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原创 【目标检测】目标检测相关顶会原文、源码分享2
原文：https://arxiv.org/abs/2105.11111源码：https://github.com/LiWentomng/OrientedRepPoints之前的旋转目标检测主要是通过对目标框进行定位、分类以及回归预测出旋转角度，旋转方向的回归很多时候不太准确，RepPoints（）使用点集对目标进行定位和结构表示，通过点集表示的目标结构直接回归出有方向的检测框，避免对角度的预测。
2024-08-12 11:29:50
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原创 【数据集】SAR飞机数据集用于目标检测
链接: https://pan.baidu.com/s/1lcsy3M0kdVUi0Isj5w5v9Q 提取码: dcg2。类别：A220, A320/321, A330, ARJ21, Boeing737, Boeing787, other。影像尺寸：800×800, 1000×1000, 1200×1200，1500×1500。通过网盘分享的文件：SAR-AIRcraft-1.0。成像地区：上海虹桥机场、北京首都机场、台湾桃园机场。数量：4368张图片、16463个实例。数据来源：GF-3，单极化。
2024-08-26 17:39:12
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原创 【图像去雨】MPRNet：性能炸裂！MPRNet：多阶段渐进式图像恢复（图像去雨、去模糊、去噪）
原文：https://arxiv.org/pdf/2102.02808.pdf源码：http://github.com/swz30/MPRNet在进行图像去雨的过程中需要恢复图像在空间细节和上下文信息之间达成的平滑，MPRNet进行了新的设计，通过一个多阶段的体系结构，该体系结构逐步学习降级输入的恢复特征，从而将整个恢复过程分解为更易于管理的步骤。具体来说，模型首先使用编码器-解码器体系结构学习上下文相关的特征，然后将它们与保留局部信息的高分辨率分支相结合。
2024-08-23 18:39:10
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原创 【图像处理】Retinex算法用于图像亮度增强
然后，将原始图像的对数与光照分量的对数相减，得到反射分量的估计。最后，通过对反射分量进行适当的增强和调整，可以实现图像的亮度增强。Retinex 算法的图像亮度增强能改善图像质量，有效去除阴影和光照不均匀现象，使亮度更均匀、对比度更高，同时增强细节和纹理，让图像更清晰锐利。该算法还能增强视觉效果，通过调整亮度和对比度，使图像更生动逼真，尤其能让低光照下暗淡模糊的图像变得明亮清晰，提高视觉舒适度。此外，它能较好地保持物体颜色不变，确保图像的真实性和准确性。基于Retinex 算法实现图像增强。
2024-08-22 11:12:41
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原创 【目标检测】AGMF-Net：遥感目标检测的无注意力全局多尺度融合网络
遥感目标检测（RSOD）在复杂背景和小目标探测中面临挑战，它们相互关联，无法单独解决。为此，我们提出了一种无注意的全局多尺度融合网络（AGMF-Net）。最初，我们提出了一个空间偏差模块（SBM）来获得长期依赖关系，作为我们提出的全局信息提取模块（GIEM）的一部分。GIEM有效地捕捉了全球信息，克服了复杂背景所带来的挑战。此外，我们提出了多任务增强结构（MES）和多任务特征预处理（MFP）来增强多尺度目标的特征表示，同时消除了来自复杂背景的干扰。
2024-08-21 18:00:31
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原创 【目标检测】CFINet：通过由粗到精的区域提议网络和模仿学习进行小目标检测
通过由粗到精的区域提议网络和模仿学习进行小目标检测期刊：ICCV 2023原文：https://arxiv.org/abs/2308.09534源码：https://github.com/shaunyuan22/CFINet。
2024-08-20 15:58:37
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原创 【目标检测】Transformers在小目标检测中的应用：最新技术的基准测试和调查
介绍了基于 CNN 的目标检测器，如 YOLO、SSD、RetinaNet 等，以及 Transformer 模型的基本架构，包括编码器和解码器。详细阐述了 DETR 和 ViT - FRCNN 这两个开创性的基于 Transformer 的目标检测器，它们在小目标检测和分类中表现欠佳，且存在计算成本高等问题。使用Transformer 的小目标检测和流行的目标检测方法。
2024-08-20 11:20:35
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原创 【论文阅读】SegNeXt：重新思考卷积注意力设计
提出了SegNeXt用于语义分割的简单卷积网络架构，核心是一种比transformer的自注意力更有效的编码方式进行上下文信息的编码，专注分割性能改进的几个组件，设计出了这种新型卷积注意力网络，性能有不小的提升。
2024-08-15 18:35:16
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原创 【mmlab】mmrotate如何计算模型参数量
