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小目标检测论文和代码汇总

code: https://github.com/obss/sahi概要:这篇论文提出了一种名为切片辅助超推理(SAHI) 的通用框架,通过切片辅助微调 和切片辅助推理 两种方法,显著提升了小目标检测的性能。其核心贡献在于:无需修改现有检测器结构,即可通过图像切片与重叠推理策略有效增强小目标的检测能力,并在VisDrone和xView数据集上实现了最高达14.5%的平均精度提升。该方法已集成至主流

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
numpy 1.18 will cause error 'numpy.float64' cannot be safely interpreted as an integer

遇到的问题在利用pycocotools库中的评估函数cocoeval时,遇到bug:linspace object of type <class ‘numpy.float64’> cannot be safely interpreted as an integer.解决方法not use numpy 1.18, use numpy version < 1.18;modify co

PCD可视化(C++)

【代码】PCD可视化(C++)

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CenterNet2

code:https://github.com/xingyizhou/CenterNet2文章目录1.概要2.相关工作2.1 One-Stage Detectors2.2 Two-Stage Detectors2.3 Anchor Free && DETRTwo-Stage检测的概率解释4 检测器的选择4.1 RetinaNet4.2 CenterNet4.3 ATSS4.4 GF

RevisedMedYOLO: Unlocking Model Performance by Careful Training Code Inspection论文精读

MedYOLO 是基于 YOLOv5 的3D医学图像目标检测模型。优点:轻量、高效,适用于医学图像中的器官和病变检测。问题:在原论文中,MedYOLO 在LIDC(肺结节检测)和BraTS(脑肿瘤检测)数据集上表现不佳,尤其是大模型配置完全无法训练。

RevisedMedYOLO: Unlocking Model Performance by Careful Training Code Inspection论文精读

MedYOLO 是基于 YOLOv5 的3D医学图像目标检测模型。优点:轻量、高效,适用于医学图像中的器官和病变检测。问题:在原论文中,MedYOLO 在LIDC(肺结节检测)和BraTS(脑肿瘤检测)数据集上表现不佳,尤其是大模型配置完全无法训练。

机械臂开源项目汇总

这个ROS melodic工作区是在Ubuntu 18.04上创建的。在这里,我已经在几个moveit相关的项目,如挑选,放置,浇注任务为多机械手系统使用moveit任务构造器(MTC)。

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#自动驾驶#机器人#ubuntu
数据增强之Gridmask

paper: https://arxiv.org/abs/2001.04086code: https://github.com/Jia-Research-Lab/GridMask概述作者首先回顾了数据增强(Data augmentation)方法,指出当前方法有三类:spatial transformation, color distortion, 以及 information dropping。

机器学习中的Embeddings是什么

要理解嵌入,我们必须首先了解机器学习模型的基本要求。具体来说,大多数机器学习算法只能将低维数值数据作为输入。在下面的神经网络中,每个输入特征都必须是数字。这意味着在推荐系统等领域,我们必须将非数字变量(例如项目和用户)转换为数字和向量。我们可以尝试用产品 ID 来表示商品;然而,神经网络将数字输入视为连续变量。这意味着较高的数字“大于”较低的数字。它还将相似的数字视为相似的项目。这对于“年龄”这样

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#机器学习#人工智能
数据增强之mixup

mixupmixup是基于邻域风险最小化(Vicinal Risk Minimization, VRM)原则的数据增强方法,使用线性插值得到新样本数据。在邻域风险最小化原则下,根据特征向量线性插值将导致相关目标线性插值的先验知识,可得出简单且与数据无关的mixup公式:其中(xn,yn)是插值生成的新数据,(xi,yi) 和 (xj,yj)是训练集中随机选取的两个数据,λ的取值满足贝塔分布...

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