《Vehicle Detection in High-Resolution Aerial Images via Sparse Representation and Superpixels》论文笔记

最新推荐文章于 2024-08-12 22:47:47 发布
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本文介绍了一种通过改进样本选择和计算效率的方法来提高图像分割精度的技术。在样本选择方面，考虑了正负样本的多样性和相似性，以获得更准确的分类超平面。在计算效率上，通过对旋转样本进行训练和测试来优化过程。此外，还讨论了评估标准的严格性及其对假阳性的影响。

系统流程图:



目标函数：


里面用到的小trick:

(1) 训练样本挑选,选取正样本时候考虑多样性，选取负样本时候考虑与正样本的相似同时可区分，这样的用意是使得分隔超平面更加精确.首先superpixel中挑选了较清楚的60正样本和120负样本，训练字典过程中自动挑选后，扩充到180正样本和1080负样本.




(2)计算效率改进：训练和测试旋转样本，为什么训练阶段也要分割呢，作者其实有从superpixel中人工挑选了较清楚的60正样本和120负样本，然后剩余的让程序迭代挑选，正样本时候考虑多样性，选取负样本时候考虑与正样本的相似同时可区分:




文中细节:作者认为预测对为ground truth和boundingbox 完全重合，如果覆盖多个框也只算一个，而且其余算false positive，算挺严格的评估，所以图像分割的破损率提高会导致false positive增多，精确度下降，奇怪的是为什么不用极大值抑制来过滤重合的车子，因为极大值抑制对密集的车辆容易漏测，而作者没有采用可能也是出于这个原因.论文中验证了sift特征不如hog特征.


