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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…
系列 FGFA：Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection)
【论文笔记】视频物体检测(VID)系列 FGFA：Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection
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，算是之前的工作Deep Feature Flow的一个延续。这篇文章的亮点在于利用了前后帧的信息加强当前帧的特征，从…
