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

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达汇总图像语义分割那些质量最好的数据集与常用benchmark数据集前言图像语义分割是计算机视觉最经典的任务之一，早期的...

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达前言缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性...

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是一篇关于3D目标检测中多模态融合方法的综述，总结了多模态融合的难点和现有研究中的一些方法。0 前言本篇文章主要想对目前处于探索阶段的3D目标检测中多模态融合的方法做一个简单的综述，主要内容为对目前几篇研究工作的总结和对这个研究方面的一些思考。在前面的一些文章中，笔者已经介绍到了多模态融合的含...

不过最近，来自国内团队的新研究给这个领域带来了颠覆性突破——他们提出的LRRNet网络，通过换个思路"盯背景"而非"盯目标"，在多个数据集上刷新了检测性能纪录，还能跑到82.34帧/秒的实时速度！更麻烦的是，云层、海面波纹这些背景杂波长得跟目标很像，再加上传感器本身的噪声干扰，传统方法很容易把杂波当成目标（虚警），或者漏检真正的目标。在关键指标nIoU（归一化交并比）上，LRRNet稳居第一，尤其

机器之心报道机器之心编辑部强化学习先驱 Andrew Barto 与 Richard Sutton 获得今年的 ACM 图灵奖。人工智能学者，再次收获图灵奖！刚刚，计算机学会（ACM）宣布了 2024 年的 ACM A.M. Turing Award（图灵奖）获得者：Andrew Barto和Richard Sutton。他们都是对强化学习做出奠基性贡献的著名研究者，Richard Sutto..

尽管有几种方法被提出用于同时筛查多种眼底疾病，并取得了有希望的性能，但大多数当前的眼科疾病筛查AI模型都是在特定任务的数据集上训练的，这导致了在有新数据（例如，由不同相机获取的图像）或任务变化（例如，引入新的或罕见的类别）时检测中不可避免的错误。因此，大多数AI模型都是在有限的数据和疾病类别上进行训练的，限制了它们的特征表示。因此，RetiZero在各种下游任务中实现了卓越的性能，包括零样本眼底疾

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1. 关于 Lama CleanerLama Cleaner 是由 SOTA AI 模型提供支持的免费开源图像修复工具。可以从图片中移除任何不需要的物体、缺陷和人，或者擦除并替换（powered by stable diffusion）图片上的任何东西。特征：完全免费开源，完全自托管，支持CPU & GPU &

点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达目标跟踪作为机器学习的一个重要分支，加之其在日常生活、军事行动中的广泛应用，受到极大的关注。在AI潮流中，大家对于深度学习，目标跟踪肯定都会有过接触了解：在GPU上通过大量的数据集训练出自己想使用的垂直场景后再在实际场景中使用。但麻烦的是，大数人拥有的是CPU，有没有办法能在自己的电脑上用CPU就能实现自己的目标跟踪能力。Ope