目标检测 - 电子工程专辑

目标检测

【光电智造】YOLOv12论文详解：以注意力机制为核心的实时目标检测

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光引未来...欢迎来到今日光电！----追光逐电光引未来----YOLOv12 是 YOLO 系列中首个打破传统基于卷积神经网络（CNN）方法的模型，它通过将注意力机制直接集成到目标检测过程中实现了这一突破。本文深入研究了 YOLOv12 的架构、创新模块、技术细节以及它在实际应用中的性

今日光电 2025-02-24 521浏览
超图计算+目标检测，性能新SOTA！清华发布Hyper-YOLO：用超图捕捉高阶视觉关联

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号新智元授权【新智元导读】Hyper-YOLO是一种新型目标检测方法，通过超图计算增强了特征之间的高阶关联，提升了检测性能，尤其在识别复杂场景下的中小目标时表现更出色。YOLO（You Only Look Once）系列是目标检测领域中的主流方法，以其高效性和实时性而著称。然而，现有的YOLO模型在处理跨层特征融合和复杂的高阶特征关系时存在局限

OpenCV学堂 2024-12-12 218浏览
【光电智造】手把手用YOLO做目标检测

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！----追光逐电光赢未来----作为目前机器学习领域最火热的研究方向之一，计算机视觉相关的技术一直备受关注。其中，目标检测是计算机视觉领域常见的问题之一，如何平衡检测的质量和算法的速度很重要。对于这个问题，计算机视觉工程师、VirtusLab 创始人

今日光电 2024-08-12 579浏览
【光电智造】图像处理之目标检测入门总结

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！----追光逐电光赢未来----本文首先介绍目标检测的任务，然后介绍主流的目标检测算法或框架，重点为Faster R-CNN，SSD，YOLO三个检测框架。本文内容主要整理自网络博客，用于普及性了解。ps：由于之后可能会有一系列对象检测的论文阅读笔记，

今日光电 2024-08-10 600浏览
【光电智造】YOLOv10来啦！真正实时端到端目标检测

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！----追光逐电光赢未来----过去几年里，YOLOs因在计算成本和检测性能之间实现有效平衡而成为实时目标检测领域的主流范式。研究人员针对YOLOs的结构设计、优化目标、数据增强策略等进行了深入探索，并取得了显著进展。然而，对非极大值抑制（NMS）的后处理

今日光电 2024-05-27 739浏览
【光电智造】基于YOLOv9的自定义数据集目标检测

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。追光逐电，光赢未来...欢迎来到今日光电！----追光逐电光赢未来----准确性和性能MSCOCO 数据集上实时目标检测器的比较YOLOv9 模型有四个变体，根据参数计数进行分类：代码详情from ikomia.dataprocess.workflow import Workflowimport

今日光电 2024-04-14 524浏览
YOLOv9来了：实时目标检测新SOTA，完胜各种轻量或大型模型！出自v7作者

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号量子位授权距离YOLOv8发布仅1年的时间，v9诞生了！这个新版本主打用“可编程梯度信息来学习你想学的任何内容”。无论是轻量级还是大型模型，它都完胜，一举成为目标检测领域新SOTA：网友的心情be like:鉴于源码已经发布，有人已率先实测了一把效果：对比v8当时的表现，可以说是进步很大：来吧，速度论文。可编程梯度信息+轻量级GELAN架构一

OpenCV学堂 2024-02-26 1169浏览
实战|YOLOv8也能打小目标检测

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识数据集地址该图像数据集是通过一个特色的渠道获取了数据集，然后一通处理以后得到的数据，其中一张图的一部分显示如下（因为保密）：。整个数据集有100张图像，但是每张图像上的对象实在太多了，每办法，花了两天的时候，标注了其中65张图像，60张作为训练集、5张做为测试集。算是完成了数据标注工作。模型训练准备好数据集以后，

OpenCV学堂 2024-01-18 811浏览
100+目标检测必备论文，建议收藏！

目标检测是CV领域最广的一个算法。本文整理了三大顶会CVPR、ECCV、ICCV中85篇目标检测论文与代码；系统梳理YOLOv1-YOLOv8论文及代码；12大必备YOLO项目；以及20条常用小样本目标检测方法汇总。合集下载地址在下文二维码。85篇顶会论文与代码目标检测顶会热门研究可分为3D目标检测、视频目标检测、异常检测等17个细分领域。相关85篇论文及代码已经整理完毕，大家可以扫码下载。长按二

