目标检测的五个方向 + Global Context +Local Context 综述

最新推荐文章于 2025-03-30 18:27:52 发布
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该博客围绕目标检测展开，介绍了目标检测的五个方向，同时提及 Global Context 和 Local Context 相关内容，为目标检测领域的研究和应用提供了有价值的参考。
YOLOv5、YOLOv7改进主干系列：首发最新结合Global Context Modeling结构(附代码)，目标检测高效涨点
包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进
11-02 5859
基于 YOLOv7网络模型结合Non-local Networks and Attention结构，可以有效地对全局上下文进行建模。轻量级特性允许我们将其应用于骨干网络中的多个层以构建全局上下文网络
注意力机制篇 | YOLOv8改进之在C2f模块引入Global Context注意力模块 | 全局上下文注意力机制
小哥谈
07-13 1961
GCNet的核心思想是在每个残差块之后添加一个全局上下文模块（即本文的Global Context注意力模块），该模块能够捕捉全局信息，并以此来改进局部特征的学习，从而提高模型的识别精度。🌈
CVPR 2016 摘要阅读
Tsingzao的博客
08-02 4万+
为了说明看过CVPR2016全部文章的摘要，总结一下，摘要只保留了创新点部分。 ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster sessio
目标检测综述
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计算机视觉life
07-09 14万+
前言 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。 近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。比较流行的算法可以分为两类，一类是基于Regio...
分析显著性目标检测--Global Context-Aware Progressive Aggregation Network for Salient Object Detection
qq_43633455的博客
07-16 1620
分析显著性目标检测–Global Context-Aware Progressive Aggregation Network for Salient Object Detection 这里写目录标题分析显著性目标检测--Global Context-Aware Progressive Aggregation Network for Salient Object Detection引入方法网络概述FIA引入方法网络概述FIA功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段
卷积神经网络在目标检测方向的发展
06-23
卷积神经网络在目标检测方向的发展，讲解r-cnn,fast-rcnn,faster-rcnn,
目标检测发展方向（1）
yunxinan的专栏
08-09 1万+
从目标检测发展到目标追踪
目标检测领域还有什么可做的？19 个方向给你建议
Activewaste
08-11 3815
作者：种树的左耳 来源：知乎 原文链接：目标检测领域还有什么可做的？19 个方向给你建议 知乎问题：目标检测领域还有什么可以做的？ 感觉已经饱和了，很难再出顶级算法的样子。我所指的饱和是说围绕目标检测感觉没有什么好文章能发出来了，现有算法很难在短时间有突破了。想请教大家有什么好做的点子么？ 种树的左耳答案 饱和是相对于占坑来说的，对于去探索未来踩坑来说，目标检测还远远没有达到饱和的地步。只是说...
精选资源
Zero-shot RIS with Global-Local Context Features
10-27
【Zero-shot RIS with Global-Local Context Features】的讨论聚焦于一种新的无样本引用图像分割方法，该方法利用预训练的跨模态模型CLIP（Contrastive Language-Image Pretraining）的知识，解决了指代图像分割...
深度学习中经常出现的local context和global context分别指什么？
change_xzt的博客
10-08 3042
这样的操作可以将整个特征图（feature map）的信息聚合为一个单一的值或特征向量，该值或向量携带了整个图像的全局特征。多目标情境：在多目标检测任务中，全局上下文有助于模型区分不同目标之间的关系，例如它们之间的相对位置和分布。模型可以更容易地识别目标的细节和边界。噪声抵抗：局部上下文可以帮助模型抵抗图像中的噪声和干扰，因为它主要关注感兴趣区域的信息，而不容易受到图像背景或其他物体的影响。特定目标问题：对于特定目标的检测，全局上下文可能包含大量不相关信息，这可能会导致模型的混淆或低效性。
halcon案例dl_anomaly_detection_global_context_workflow
weixin_36672036的博客
02-07 447
* 本示例展示了全局上下文异常检测（Global Context Anomaly Detection，简称 GC-AD）的一般工作流程。 * 通过 GC-AD，你可以在无异常图像上训练模型，然后将其用于检测新图像中的异常。 * 该工作流程被拆分为不同的部分，这些部分被封装在各自的局部程序中。每个部分的参数可以在相应的程序中进行自定义。 * 请参考相关章节了解有关 GC-AD 的更多详细信息。
目标检测近两年研究方向
yunxinan的专栏
04-02 2705
目标检测近几年形成如下发展趋势： 参考前段时间一个文章总结发现目标检测由两阶段向一阶段转移，2018CVPR、ECCV、ICCV和2019年近期开源文章看一阶段是接下来重点方向。而目前在模型结构上基本形成如下稳定的趋势： 1、二维方向 一、Backbone特征提取器 从新设计感受野和分类器，因为过多的下采用导致特征图很小而这种小的特征图具有丰富的语义信息丢失来浅层的高分辨信息小目标容易漏检。在特征...
