小目标检测与识别

最新推荐文章于 2025-07-11 19:58:45 发布
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本文探讨了小目标检测在计算机视觉领域的挑战与进展，深入分析了改进小目标检测精度的技术方法，包括特征金字塔网络、尺度不变性及增强训练策略等，旨在为研究者和开发者提供实用的指导。

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计算机视觉项目 - 目标检测与识别
QvisCs的博客
09-23 735
R-CNN系列：R-CNN（Region-CNN）是一种经典的目标检测方法，通过选择性搜索获取候选目标区域，然后使用卷积神经网络提取特征并进行分类。RetinaNet：RetinaNet是一种基于特征金字塔网络（Feature Pyramid Network，FPN）的目标检测方法，通过引入Focal Loss解决了目标检测中类别不平衡问题，提高了小目标的检测性能。目标检测与识别旨在从输入的图像或视频中找出感兴趣的目标，并准确定位其位置，最终输出目标的类别标签。二、目标检测与识别的常用方法。
深度学习小目标识别方法整理
zhouzongzong的博客
08-13 683
深度学习小目标识别方法整理
目标检测与识别（概述篇）
Alex-zzm
03-16 9117
之所以写粗略篇主要是自己以前稍微看了一下，还有一点点印象，接下来会逐篇精读，希望得到更多的收获，纯干做笔记用，有问题大家可以指出来。参考博客：http://blog.youkuaiyun.com/linolzhang/article/details/54344350 RCNN 基于Region Proposal的候选区域选择和边界回归（bounding-box regression...
目标检测（object detection）
最新发布
weixin_64607985的博客
07-11 1606
目标检测技术综述 目标检测是计算机视觉的核心任务，旨在识别图像中的目标类别并定位其位置。本文系统介绍了目标检测的概念、原理、主流模型、数据集及应用。目标检测需解决分类和定位两个问题，其流程包括特征提取（传统HOG或现代CNN）、候选区域生成（滑动窗口/RPN等）及分类回归。主流模型分为两阶段（如Faster R-CNN，精度高）和单阶段（如YOLO/SSD，速度快），各适用于不同场景。常用数据集包括PASCAL VOC、COCO等，涵盖多类标注数据。该技术广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业质检及医疗影像分析
小目标检测方法介绍
weixin_43981952的博客
11-12 5849
目标检测发展很快，但对于小目标 的检测还是有一定的瓶颈，特别是大分辨率图像小目标检测 。比如79202160，甚至1600016000的图像，还有一些遥感图像 。 图像的分辨率很大，但又有很多小的目标需要检测。但是如果直接输入检测网络，比如yolo，检出效果并不好。 主要原因 （1）小目标尺寸 以网络的输入608x608为例，yolov3、yolov4，yolov5中下采样都使用了5次，因此最后的特征图大小是19x19，38x38，76x76。 三个特征图中，最大的76x76负责检测小目标，而对应到60.
小目标检测：基于深度学习的小目标检测方法
lfcgimini的博客
10-21 2318
基于深度学习的小目标检测方法 小目标检测的难点：分辨率低、信息少，噪音多、图像模糊 解决方法：图像金字塔、特征金字塔、对包含小目标的图像进行oversampling、对小目标进行复制粘贴操作（不遮挡原有目标，有旋转和缩放） 摘抄：深度学习检测小目标常用方法汇总 link 特征融合的SSD： SSD使用特征金字塔把最浅层的特征用到小目标检测上，因为浅层的感受野小，感受野的尺寸正好和小目标匹配。但是浅层的特征缺少语义信息，语义信息会影响检测器判断检测区域是目标 (object) 还是背景 (background
目标检测与识别
23岁中单想学python
03-26 696
0：机器学习 分类： 1：LeNet-5：6万个参数 2：AlexNet:6000万个参数 创新点：（1）训练处最大规模的CNN，此前LeNet-5仅包含3个卷积层和1个全连接层,它有8个权重层（5个卷积层，3个全连接层） （2）使用众多的skills,如dropout解决过拟合，Relu使得该网络在6000万个参数扔能收敛 3：VGG：没有...
基于深度学习的小目标检测与识别.pdf
08-18
基于深度学习的小目标检测与识别.pdf
数字图像目标检测与识别理论与实践pdf(原著)
11-08
《数字图像目标检测与识别理论与实践pdf》是Bogusław Cyganek撰写的一本关于数字图像处理领域的专业书籍。本书由波兰的AGH科技大学的教授Bogusław Cyganek编写，并由著名出版社John Wiley & Sons, Ltd.出版，首次...
目标检测、目标跟踪，目标检测与识别
05-05
目标检测、目标跟踪、目标检测与识别 ...在未来的研究中，目标检测、目标跟踪、目标检测与识别领域将继续发展和深入，旨在解决鲁棒识别、计算量大和小样本条件下的学习等挑战，并应用于更多的领域。
目标检测识别与跟踪项目源码.rar
12-09
文件主要是我们做“红外和可见光图像的目标识别与跟踪的项目”的源代码，用的是Visual Studio 2019平台，在平台上安装了OpenCV插件，可以用作硕士研究生的毕业课题，也可对公司的目标识别检测、跟踪等软件算法有所...
目标识别与区域入侵检测
07-11
2.这里的编译环境是Win 10, vs2019,OpenCV4.5, 目标检测算法用的yolov5,实现语言使用的语言是C++。 3.算法实现与项目配置可以参数我的博客：基于目标识别的区域入侵检测——C++实现从获取区域到检测入侵目标
Opencv 目标检测和识别
07-19
对于学习opencv的初学者有很好的参考，主要是图像的目标检测和识别方法。
小目标识别方法
Littro Innovations
02-03 948
小目标识别是计算机视觉和人工智能领域中的一个重要研究方向，主要关注于如何有效地从图像或视频中识别尺寸较小、分辨率低的目标。这一任务在军事侦察、遥感图像分析、无人机监控、医学成像等多个领域有着广泛的应用。随着深度学习技术的发展，小目标识别的研究也取得了显著的进步。小目标识别面临的挑战主要包括目标尺寸小、易受背景干扰、目标特征不明显等问题。为了解决这些问题，研究者们提出了多种基于人工智能的方法，尤其是深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）等。
小目标识别——调研
weixin_30687811的博客
08-17 588
1、小目标所占像素的问题 一种是相对尺寸大小，如目标尺寸的长宽是原图像尺寸的0.1，即可认为是小目标；另外一种是绝对尺寸的定义，即尺寸小于32*32像素的目标即可认为是小目标。 摘要小目标是指图像中覆盖区域较小的一类目标.与常规目标相比，小目标信息量少，训练数据难以标记，这导致通用的目标检测方法对小目标的检测效果不好，而专门为小目标设计的检测方法往往复杂度过高或不具有通用性....
小目标检测
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HuaBother的博客
12-14 2万+
小目标检测 参考论文：地址 小目标定义 相对尺度定义 从目标与图像的相对比对小目标进行定义。Chen等提出了一个针对小目标的数据集，对小目标进行定义：同一类别中，所有目标实例的相对面积，即边界框面积与图像面积之比的中位数在0.08%~0.58%之间。如在640×480\times480×480像素分辨率图像中，16×1616\times1616×16到42×4242\times4242×42的目标应考虑为小目标。 除了Chen的定义，其他的相对定义有： 目标边界框的宽高与图像的宽高比例小于一定值，通用
【计算机视觉】小目标检测研究进展：小目标定义及难点分析（详细讲解）
wzk4869的博客
12-27 1万+
【计算机视觉】小目标检测研究进展：小目标定义及难点分析（详细讲解）
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