OpenCV学堂 2024-01-15 816浏览
基于深度学习的3D雷达视觉融合目标检测

本文来源TJ雷达成像实验室摘要本文演示了如何利用雷达点云和相机图像的深度学习来实现三维目标检测。用人工标记的边界框训练一个深度卷积神经网络来检测汽车。并将研究结果与在激光雷达点云和摄像机图像上训练的深度神经网络进行了比较。采用平均精度（AP）来评价性能。雷达和摄像头的AP分别为0.45、0.48和0.61，而激光雷达和摄像头的雷达和摄像头的AP分别为0.33、0.35和0.46。与雷达数据相比，该

智能汽车设计 2024-01-09 790浏览
一文聊聊4D毫米波雷达目标检测与跟踪算法

智能汽车安全新媒体 01物体检测与跟踪算法1.1 DBSCANDBSCAN: Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise;DBSCAN是基于密度的聚类方法，对样本分布的适应能力比K-Means更好。红色的点是核心对象，黑色的点是非核心对象注意:距离的度量不限于点的空间距离，还可以是其它点特征，比如速度、反射强度等基本思路

谈思汽车 2024-01-07 728浏览
一文聊聊4D毫米波雷达目标检测与跟踪算法

--关注、星标、回复“SOA”--↓↓免费领取：面向智能车辆开发的开放性SOA方案↓↓物体检测与跟踪算法1.1 DBSCANDBSCAN: Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise;DBSCAN是基于密度的聚类方法，对样本分布的适应能力比K-Means更好。红色的点是核心对象，黑色的点是非核心对象注意:距离的度量不限于点

智驾最前沿 2024-01-07 824浏览
超148万奖池！337G+目标检测、分割数据集，2023无锡国际人工智能算法大赛正式启动！

各位人工智能卓越的推动者们，我们诚邀您参与【2023年无锡国际人工智能算法大赛】，探索未来AI创新的巅峰之战！比赛为您提供与全球AI开发者技术切磋的机会，不仅是一场竞技，更是智慧的盛宴。本次大赛总奖金超过148万，丰厚的奖励在等着被你拿走！【大赛介绍】在当前正处于城市格局加速优化、城市能级不断提升的重要时期，无锡市委市政府紧扣时代脉搏，吹响建设“数字无锡”的号角，大力发展以“梁溪科技城”为代表的城

OpenCV学堂 2023-11-16 951浏览
【光电智造】目标检测YOLOv5训练操作

今日光电有人说，20世纪是电的世纪，21世纪是光的世纪；知光解电，再小的个体都可以被赋能。欢迎来到今日光电！----与智者为伍为创新赋能----1. 数据配置1.1. 工具安装Labelimg 是一款开源的数据标注工具，可以标注三种格式：1.VOC标签格式，保存为xml文件2.yolo标签格式，保存为txt文件3.createML标签格式，保存为json格式安装也比较简单：$ pi

今日光电 2023-10-16 610浏览
视觉3D目标检测，从视觉几何到BEV检测

--关注、星标、回复“智驾干货”--↓↓免费领取：超多份自动驾驶行业干货↓↓原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/541595850前言做为被动传感器的相机，其感光元件仅接收物体表面反射的环境光，3D场景经投影变换呈现在2D像平面上，成像过程深度信息丢失了。而当我们仅有图片时，想要估计物体在真实3D场景中所处的位置，这将是一个欠约束的问题。几何求解分类、2D目标检测等

智驾最前沿 2023-10-13 931浏览
这是商汤绝影智能车3D目标检测模型新神器，入选了AI顶会ICCV

曹原发自副驾寺智能车参考 | 公众号 AI4Auto商汤绝影最新自动驾驶研究成果来了！使用一种全新训练方式，能有效提升纯视觉3D目标检测模型精度！该方式的研究论文入选了AI顶会ICCV 2023，代码已开源。研究提出了一种叫做历史帧物体预测（HoP）的训练方法，能让3D目标检测模型更有效地利用时间信息。并且，HoP方法即插即用，可以无缝集成到任何BEV检测框架中，并提升性能。例如在主流3D目标

智能车参考 2023-10-09 1758浏览
不确定性编码增强的鲁棒自动驾驶多模态目标检测

本文来源： FSM Lab本文重点Summary本文介绍了香港城市大学未来智慧交通实验室的ECAI2023录用论文"Uncertainty-Encoded Multi-Modal Fusion for Robust Object Detection in Autonomous Driving"。该论文对多模态3D目标检测在各种极端场景下的不确定性进行了深入的量化和分析。根据评估结果，我们设计了一种

智能汽车设计 2023-09-14 1077浏览
YOLOv8版本升级支持小目标检测与高分辨率图像输入

点击上方蓝字关注我们微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识YOLOv8对象检测模型结构YOLOv8版本最近版本又更新了，除了支持姿态评估以外，通过模型结构的修改还支持了小目标检测与高分辨率图像检测。原始的YOLOv8模型结构如下：YOLOv8小目标检测模型正常的YOLOv8对象检测模型输出层是P3、P4、P5三个输出层，为了提升对小目标的检测能力，新版本的YOLOv8 已