FLOPs与模型时间复杂度、GPU利用率有关，Params与模型空间复杂度、显存占用有关。tools/analysis_tools/get_flops.py 用于计算参数量。Params：52.26M （M：十万） 即522.6万参数量。mmrotate如何计算模型参数量（mmdetection类似）在get_flops.py中shape参数用于设置尺寸。Flops：204.17 计算量。python config文件。
2024-08-14 16:29:33
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原创 【论文阅读】BIR-Net：一种轻量级、高效的双支联合道路提取网络
原文：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?摘要：提出了一种用于解决资源限制下道路边界的精确提取问题，提出了一种轻量级的高效双边联合道路提取网络BIR-Net。分别构建了细节分支和语义分支，获取道路细节信息和语义信息；设计了千层交互模块（SIM）来解决遥感图像中高类别差异性和类间相似性。通过两个分支信息的实时交互，突出道路的边缘特征；提出了 深度交互融合模块（DIFM）用于融合来自两个分支的信息。
2024-08-13 22:06:08
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原创 【论文阅读】HBSeNet：一种用于遥感图像精确语义分割的混合双边网络
原文：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10621598源码：暂无刊物：TGRS 2024。
2024-08-12 20:35:17
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原创 No module named ‘mmcv._ext‘解决方案
则需要到：https://download.openmmlab.com/mmcv/dist/cu113/torch1.11.0/index.html 安装mmcv/mmcv_full。下载对应的whl文件，mmcv-2.0.1-cp38-cp38-win_amd64.whl。比如我的是torch 0.11.0 cuda 11.3。原因：mmcv版本和cuda torch不一致。
2024-08-09 16:51:32
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原创 【mmdetection环境配置】亲测实用，mmdetection环境配置
mmdetection 3.0.0 官方提供的环境配置文档：https://mmdetection.readthedocs.io/zh-cn/latest/get_started.html。将 mmdet 作为依赖或第三方 Python 包，安装到mmdetection环境中，类似opencv这中，直接安装在环境中。–或者到https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/main下载zip，解压。将mmdet安装到项目当中。1、python环境创建。
2024-08-09 14:04:49
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原创 【目标检测】SAR影像飞机数据集
数据集获取地址：https://radars.ac.cn/web/data/getData?文章链接：https://radars.ac.cn/cn/article/doi/10.12000/JR23043。数据类别：A220、A320/321、A330、ARJ21、Boeing737、Boeing787和other。数据集场景：机场、港口、近岸、岛屿、远海、城区等。数据类别：飞机、油罐、桥梁、船只。
2024-08-07 23:32:03
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原创 神经网络——人工神经网络简单介绍
人工神经网络概述1.神经元神经网络由大量的神经元相互连接构成。最开始的神经元接受输入后，经过简单的线性加权便实现输出，后来神经元在输入后，加上了非线性激活函数以及不同的权重，导致神经网络的输出不同。下面是每个神经元的输入处理： 基本wx + b的形式，其中、表示输入向量；、为权重，几个输入则意味着有几个权重，即每个输入都被赋予一个权重；b为偏置bias；g(z) 为激活函数；a 为输出。输入的、经过不同的加权处理、以及偏置量b，在经过不同的激活函数g(z)便输出不同的结果。2..
2021-04-18 09:44:40
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原创 利用U-Net进行数据集的影像分割时数据集的制作
利用labelme进行图像标注一、运行anaconda prompt，安装labelme： Conda create --name=labelme python=3.7二、激活labelme： Conda activate labelme在调用labelme之前，需要先建立文件夹：其中包括images标注图片文件夹，labels.txt文本文件，labelme2voc.py文件1.images为进行标注的图片文件夹，包含标注图片2.labels.txt为文本文件 其中包括：3.labelm
2020-11-10 10:55:42
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空空如也
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