目标检测的域迁移

最新推荐文章于 2024-07-06 05:29:23 发布
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#深度学习

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跨域自适应迁移：基于YOLOv8的目标检测系统实现
YOLO
06-27 564
YOLOv8模型实现 - 核心检测算法跨域自适应模块 - 处理不同领域间的分布差异UI交互界面 - 提供用户友好的操作体验python复制下载import cv2"""跨域自适应YOLOv8目标检测系统包含模型训练、推理和UI交互功能"""self.class_names = ['person', 'car', 'bicycle'] # 示例类别。
跨域自适应迁移学习：基于YOLOv10的目标检测系统实现
最新发布
YOLO
07-07 563
在计算机视觉领域，目标检测是一项基础而重要的任务，它不仅要识别图像中的物体类别，还要确定它们的位置。本文将详细介绍如何利用最新的YOLOv10模型，结合跨域自适应迁移学习技术，构建一个完整的目标检测系统，包括UI界面设计和数据集处理。跨域自适应迁移学习能够解决当源域(训练数据)和目标域(测试数据)分布不一致时的性能下降问题，这在现实应用中非常常见。例如，在自动驾驶场景中，模型在晴天数据上训练，但需要在雨天或雾天等不同天气条件下工作。通过跨域自适应技术，我们可以显著提升模型在新领域的表现。
【目标检测】|域迁移 eccv2020 Every Pixel Matters: Center-aware Feature Alignment for Domain Adaptive
qq_35608277的博客
06-13 668
https://github.com/chengchunhsu/EveryPixelMatters摘要 域适配目标检测旨在将目标检测器适配到未知的域，新的域可能会遇到各种各样的外观变化，包括外观，视角或者背景。现存的大多数方法在图像级或者实例级上采用图像对齐的方法。然而，在全局特征上的图像对齐可能会混淆前景和背景像素。而使用建议的实例级对齐可能会受到背景噪声的影响。和现有的方法所不同的是，我们提出了一个域适配框架提前预测目标和中心度来对每个像素都负责，计了一个模块来估计整个图像的像素方向的目标度和中心度。
CVPR2018： 已有的检测器迁移到卡通画中进行目标检测
zichen7055的博客
07-25 802
原文地址：http://www.cvmart.net/community/article/detail/284 此篇为学习笔记（备忘）     作者：Panzer 论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.11365 源码地址：https://github.com/naoto0804/cross-domain-detection   背景介绍 近年来，通...
迁移学习 目标检测
06-25
本文将迁移学习与计算机视觉中目标识别问题相结合，针对基于迁移学习的目标识别方法展开研究。需要说明的是：该研究工作并不是利用 现有的迁移学习方法来辅助解决目标识别问题，而是立足于迁移学习的基本思想， 研究如何在目标识别这一具体任务中实现跨领域的知识迁移，并在此基础上，提 出面向目标识别的迁移方法。
目标检测迁移学习_使用迁移学习检测疟疾
weixin_26752765的博客
09-06 912
目标检测迁移学习Written by Francesco Palma and Isaac Rosat 由Francesco Palma和Isaac Rosat撰写 In this article, we will first describe how malaria works and how to diagnose this disease, as well as the problems in...
【迁移式的目标检测】一种通用目标检测算法
学渣的博客
03-23 916
传统的物体检测算法受限于繁琐的人工标注，在开放世界中出现新类别后往往需要“从头来过”，即使只增加一个新类别，也要完整过一遍标注、训练、部署整个流程，严重限制了其通用性，这显然不“科学”。向大家介绍一篇今天新出的非常有意思的 CVPR 2023 的论文，相比于传统的目标检测算法，训练时标注了几个类别，就只能检测几个类别，这篇论文属于通用目标检测的范畴。3）为了应对训练中的新挑战，作者还提出了提出的解耦训练方式和概率校准，进一步提高了对新类别的泛化能力。（好吧，这个世界限制了UniDetector的发挥~）
基于渐进多源域迁移的无监督跨域目标检测.docx
02-23
基于渐进多源域迁移的无监督跨域目标检测 本文研究的主要目的是解决跨域目标检测问题，旨在提高检测模型在不同场景下的适应能力。当前，目标检测方法主要分为两类：两阶段检测器和单阶段检测器。虽然这些检测方法...
跨越数据边界：域适应在目标检测中的革新作用
2401_85439108的博客
07-06 1018
域适应旨在使模型在一个域（源域）上学到的知识能够成功地迁移到另一个不同的域（目标域）。通过本文的探讨，我们可以看到域适应技术如何帮助目标检测模型跨越数据分布的差异，实现在多样化场景中的应用。域适应是机器学习中的一个挑战，它关注如何将在一个数据集（源域）上训练的模型应用到另一个不同的数据集（目标域）。域适应面临的挑战包括选择合适的适应策略、处理源域和目标域之间的分布差异、以及确保模型在目标域上的泛化能力。域适应在目标检测中发挥着至关重要的作用，它使得模型能够适应不同的数据分布，提高了模型的泛化能力和实用性。
【目标检测】目标检测迁移学习\多任务学习实际操作问题记录
我是大阿周的学习博客
11-11 1535
【深度学习】迁移学习实际操作问题记录 关于迁移学习的冻结层数的文章 https://www.zhihu.com/question/383807358 迁移学习的主要分类（对应不同的冻结方式） https://blog.youkuaiyun.com/weixin_33979745/article/details/93653257 ...
