Small Object Detection using Context and Attention（论文阅读笔记）

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分类专栏： 论文阅读笔记 文章标签： 目标检测 计算机视觉 深度学习
于 2021-12-23 15:10:05 首次发布
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Small Object Detection using Context and Attention 论文阅读笔记

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出处：2021 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC) Jeju Island, Korea

一、介绍

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目标检测算法在各种环境下的应用存在许多局限性，特别是检测小物体仍然具有挑战性，因为它们的分辨率低，信息有限。

  1. 文章提出了一种使用上下文的目标检测方法，以提高检测小目标的准确性。该方法通过连接多尺度特征，将来自不同层次的附加特征作为上下文。
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  2. 提出了具有注意机制的目标检测，该机制可以聚焦于图像中的目标，并包含目标层的上下文信息。

实验结果表明，与传统的SSD相比，该方法对小目标的检测精度更高。此外，对于300×300的输入图像，在PASCAL VOC2007测试集上实现了78.1%的平均精度(

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small_object_detection
11-10
配套csdn博客https://blog.youkuaiyun.com/WANGWUSHAN/article/details/118422175，适应性修改可直接应用于VOC数据集 相对坐标（cls,x,y,w,h）下的数据增强。
Small Object Detection using Context and Attention（使用上下文和注意力机制的小型物体检测）
知欧zhou的博客
10-27 5390
Small Object Detection using Context and Attention 使用上下文和注意力机制的小型物体检测 Jeong-Seon Lim University of Science and Technology jungsun0427@etri.re.kr Marcella Astrid University of Science and Technology marcella.astrid@ust.ac....
【文献阅读5】Small Object Detection using Context and Attention
我是大阿周的学习博客
12-29 4215
Small Object Detection using Context and Attention我的总结0 Abstract1 Introduction2 Related Works3 Method第 1 章 绪论第 2 章 相关理论和算法基础一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 我的总结 融合：fusion 残差注意力模块：residual attention module L2 Norm更适合融合操作 基于SSD模型，Backbone是AGG16 本篇仅是简单阅读记录
小目标检测-FA-SSD
whaosoft143ai的博客
11-03 959
小目标检测的 上下文和注意力机制提升小目标检测-FA-SSD论文：https://arxiv.org/pdf/1912.06319.pdf在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。特别是，因为它们分辨率低，信息有限。有研究员提出了一种利用上下文的目标检测方法来提高检测小目标的精度。该方法通过连接多尺度特征，使用了来自不同层的附加特征作为上下文。研究员还提出了具有注意机制的目标检测，它可以关注图像中的目标，并可以包括来自目标层的上下文信息。 whaosoft aiot http://143ai.com
Small Object Detection using Context and Attention
qq_43403200的博客
09-11 976
Small Object Detection using Context and Attention阅读记录 论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.06319v2 Abstract 作者使用上下文信息和注意力机制检测小目标。 作者使用传统的SSD为基线，当网络输入为300x300时，其在Pascal VOC2007上的mAP为78.1%。 Introduction 作者认为解决小目标检测的关键是如何有效的利用上下文信息。 作者使用深层的抽象信息作为上下文信息，在浅层使用注意力机制，
CVPR2021小目标检测：上下文和注意力机制提升小目标检测
weixin_42390283的博客
07-11 2万+
原论文下载：https://arxiv.org/pdf/1912.06319.pdf 摘要 在各种环境中应用目标检测算法有很多局限性。特别是小目标的检测仍然是一个挑战，因为它们的分辨率低，信息有限。为了提高小目标检测的准确性，我们提出了一种基于上下文的目标检测方法。该方法通过融合多尺度特征，利用不同层次的附加特征作为上下文信息。我们还提出了一种基于注意力机制的目标检测方法，该方法能够聚焦于图像中的目标，并且能够包含目标层的上下文信息。实验结果表明，该方法比传统的SSD在检测小目标上的精度更...
Augmentation for small object detection.pdf
05-12
本文是一篇关于目标检测领域的研究论文，标题为“Augmentation for small object detection”。论文的主要研究内容是针对小目标检测问题，在现有的目标检测技术中，尤其是当目标物体尺寸较小时，性能与检测大尺寸...
A-2 Extended Feature Pyramid Network for Small Object Detection.pdf
04-21
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Issues on infrared dim small target detection and tracking
02-07
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Jack11998的博客
09-02 2718
主要是对近几年关于小目标的顶会文章做个总结以及自己对于这个领域的理解
【论文合集】Awesome Object Detection in Aerial Images
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A curated list of awesome resources for generic object detection in aerial images.
小目标检测small object detection
carlous0的专栏
12-09 2071
整理了两个github上两个罗列近期small object detection相关工作的链接。 第一个链接：https://github.com/kuanhungchen/awesome-tiny-object-detection 这个链接的title是tiny object，估计只有我这个小聪明能找到，这个链接比较推荐，罗列的工作都是一些较好的会议和期刊上的工作。 第二个链接：https://github.com/ispc-lab/SmallObjectDetectionList 这个链接的
小目标检测中的数据扩展（Augmentation for small object detection）
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04-18 1万+
Abstract 这些年来目标检测领域经历了令人印象深刻的进展。除了这些改进，在小目标检测与大目标检测领域还是有不小的差距。我们在MS COCO上分析了当前SOTA的模型Mask-RCNN。研究成果展示GT目标与预测的anchors的重叠远远小于期望的IoU阈值。我们猜测这可能是由两个情况导致的：1、只有少部分样本包含小目标；2、及时在包含小目标的样本中，小目标的数目也不够。我们因此提出过...
Object Detection(目标检测神文)
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「4」「======」cvpr2020论文学习
熬不过找工作的未来程序媛
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文章目录HRDNet: High-resolution Detection Network for Small ObjectsHigh-Resolution Detection NetworkExperimentsMultiResolution Attention Extractor for Small Object Detection 前言 最近需要汇报小目标检测相关的论文，开坑记录下。 HRDNet: High-resolution Detection Network for Small Objects
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03-16
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