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基于 Mask R-CNN 的鸟类识别 app
SugerOO的博客
05-25 4352
一个基于 Mask R-CNN 的鸟类识别 APP，可以识别五种鸟类，mAP 83%。 前言 这时博主的毕设的课题，时间紧迫加上自身能力所限，最后的作品还有很多不足，还望各位不吝指正。 代码已经上传到了 github,并附上了详细的使用说明。 先放一下效果图 概述 整个系统包括用户端和服务端两部分。用户端通过 http 协议将待识别的鸟类图片上传到服务端，服务端再将识别后的图片和鸟类信息返回给...
基于mask-rcnn屏幕图像中指定对象
大数据挖掘SparkExpert的博客
04-03 1230
在很多场景条件下，会有意地将图像中的某些对象进行屏蔽删除处理，传统的抠图的办法需要用到专业的处理软件来处理。看到有基于mask-rcnn的方式来实现屏幕中指定对象的删除，挺有趣的。具体的方法步骤也非常简单：（1）利用mask-rcnn实现语义分割（2）对分割好的图像，对指定类型的图像对象（如人等）进行删除，可以删除一批同类对象，也可以删除指定类别对象中的某一个具体对象。实验测试如下：对上述原图进行...
A Survey on Vision-Based Human Detection in Aerial Scenes这个论文从哪可以找到
最新发布
03-21
<think>好的，我现在需要帮助用户找到一篇名为“A Survey on Vision-Based Human Detection in Aerial Scenes”的综述论文的在线资源或下载链接。首先，我应该考虑用户的需求是什么。用户可能在进行相关研究，需要查阅这篇论文来了解空中场景下基于视觉的人体检测的最新进展。接下来，我需要思考如何有效地获取这篇论文。 首先，我应该确认用户提供的论文标题是否正确。可能存在拼写错误或者标题不准确的情况，所以可能需要用户再次确认。不过，假设标题是正确的，接下来要做的就是常规的搜索步骤。通常，学术论文可以通过以下几种途径获取： 1. **学术搜索引擎**：比如Google Scholar、Semantic Scholar、PubMed等。使用准确的标题进行搜索，可能会直接找到论文的PDF链接或者指向出版社的页面。 2. **出版社平台**：如果论文发表在某个期刊或会议上，通常可以在该出版社的官方网站上找到。例如，IEEE Xplore、SpringerLink、Elsevier等。需要确认这篇论文可能发表的出版社，然后进行搜索。 3. **预印本平台**：如arXiv、ResearchGate、Academia.edu。许多作者会在这些平台上上传预印本或已发表的文章，尤其是arXiv在计算机视觉领域非常常用。 4. **联系作者**：如果无法通过公开渠道获取，可以尝试查找论文作者的邮箱，直接发邮件请求副本。学者通常愿意分享他们的研究成果。 5. **机构图书馆或数据库**：如果用户有大学或机构的访问权限，可以通过图书馆的数据库资源进行检索，比如Web of Science、Scopus等。 6. **文献互助平台**：如Sci-Hub，虽然存在版权问题，但在某些情况下可以获取到付费论文的副本。不过需要注意法律和道德问题。 现在，我需要模拟搜索过程。首先，在Google Scholar中输入标题“A Survey on Vision-Based Human Detection in Aerial Scenes”。假设搜索结果中没有直接可用的PDF链接，可能需要检查是否有出版社链接，比如IEEE或Springer。如果论文是会议论文，可能在会议官网上有相关信息。例如，如果发表在CVPR这样的顶级会议，可能可以在会议论文集里找到。 另外，考虑到用户提到的其他引用，比如引用[2]中的arXiv链接，可能这篇综述也存在于arXiv上。但需要确认标题是否一致。有时标题可能会有细微差别，例如年份或作者的差异。如果arXiv没有，可能需要尝试其他平台。 如果上述方法都未能找到，可能需要建议用户检查论文标题的准确性，或者是否存在同主题的其他综述。例如，是否可能标题中的“Aerial Scenes”被替换为“Aerial Images”或“Drone-based Detection”等关键词？或者是否存在更新的综述替代了该篇？ 此外，还可以建议用户通过ResearchGate联系作者，或者在相关学术论坛如Reddit的r/MachineLearning或学术群组中询问是否有同行拥有该论文的副本。 最后，需要提醒用户注意版权问题，确保获取论文的方式合法合规。如果论文是开放获取的，直接下载即可；若需要购买，建议通过正规渠道获取。</think>为了获取论文《A Survey on Vision-Based Human Detection in Aerial Scenes》的在线资源或下载链接，可以按照以下步骤操作： 1. **学术搜索引擎检索** 使用Google Scholar、Semantic Scholar或Microsoft Academic搜索完整标题。若论文已公开，通常可直接看到PDF链接或出版社页面。例如，在Google Scholar输入： ``` "A Survey on Vision-Based Human Detection in Aerial Scenes" ``` 若结果中包含链接（如arXiv、IEEE Xplore），可直接访问[^1]。 2. **预印本平台查询** 计算机视觉领域的综述常发布于arXiv。访问[arXiv官网](https://arxiv.org/)并搜索标题关键词，例如： ``` "Human Detection" AND "Aerial Scenes" ``` 若存在相关论文，可下载PDF版本[^2]。 3. **出版社平台搜索** 若论文发表于期刊或会议，尝试在以下平台搜索： - IEEE Xplore（适用于IEEE会议或期刊） - SpringerLink（适用于LNCS等系列） - Elsevier ScienceDirect 例如，在IEEE Xplore中搜索标题，可能需要订阅或单独购买访问权限。 4. **联系作者获取副本** 通过ResearchGate或学术机构页面找到论文作者的邮箱，发送礼貌的邮件请求PDF副本。学者通常愿意分享研究成果。 5. **机构图书馆资源** 若您隶属于高校或研究机构，利用图书馆的数据库（如Web of Science、Scopus）检索论文，并通过机构订阅权限下载。 --- **若上述方法无效，可能的替代方案**： - **检查标题准确性**：确认是否存在拼写差异，例如将“Aerial Scenes”替换为“Drone-Based”或“Remote Sensing”。 - **扩展检索范围**：搜索相关主题的综述，例如： - 《Deep Learning for Human Detection in Aerial Images: A Survey》 - 《Object Detection in UAV Imagery: A Review》 ---
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