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（很全面）综述---图像处理中的注意力机制
原文链接:https://blog.csdn.net/xys430381_1/article/details/89323444 重磅好文：微软亚研：对深度神经网络中空间注意力机制的经验性研究 论文：An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks 论文阅读: 图像分类中的…
TransTrack简述
引言 如图1a所示，当前的MOT方法一直遭受模型复杂性和计算成本的困扰。目标检测和重新识别分别进行，它们不能互惠互利，即难以一个backbone实现这两个任务，不会给两个连续帧之间的无序目标对或每个帧中不完整的检测目标带来挑战。回…
视频中的目标检测与图像中的目标检测具体有什么区别？
链…
目标检测里，视频与图像有何区别？
点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注星标 获取有趣、好玩的前沿干货！ 前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。 …
毕业设计-基于深度学习的视频目标检测
目录 前言
课题背景和意义
实现技术思路
实现效果图样例 前言 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科…
简单综述)
视频目标检测(video object detection)简单综述
对目前看过的视频目标检测论文做一个简单的综述，也欢迎大家补充一些其他遗漏掉的，不错的视频目标检测论文。持续更新。。。
github:https://github.com/breezelj/video_object_detection_paper
论文详细笔记：https://blog.csdn.net/breeze_…
Depth from Motion：探索突破纯视觉 3D 检测瓶颈
本文作者：
王泰
1 前言
当我们说单张图像估计深度本身是一件“不靠谱”的事情时，什么是“靠谱”的呢？ 为什么单张图像估计“不靠谱”，多张图像就“靠谱”了呢？ 而什么样的多张图像又会更“靠谱”一点呢？…
![[目标识别-论文笔记]Object Detection in Videos by Short and Long Range Object Linking](http://pic.002.xiahunao.cn/pnds/[目标识别-论文笔记]Object Detection in Videos by Short and Long Range Object Linking)
[目标识别-论文笔记]Object Detection in Videos by Short and Long Range Object Linking
文章标题：2018_Cite13_Tang——Object Detection in Videos by Short and Long Range Object Linking
这篇论文也被叫做“2019_Cite91_TPAMI_Tang——Object Detection in Videos by High Quality Object Linking” 如果这篇博客对你有帮助，希望你 点赞…
目标检测YOLO实战应用案例100讲-改进YOLOv4的遥感图像目标检测
目录
知识储备
视频目标检测与图像目标检测的区别
前言
遥感图像目标检测国内外研究现状
传统遥感图像目标检测算法
深度学习遥感图像目标检测算法
2目标检测相关理论基础 2.1卷积神经网络 2.1.1基础理论
2.1.2卷积神经网络训练参数优化方式
2.2目标检测经典算法…
YOLOV++ 详解 | 网络结构、代码解析、YOLOV 论文阅读、初识 VID
前言 代码地址：https://github.com/YuHengsss/YOLOV 本文网络结构按 YOLOV SwinTiny 绘制，不同的模型主要差异在于 Backbone，VID 相关的部分基本相同。
Predict
Input 代码基于 vid_demo。首先会读取视频中的所有帧（只能用短视频…
综述---图像处理中的注意力机制
重磅好文：微软亚研：对深度神经网络中空间注意力机制的经验性研究 论文：An Empirical Study of Spatial Attention Mechanisms in Deep Networks 高效Transformer层出不穷，谷歌团队综述文章一网打尽
论文阅读: 图像分类中的注意力…
静态背景下运动目标检测 matlab_基于深度学习的视频目标检测综述
6.13更新：经评论区iEcho提醒，又回炉翻了下文章，发现FGFA方法也是在线光流学习，特此更正。 最近对深度学习在视频任务中的应用做了个简单调研，切入点是视频目标检测，刚开始调研的时候很乐观，本想着作为研究课题继续研究，但是随着调研深入，到最后发现这个领域还是慎入，…
){kind=tracking}
Deep Learning for UAV-based Object Detection andTracking: A Survey（论文翻译)
目录
摘要
1.引言
2.相关调查和简要统计
A.无人机飞机统计数据
B.挑战
C.贡献 3.无人机机载图像中的目标检测
A.数据处理
B.基于尺度多样性的目标检测
C.小目标上的目标检测
D.基于方向分集的目标检测
E.基于检测速度的目标检测
F.基于其他的目标检测 4.无人机载视…
【论文翻译】Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection
Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection
用于视频对象检测的流引导特征聚合
译文：
摘要：
将最先进的对象探测器从图像扩展到视频是一个挑战。检测的准确性受到视频中物体外观退化的影响，如运动模糊、视频散焦、姿态…
【视频目标检测】|Towards High Performance Video Object Detection
Towards High Performance Video Object Detection Xizhou Zhu∗ Jifeng Dai Lu Yuan Yichen Wei CVPR2018
在DFF和FGFA基础上进行了三点改进，在速度和精度上进行了权衡。DFF专注于提高速度，FGFA专注于精度，本文将两者优势结合起来。
&…
视频目标检测paper带读（一）《Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection》
【亮点概述】
1.提出了光流引导特征聚合方法
（沿运动路径聚集附近的特征来改进每帧特征，从而提高视频识别精度）
2.一种精确的端到端学习框架
3.对快速移动对象的识别有明显的效果 【introduction】 首先，我们处理的视频中有关…
 FGFA：Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection)
视频物体检测(VID) FGFA：Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection
本文是msra deep feature flow相关工作的一个延续。有关 deep feature flow参考这里。 论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.10025 代码链接：https://github.com/msracver/Flow-Guided-Feature-Aggregation 这篇是MSRA发表在ICCV2017上的VID方面的论文…
论文详读)
FGFA(Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection)论文详读
摘要
现有的视频目标检测方法都是利用box-level的时间信息进行检测，没有进行端到端的训练(从而会消耗大量内存进行存储)。本文提出一个flow-guided特征聚合的方法，是一个端到端的学习框架——根据特征时间信息的一致性进行检测。随着动作路径聚合相邻的…