确定性的高斯建模，以增强网络对噪声和目标形状及方向变化的鲁棒性。LEGNet-T作为轻量级变体，实现了78.96%的mAP，仅使用3.6M参数，比之前最

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点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达导读本文汇总了一些开源目标检测类的数据集，附下载链接。多显著性对象数据集数据集链接：http://m6z.cn/5AsmXB本数据集共有 1224 张图像来自四个公共图像数据集：COCO、VOC07、ImageNet 和 SUN。Amazon Mechanic Turk 工作人员将每个图像标记为包含 0、1、2、3 或...

定性结果通过可视化展示，在各种复杂场景中，ABRNet的检测结果最为精确，能够准确识别目标，减少漏检和误报。然而，红外小目标通常仅由几个像素组成，缺乏明显的形状和纹理特征，且常常隐藏在复杂背景中，这使得单帧红外小目标（SIRST）检测面临巨大挑战。总的来说，这篇论文提出的ABRNet通过创新的模块设计和损失函数，有效地提高了红外小目标检测的精度和鲁棒性，为该领域的研究提供了新的思路和方法。：选择前