paper issues

21页,图2.2横纵坐标没有说明
36页,Fig.2.12 Work flow of 3-Finger MRake receiver 改为五号,现在为小四
42页,Fig.2.15 Code errors of three receivers change with different multipath delays 现在为小四
43页,Fig.2.16 Code errors of three receivers change with different multipath aplitudes现在为小四
46页,Table 2.5 Hardware consumption and calculation of three receivers现在字体为宋体,应改为Times New Roman
46页,图3.4 MRake接收机捕获方法流程图 中的判断条件没有指明Y,N分支
51页,表3.1 载波映射 上面一句引用错误,位之间的对应关系如表1所示。
69页,Fig.3.15 Acquisiton result of received siganls -》signals拼写错误
69页,表3.2 XMC与传统捕获方法资源使用情况对比   XMC字体应改为Times New Roman
表名不统一,有的是table,有的是tab.
88页,图4.6 环路的性能随着带宽的变化, 图中现用红蓝黑色区分曲线,打印后无法区分,可在图中曲线上加a,b,c区分
90页,图4.7 环路的性能随着预检测积分时间的变化,图中现用颜色区分曲线,可改为a,b,c,d,e区分
91页,图4.8 四种传统Costas鉴相器的性能比较,图中曲线现用颜色区分,请修改
94页,图4.9 CC和MCC鉴相器的性能比较,图中曲线现用颜色区分,请修改
103页,Fig.5.1 Prediction and correction steps of traditional Kalman filtering algrithom, algorithm拼写错误
107页,Fig.5.2 Prediction and correction steps of modified Kalman filtering algrithom, algorithm拼写错误
114页,图5.4 最小二乘法定位结果的各坐标分量, 此实验结果中的曲线现用颜色区分,请核对可否
关于YOLOv11和VisDrone数据集的相关研究论文,目前公开的信息较少。然而,可以基于已有的YOLO系列发展情况以及VisDrone数据集的特点来推测可能的研究方向。 ### YOLOv11与VisDrone数据集的关系 YOLO(You Only Look Once)是一种高效的实时目标检测算法,其版本不断更新优化,从最初的YOLOv1到最新的YOLOv11,每一次迭代都带来了显著的速度和精度提升[^4]。VisDrone是一个专注于无人机视角下的视觉任务的数据集,涵盖了多种场景的目标检测、跟踪等问题。该数据集具有挑战性的特点在于目标尺度变化大、遮挡严重以及背景复杂度高等方面[^5]。 #### 论文检索方法 为了找到与YOLOv11和VisDrone数据集相关的研究论文,可以从以下几个角度入手: 1. **最新研究成果** 可以关注近期计算机视觉领域顶级会议(如CVPR、ICCV、ECCV等)中的投稿文章,这些文章通常会介绍最先进的技术进展及其应用案例。例如,“Real-Time Multi-Object Tracking on Drones Using Improved YOLO Series Models”这类题目可能会涉及YOLOv11在VisDrone上的表现评估[^6]。 2. **开源项目和技术博客** GitHub和其他代码托管平台上可能存在一些实验性质的工作,它们尝试将最新型号的YOLO应用于特定数据集中。虽然未必形成正式发表的文章形式,但仍然能够提供宝贵的参考资料和支持材料。 3. **预印本服务器ArXiv** ArXiv作为一个开放获取平台,允许研究人员上传尚未经过同行评审的手稿副本。因此,在这里搜索关键词组合`"YOLOv11"` AND `"VisDrone"`或许能发现早期阶段或者未被广泛传播的新成果。 以下是部分假设性描述可能存在的研究内容: ```python def yolo_v11_visdrone(): """ A hypothetical function demonstrating how YOLOv11 could be applied to the VisDrone dataset. This includes model architecture adjustments specific for drone-captured imagery characteristics, such as handling small objects more effectively through enhanced feature pyramid networks (FPN). Additionally, it incorporates specialized loss functions designed around common issues within aerial photography datasets like occlusion or varying illumination conditions. Returns: dict: Results summary including metrics like mAP@0.5, inference time per frame etc... """ pass ``` ### 结论 尽管当前没有确切指向YOLOv11结合VisDrone的具体学术文献记录下来供查阅,但是随着深度学习框架的发展速度加快加上实际应用场景需求推动下,相信不久将来会有更多针对性强且效果突出的作品涌现出来。
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