基于图像风格迁移的人脸识别域适应方法_王通平.pdf
11-21
监控场景下的带标签人脸数据难以获取,尽管可以利用已有的公开数据集或合成数据,但这些数据与真实的监控人脸数据在图像风格上存在较大的域间差异。针对该问题,不同于基于特征或公共子空间的域适应方法,提出一种基于图像风格迁移的解决方法。具体地,基于CycleGAN网络改进得到Face-CycleGAN,在保持身份属性的前提下,对现有带标签数据进行风格迁移,使其在背景、光照、皮肤材质等方面与监控场景更接近,并进一步通过联合滤波对迁移图像进行后处理。最后,利用迁移得到的数据优化人脸识别算法,减小域间差异带来的负面影响。提出的方法在公开数据集EK-LFH和自建数据集3DProj-Sur上进行了实验评估,分别取得了21.93%和4.77%的识别率提升,证明了该方法在解决域适应问题上是有效的。
2020年，多源域适应（域迁移） MDA最新方法总结综述
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03-03 1万+
2020年，多源域适应MDA最新方法总结综述 Multi-source Domain Adaptation in the Deep Learning Era:A Systematic Survey（2020） https://arxiv.org/pdf/2002.12169.pdf Most methods em-ploy shared feature extractors to learn do...
self-training | 域迁移 | source-free的域迁移一
忽逢桃林的博客
10-28 2635
文章转自微信公众号：机器学习炼丹术 论文名称：Give Me Your Trained Model: Domain Adaptive Semantic Segmentation without Source Data 作者：炼丹兄（欢迎交流共同进步） 联系方式：微信cyx645016617 0 什么是source-free问题 训练得益于大量的数据，A数据集有标注，B数据集无标注。如何利用A数据集在B数据集上取得效果，这是经典的Domain adaptation问题。 然而最近隐私越来越关注，在真实场景.
机器学习会议论文（二）StarGAN图像多域迁移转换
千与编程
07-27 901
the address of paper StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-to-Image Translation 这篇论文是CVPR2018的一篇文章，其论文的研究方向是GAN网络的图像多域迁移转换。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.09020.pdf 代码地址：https://github.com/yunjey/stargan the introducti.
EMNLP'21 | 基于稀疏子网络的领域迁移
zenRRan的博客
04-04 359
每天给你送来NLP技术干货！论文名称：Less Is More: Domain Adaptation with Lottery Ticket for Reading Comprehension论文作者：朱海潮，汪泽堃，张恒，刘铭，赵森栋，秦兵原创作者：朱海潮论文链接：https://aclanthology.org/2021.findings-emnlp.95/出处：哈工...
域迁移DA | Learning From Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Se | CVPR2018
忽逢桃林的博客
05-02 424
文章转自：微信公众号「机器学习炼丹术」 作者：炼丹兄（已授权） 联系方式：微信cyx645016617 论文名称：“Learning From Synthetic Data: Addressing Domain Shift for Segmentation” 「前言」：最近好久没更新公众号了，我一不小心陷入了一个误区：我以为自己看的文章足够多了，用之前的风格迁移和GAN的知识来解决一个domain adaptive的问题，一顿乱拳并没有打死老师傅，反而自己累个够呛。然后找到这样一篇不错的DA frame.
CVPR 2021 | 帮你理解域迁移！可视化网络知识的变化
阿木寺的博客
05-04 3201
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达作者：侯云钟|已授权转载（源：知乎）https://zhuanlan.zhihu.com/p/369252839本...
【论文笔记】域迁移 CycleGAN：unpaired Image-to-image Translation
muyijames的博客
10-23 1627
文章目录1 综述2 网络结构2.1 Unpaired image data2.2 Cycle Consistency Loss2.3 Identity Loss2.4 Adversarial Loss2.5 网络与训练细节3 结果对比3.1 Cycle Consistency Loss效果3.2 其他GAN网络对比4 源码解析4.1 Generator和Discrmiator实现4.1 Loss实现参考文献 1 综述 今天分享一篇2017年的论文《Unpaired Image-to-Image Transl
DDTL：远距离的域迁移学习
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08-03 1424
本文研究了一个新的DDTL问题，其中源域和目标域距离较远，但可以通过一些中间域连接。为了解决DDTL问题，提出了SLA算法，从中间域中逐渐选择未标记数据，以连接两个距离较远的域。
迁移学习目标检测
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### 迁移学习在目标检测中的应用 迁移学习是一种有效的技术，能够利用已有的知识来提升新任务的学习效率。特别是在目标检测领域，迁移学习可以通过预训练模型的方式显著提高性能并减少计算资源的需求。 #### 方法...
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