《Vehicle Detection in High-Resolution Aerial Images Based on Fast Sparse Representation ...》论文笔记

最新推荐文章于 2025-04-16 17:05:02 发布
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本文探讨了系统流程中特征提取方法，特别是低层特征（HOG+颜色名称）与高层特征（稀疏表示误差）的结合使用。针对样本挑选与高阶特征提取过程中字典的不同设置进行了讨论，分析了采用不同字典的原因及其对最终效果的影响。

系统流程图：


这篇论文跟之前的一篇也有些差别，比如特征 = 低层特征（HOG+颜色名） + 高层特征（稀疏表示误差）=1388%% hog or sift size is set at 5x5 pixels LBP cell size is 7x7






问题：样本挑选和high-order feature extraction 这里面的字典不一样，样本挑选里面只有正负两套字典，而high-order feature里是多套字典，里面包括多类正字典和多类的负字典，为什么不做成一样呢？


【CVPR 2022】高分辨率小目标检测：Cascaded Sparse Query for Accelerating High-Resolution Smal Object Detection
梁瑛平的博客
06-21 2074
根据低层特征的计算高度冗余和特征金字塔高度结构化，QueryDet首先预测低分辨率特征上小物体的粗略位置，然后使用由那些粗略位置稀疏引导的高分辨率特征来计算准确的检测结果。这样，不仅可以收获高分辨率特征图的好处，而且还可以避免对背景区域进行无用的计算。 此pipeline以级联方式应用，可实现快速，准确的小物体检测。...
《Vehicle Detection in High-Resolution Aerial Images via Sparse Representation and Superpixels》论文笔记
菲尼克斯罗的学习笔记
04-26 648
系统流程图: 目标函数： 里面用到的小trick: (1) 训练样本挑选: (2)计算效率改进：训练和测试旋转样本
Fast Sparse Representation
09-02
As a novel biometric, Finger-Knuckle-Print (FKP) has received great interest in recent years, and has become a hot research spot of biometric recognition. Due to its characteristic of uniqueness, easy accessibility, none abrasion and abundant texture, it has been widely applied to personal identification. But the spare representation based FKP method has not been reported yet. In this paper, a smooth l0 norm spare representation model based FKP algorithm is proposed. Firstly, an over-complete dictionary is constructed using the training samples, and then Local Binary Pattern (LBP) operator is used for feature extraction and dimension reduction. Finally, smooth l0 norm is used to solve the model, accelerate the recognition process, and improve its efficiency. Experimental results on FKP Database established by The Hong Kong Polytechnic University show that the proposed method has achieved competitive good results with the state-of-the-arts and has great potential in practical applications
Cascaded Zoom-in Detector for High ResolutionAerial Images
weixin_43238909的博客
03-22 1919
通过这种方式，我们的方法是检测器不可知的（因为我们不改变检测器的内部结构，所以我们只需向目标类列表中添加一个额外的类），并且不需要检测器本身以外的任何额外组件。让我们考虑保持其高分辨率的原始图像、下采样图像和裁剪图像，下采样图像是包含与原始图像相同的视图但缩小到检测器输入分辨率的图像，裁剪图像是放大到检测器分辨率的图像的选定区域。由于航空图像中的物体通常出现在图像稀疏分布的区域中，因此需要执行基于密度的裁剪，然后处理这些拥挤物体区域的高分辨率版本以获得更好的比例平衡。作物的质量对我们的方法很重要。
A Method of Insulator Faults Detection in Aerial Images for High-Voltage Transmission Lines INSP
qq_45070766的博客
05-15 354
很荣幸能够在Applied-sciences上发表一篇文章，我们会在这个博客上陆续和大家分享心得，并在空闲时间上传一些测试结果给大家参考~
《Cascaded Zoom-in Detector for High Resolution Aerial Images》论文研读
最新发布
pzy5555的博客
04-16 834
先明确一个点：这个方法并没有添加任何的组块，也就是没有我们常见的A+B+C组合，他仅仅是对包含了很多小物体的模块进行了crop，然后用boundingbox将这个含有很多小物体的区域进行了包围形成一个新的class，然后将这个新的class在训练的时候放到high-resolution进行分析。在第二阶段将筛选出的density crop进行了upscale，相当于提高了这块区域的分辨率，使特征更加清晰，然后，将这个density crop再放入这个检测器中检测，最后，将这个坐标回归到原图。
【图像超分辨率】Deep Learning for Image Super-resolution: A Survey
qq_41807261的博客
02-20 8817
1 介绍 本文旨在对利用深度学习方法进行图像超分辨率的最新进展进行全面的调查。一般来说，我们可以将现有的SR技术研究大致分为三大类：监督SR。无监督的SR，以及特定领域的SR。此外，我们还涵盖了其他一些重要的问题，比如公开的 基准数据集和性能评估指标。最后，我们在调查的最后强调了几个未来的方向和 今后应由社会进一步解决的开放性问题。 我们对基于深度学习的图像超分辨率技术进行了全面的回顾，包括问题设置、基准数据集、学习、特定领域SR应用等。 2）我们分层次、分结构地对基于深度学习的SR技术的最新进展进行了系统