OpenCV学堂 2023-05-15 6244浏览
一文详解多传感融合技术：目标检测、目标追踪等

关注公众号，点击公众号主页右上角“ ··· ”，设置星标，实时关注智能汽车电子与软件最新资讯来源：晓畅Auto@知乎从车道保持到高阶自动驾驶功能，都需要车辆所处的静态、动态环境的准确信息。通过传感器数据融合，可以获得有关其他交通参与者的动态信息、静态环境以及道路和交通规则的信息。通过对自动驾驶中的感知模块的了解，很明显可以看出每种传感器都有自己的优势及劣势。俗话说“单丝不成线，独木不成林”。面对如

智能汽车电子与软件 2023-04-11 1963浏览
BEV目标检测之视觉毫米波雷达融合

--关注、星标、回复“26262”--↓↓领取：ISO 26262↓↓由于构建自主机器人感知系统的需求，传感器融合能够充分利用跨模态信息已引起研究人员和工程师的大量关注。然而，为了大规模地构建机器人平台，需要强调自主机器人平台带来的成本。camera和radar本身就包含互补的感知信息，有潜力大规模开发自主机器人平台。然而，与LiDAR与视觉融合相比，雷达与视觉融合的工作有限。本文通过对BEV目标

智驾最前沿 2023-03-10 1413浏览
首个目标检测扩散模型，比FasterR-CNN、DETR好，从随机框中直接检测

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权扩散模型不但在生成任务上非常成功，这次在目标检测任务上，更是超越了成熟的目标检测器。扩散模型（ Diffusion Model ）作为深度生成模型中的新 SOTA，已然在图像生成任务中超越了原 SOTA：例如 GAN，并且在诸多应用领域都有出色的表现，如计算机视觉，NLP、分子图建模、时间序列建模等。近日，来自香港大学的罗平团队、

OpenCV学堂 2022-11-21 1107浏览
学术报告|SAR舰船目标检测：从幅度域到距离压缩域（视频）

2022年4月19-20日，上海雷达同心学术论坛——雷达遥感应用研讨会成功举办！国防科技大学冷祥光副教授4月19日在该研讨会上做了题为《SAR舰船目标检测：从幅度域到距离压缩域》的学术报告。报告简介SAR在海洋舰船目标监视方面具有得天独厚的优势。虽然SAR幅度数据更适合人眼目视解译，但是相比于单视复数数据和距离压缩域数据，其和SAR成像本质相关的相干复数特性和侧视几何特性却更弱，不利于在检测中充分

云脑智库 2022-11-13 1646浏览
红外单帧弱小目标检测算法研究综述

作为红外预警探测领域的关键技术，适应于不同复杂场景下的红外弱小目标检测算法一直受到国内外研究人员的广泛关注。随着红外预警探测技术的发展以及军事化作战需求的提高，满足低虚警、高检测精度的红外弱小目标检测算法一直是国内外研究重点。红外弱小目标检测算法主要分为多帧检测和单帧检测，多帧检测利用多帧图像中运动目标的连续性和相关性实现红外小目标检测，而单帧检测主要利用单帧图像，提取小目标在红外图像中的梯度、灰

MEMS 2022-08-05 1344浏览
源码|OpenCVDNN+YOLOv7目标检测

点击上方蓝字关注我们作者：王博，极视角科技算法研究员微信公众号：OpenCV学堂关注获取更多计算机视觉与深度学习知识简单说明分别使用OpenCV、ONNXRuntime部署YOLOV7目标检测，一共包含12个onnx模型，依然是包含C++和Python两个版本的程序。编写这套YOLOV7的程序，跟此前编写的YOLOV6的程序，大部分源码是相同的，区别仅仅在于图片预处理的过程不一样。YOLOV7的图

OpenCV学堂 2022-07-15 4122浏览
学术报告|对海雷达杂波环境精细化感知与目标检测（视频）

来源 | 雷达学报智库 | 云脑智库(CloudBrain-TT)云圈 | 进“云脑智库微信群”,请加微信:15881101905,备注您的研究方向声明 | 本号聚焦相关知识分享，内容观点不代表本号立场，可追溯内容均注明来源，若存在版权等问题，请联系(15881101905，微信同号)删除，谢谢海军航空大学刘宁波副教授4月6日在该研讨会上做了题为《对海雷达杂波环境精细化感知与目标检测》的学术报告。

云脑智库 2022-05-08 1447浏览

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