目标检测发展方向（2）
yunxinan的专栏
05-13 833
1、文字检测 2、 文字检测 3、遥感旋转目标检测 Dense Label Encoding for Boundary Discontinuity Free Rotation Detection 4、遥感旋转目标检测 CFC-NET: A CRITICAL FEATURE CAPTURING NETWORK FOR ARBITRARY-ORIENTED OBJECT DETECTION IN REMOTE SENSING IMAGES 5、医学图像 Deformable Gabor Feature
2019“智见AI” Spring Camp知识点简要汇总-目标检测方向
Evabook的博客
05-08 498
旷视科技目标检测概述：Beyond RetinaNet and Mask R-CNN：https://www.megvii.com/newscenter/e2da1146-7209-44b1-aac5-1f4aab6d091a 目标检测本质上同时在做定位和分类两个任务。 目标检测的目的在于又快又准，快在于实时性，准体现在定位准和分类准。 当前主要的检测的细节仍需完善，如小物体检测、物体堆识别等。...
从近两年的CVPR会议来看，目标检测的研究方向是怎么样的？
GarfieldEr007的专栏
07-09 4433
Old Xie ，CS2EE2CS Naiyan Wang 等 85 人赞同 目前object detection的工作可以粗略的分为两类： 1：使用region proposal的，目前是主流，比如RCNN、SPP-Net、Fast-RCNN、Faster-RCNN以及MSRA最近的工作R-FCN。 2：不使用region proposal的，YOLO，SSD。 从我这
目标检测领域还有什么可以做的吗
xie_xin666的博客
08-27 656
目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在识别图像或视频中的目标物体并确定其位置。目标检测的研究不仅涉及算法和模型的改进，还包括实际应用中的挑战和需求。随着技术的进步和新应用场景的出现，这一领域仍然有广阔的发展空间。设计针对特定领域的目标检测系统，例如医疗影像分析（如癌症筛查）、无人驾驶汽车（如交通标志和行人检测）等。提高目标检测模型的实时性，特别是在资源受限的设备上（如移动设备和嵌入式系统）。结合目标检测和目标跟踪技术，实现动态视频中的连续跟踪和检测。研究如何在无监督的情况下进行有效的目标检测。
大模型时代，目标检测任务会走向何方？
idol24的博客
12-20 957
来源：知乎-深度眸地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/663703934你或许很好奇，现在目标检测都在干啥？在大模型时代有啥花样可以做的？作为研究者还有啥可以挖的吗？作为从业者有没有好的东西可以借鉴？如果你有这些疑问，那么这篇文章很适合你。其实这篇文章是想说明下从我们常见的目标检测到现在 MLLM 盛行的时代，和 Object Detection 任务有哪些？目前又涌现...
目标检测方向毕业设计选题推荐：选题收藏
最新发布
2301_79555157的博客
03-30 828
目标检测方向的毕业设计选题包括计算机视觉、智能监控、自动驾驶、无人机图像处理、医学影像分析和机器人视觉等多个领域。可以细分为实时目标检测、图像分割、视频分析、目标跟踪、跨域目标检测和小样本学习等。对于计算机专业、人工智能专业、大数据专业、信息安全专业、软件工程毕业生而言，不论是对于对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。
Micn: Multiscale local and global context modeling for long-term series forecasting.
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MICN（Multi-scale Local and Global Context Modeling for Long-term Series Forecasting）是一种专门设计用于长时间序列预测的深度学习框架[^1]。该模型通过结合多尺度特征提取以及局部和全局上下文建模的能力，...
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