【论文合集】Awesome Object Detection in Aerial Images
m0_61899108的博客
05-17 1314
A curated list of awesome resources for generic object detection in aerial images.
（十一：2020.08.28）CVPR 2017 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-28 4132
CVPR 2017 追踪之论文纲要（修正于2020.08.28）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 下面皆为机器翻译以方便我第一次筛选，我会慢慢修正，但现在请结合。有兴趣的可以问我要处理这些论文并自动翻译的脚本。 Respect！ 论文目录
CCF A类会议或期刊----近两年自监督相关论文
Thincor的博客
03-19 5865
会议/期刊 论文 neurips2020 Self-Supervised MultiModal Versatile Networks. neurips2020 Self-Supervised Relationship Probing. neurips2020 Cross-lingual Retrieval for Iterative Self-Supervised Training. neurips2020 Adversarial Self-Supervised Contrast....
（八：2020.08.27）CVPR 2020 追踪之论文纲要（译）
Jojo论文基地
08-27 1万+
CVPR 2019 追踪之论文纲要（修正于2020.08.27）讲在前面论文目录 讲在前面 论坛很多博客都对论文做了总结和分类，但就医学领域而言，对这些论文的筛选信息显然需要更加精细的把控，所以自己对这1400篇的论文做一个大致从名称上的筛选，希望能找到些能解决当前问题的答案。 论文链接建议直接Google论文名，比去各种论文或顶会网站找不知道快捷多少。 Respect！ 论文目录 论文 概要 12-in-1 - Multi-Task Vision and Language Repre
vehicle_detection_haarcascades：使用OpenCV通过Haar级联进行车辆检测
03-03
Haar级联的车辆检测 最后页面更新时间： 2016年10月19日 最新版本： 1.0.0 （有关更多信息，请参见发行说明） 大家好，执行车辆检测的一种简单方法是使用Haar Cascades。 当前，我没有关于它的详细教程，但是您可以在OpenCV主页上获得一些其他信息，请参阅页面。 另请参阅以训练您自己的级联分类器。 haar-cascade cars.xml是使用来自后方的526张汽车图像（360 x 240像素，无比例缩放）进行训练的。 这些图像是从布拉德·菲利普（Brad Philip）和保罗·厄普代克（Paul Updike）提出的Car数据集中提取的，该数据集取自南加州的高速公路。 有关更多信息，请参见： 训练自己的OpenCV Haar分类器 相关论文： 奥利维拉，M。 Santos，V.使用类似Haar的功能自动检测实际道路上的汽车（ ） 一些其他资源：
CVPR2022 目标检测方向文章（附摘要）
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weixin_43570470的博客
03-25 3万+
CVPR2022目标检测论文整理（持续更新）
【文献阅读】在遥感图像中引入密度图导向的目标检测（C. Li等人，CVPR，2020）
QQ704630835的博客
07-16 2493
一、背景 文章题目：《Density Map Guided Object Detection in Aerial Images》 一篇目标检测的文章。 文献下载地址：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPRW_2020/papers/w11/Li_Density_Map_Guided_Object_Detection_in_Aerial_Images_CVPRW_2020_paper.pdf 文献引用格式：Changlin Li, Taojiannan Y
[论文笔记] 遥感航拍影像25篇CVPR39个数据集
专注“目标检测”领域技术分享
10-01 2万+
本文讲解了39个数据集，关于高空卫星图和低空无人机航拍图相。本文汇总了25篇CVPR2020年和2021年的论文。本文详细介绍了这25篇论文的任务是什么，难点是什么，场景是什么。同时，本文在需要的地方解释了一些卫星图和航拍图的入门常识和前置知识，比如digital surface model的含义。目前有许多研究生毕业论文是做CV这个领域的，模型创新十分困难，于是许多同学转而寻找场景创新。阅读本文，你可以了解到目前学界在卫星图和航拍图这个领域是如何切入的，做什么任务的。
车辆航空数据集 Aerial Image
u012811785的博客
01-26 1327
DLR 3K Munich Vehicle Aerial Image Dataset (DLR-3K) Vehicle Detection in AerialImagery Dataset (VEDAI-1024
2018~2019 遥感目标检测——文章解读
snail_crawling的博客
08-28 7430
Object Detection in Satellite Imagery Using 2-Step Convolutional Neural Networks 来源：IGARSS 数据库： 几个景的遥感图像，图像比较大，类别是高尔夫球场。 问题： 遥感图像太大，人眼检测目标困难。 解决方案： 融合两个CNN——高召回率CNN和高准确率CNN。 高召回率CNN： 别人文章里提到降低训练集中负样本...
Deep Multimodal Vehicle Detection in Aerial ISR Imagery译文
xunan003的博客
12-27 3767
Deep Multimodal Vehicle Detection in Aerial ISR Imagery
基于深度学习的高分辨率遥感图像目标检测技术目前的研究现状
weixin_36670529的博客
09-27 1万+
目录 一、概述 二、通用目标检测方法 1、类不平衡问题 2、复杂背景 3、目标的尺度变化 4、特殊视角 5、小目标 三、特定目标检测 1、城市 2、机场 3、建筑 4、飞机 5、舰船 6、车辆 7、云 8、海冰 四、参考文献 一、概述 高分辨率遥感目标检测目前的研究成果主要分为两类，特定目标检测和一般目标检测。特定目标检测主要包括城市[1]、机场[2]、建筑[...
A Survey on Vision-Based Human Detection in Aerial Scenes这个论文从哪可以找到
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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