本文档详细记录了AI-TOD遥感小目标检测数据集的完整整理流程，包含数据下载、处理和格式转换三个阶段。首先从xView和AI-TOD_wo_xview两个数据源获取基础素材，通过官方合成脚本生成9306张训练图像。随后将VOC格式标注转换为YOLO标准格式，包括类别提取、坐标归一化等步骤，并生成适配YOLO框架的配置文件。整个流程规范可复现，确保了数据完整性（图像数量、标注准确）和格式兼容性（支持

本文发现，DETR 中一对一集合匹配导致分配为正样本的查询数量过少，这会对编码器的输出造成稀疏监督，严重影响编码器的判别性特征学习，同时也会阻碍解码器的注意力学习。为缓解这一问题，我们提出一种新颖的协同混合分配训练方案（Co-DETR），通过多种标签分配方式学习更高效、更有效的基于 DETR 的检测器。该新训练方案通过训练多个由一对多标签分配（如 ATSS 和 Faster R-CNN）监督的并行

武汉大学电子信息学院和计算机科学学院（Chang Xu, Jian Ding, Jinwang Wang, Wen Yang, Huai Yu, Lei Yu, Gui-Song Xia）发表的CVPR2023.核心亮点：这篇论文聚焦面向微小旋转目标检测（比如航拍图像中的小车辆、风车等），核心解决现有方法的两大痛点：匹配失调（位置先验、特征、实例不匹配）和样本不平衡（极端角度 / 尺度的目标缺少正

PIL（Pillow）和torchvision是Python中处理图像的常用库。PIL提供基础图像操作功能，而torchvision是PyTorch的计算机视觉扩展库，依赖PIL进行图像处理。两者协作流程一般为：PIL读取图像，torchvision进行预处理（转换为张量并归一化），模型处理后可选PIL可视化。torchvision的transforms模块和数据集加载都默认使用PIL格式。对于性

是 PyTorch 的核心视觉库，提供了图像和视频处理所需的工具，包括数据集、模型、预处理和底层操作。datasetsmodelstransformsutilsopsiodatapointsextensions：提供预实现的数据集类，简化数据加载。：提供预训练的深度学习模型，支持微调。：图像预处理和增强，支持链式操作。ResizeCenterCropRandomCropToTensorNormal

torchvision与PyTorch完美结合，可以对数据进行增强等预处理，可以使用加载器每次加载一个batch_size数量的图片，然后使用torch进行模型建设和模型训练以及推理。OpenCV是一个独立的计算机视觉库，可以进行底层图像处理，如滤波、特征提取，支持传统算法，如：SIFT, ORB, Haar 级联。两者结合使用：用OpenCV读取/处理数据，用torchvision进行深度学习，

摘要：该代码使用Python实现基于YOLOv8的屏幕实时目标检测。通过PIL库截取屏幕图像，转换为BGR格式后输入YOLO模型检测，检测结果包含目标坐标、置信度和类别信息。检测结果通过OpenCV可视化显示，按'q'键可退出程序。支持全屏或指定区域检测，实现了屏幕内容的实时识别与标记功能。

最后，作者在 8 个不同数据集上测了 DCFL—— 不管是专门的小目标数据集（AI-TOD-R）、航拍大场景数据集（DOTA），还是普通照片数据集（COCO），DCFL 都能让小目标的检测 accuracy 涨不少，比如在 AI-TOD-R 上，把原来的算法 accuracy 提了 5 个百分点，还能兼顾大目标的检测效果，证明这个方法又好用又通用。总结下来，这份文档干了三件事：做了个专门的小目标数

摘要：谷歌团队2022年提出的ReAct框架通过"思考-行动-观察"的动态循环机制，使语言模型能像人类一样边推理边执行任务。该框架结合自然语言推理和外部工具调用（如API、数据库），实现智能决策闭环。技术实现上使用Python类型注解（Annotated、Sequence）规范工具参数，通过@tool装饰器封装外部功能，并利用消息类（BaseMessage、ToolMessag