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写了一篇论文关于深度学习的目标检测方向论文，求周期短的sci期刊推荐. 作者 东风西渐. 来源: 小木虫 500 10 举报帖子. +关注. 已经投过Neurocomputing，被拒了。. 求其他期刊推荐。. 论文质量一般，求不要推太好的。. 开源闭源均可，现在只求能录用就好。. 返回小 ...
近几年，视觉目标检测的研究工作非常多，发表了许多关于一般目标检测的综述[24-28]。 本文与上述综述的主要区别如下: 基于技术演进的全面回顾： 本文广泛回顾了目标检测发展史上的400多篇论文，时间跨度超过25年(上世纪90年代至2019年)。
针对运动目标检测的问题,提出了一种中线检测算法。利用人体两侧关于中线几乎完全对称的特点,首先通过背景差分技术得到目标人的二进制图像,然后利用最小中位数均方差的方法对于单个目标人进行中线检测,并利用多个摄像头之间单应矩阵对应关系,得到检测目标在各摄像头中的相应位置,实现目标 ...
[3]遥感图像目标检测的数据增广研究 [J]. 张磊,张永生,于英,耿彦龙,王贺. 测绘科学技术学报. 2019(05) [4]基于深度学习的实时图像目标检测系统设计 [J]. 李林,张盛兵,吴鹃. 计算机测量与控制. 2019(07) [5]基于深度学习的遥感图像目标检测方法 [J]. 刘媛.
摘 要： 随着近些年来科学技术的快速发展，基于深度学习实现目标检测框架的构建逐渐成为现代计算机视觉管理系统实现其主要功能 的必要条件。 本文首先介绍了深度学习背景下目标检测算法的定义与基本特征，其次着重探讨了深度学习目标检测的主要内容、一般方向， 最后则阐述了深度学习 ...
作 者： 左峥嵘[1] 张天序[1] 机构地区： [1]图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,华中科技大学图像识别与人工智能研究所,华中科技大学,湖北武汉430074 出 处： 《红外技术》2004年第3期33-36,共4页Infrared Technology 摘 要：提出了一种基于兴趣区检测的地面目标识别方法。
目标检测的任务是从图像中精确且高效地识别、定位出大量预定义类别的物体实例。随着深度学习的广泛应用,目标检测的精确度和效率都得到了较大提升,但基于深度学习的目标检测仍面临改进与优化主流目标检测算法的性能、提高小目标物体检测精度、实现多类别物体检测、轻量化检测模型等关键 ...
智能视觉监控中的目标检测与跟踪技术,目标提取,阴影检测,目标分割,目标跟踪。介绍了智能视觉监控中运动目标的检测与跟踪过程所涉及的各项关键技术,主要包括目标提取、阴影检测、目标分割和目标跟踪等。 …
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摘要 从目标检测网络输出的特征图与输入目标之间具有的形状关系出发,提出一种目标检测模型异步检测头构建方法,先进行分类预测,再添加边框预测网络使之利用形状关系预测出目标框的检测头结构。 这一结构将分类网络与边框回归网络完全分开,避免了特征不匹配问题。
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近几年，视觉目标检测的研究工作非常多，发表了许多关于一般目标检测的综述[24-28]。 本文与上述综述的主要区别如下: 基于技术演进的全面回顾： 本文广泛回顾了目标检测发展史上的400多篇论文，时间跨度超过25年(上世纪90年代至2019年)。
针对运动目标检测的问题,提出了一种中线检测算法。利用人体两侧关于中线几乎完全对称的特点,首先通过背景差分技术得到目标人的二进制图像,然后利用最小中位数均方差的方法对于单个目标人进行中线检测,并利用多个摄像头之间单应矩阵对应关系,得到检测目标在各摄像头中的相应位置,实现目标 ...
[3]遥感图像目标检测的数据增广研究 [J]. 张磊,张永生,于英,耿彦龙,王贺. 测绘科学技术学报. 2019(05) [4]基于深度学习的实时图像目标检测系统设计 [J]. 李林,张盛兵,吴鹃. 计算机测量与控制. 2019(07) [5]基于深度学习的遥感图像目标检测方法 [J]. 刘媛.
摘 要： 随着近些年来科学技术的快速发展，基于深度学习实现目标检测框架的构建逐渐成为现代计算机视觉管理系统实现其主要功能 的必要条件。 本文首先介绍了深度学习背景下目标检测算法的定义与基本特征，其次着重探讨了深度学习目标检测的主要内容、一般方向， 最后则阐述了深度学习 ...
作 者： 左峥嵘[1] 张天序[1] 机构地区： [1]图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,华中科技大学图像识别与人工智能研究所,华中科技大学,湖北武汉430074 出 处： 《红外技术》2004年第3期33-36,共4页Infrared Technology 摘 要：提出了一种基于兴趣区检测的地面目标识别方法。
目标检测的任务是从图像中精确且高效地识别、定位出大量预定义类别的物体实例。随着深度学习的广泛应用,目标检测的精确度和效率都得到了较大提升,但基于深度学习的目标检测仍面临改进与优化主流目标检测算法的性能、提高小目标物体检测精度、实现多类别物体检测、轻量化检测模型等关键 ...
智能视觉监控中的目标检测与跟踪技术,目标提取,阴影检测,目标分割,目标跟踪。介绍了智能视觉监控中运动目标的检测与跟踪过程所涉及的各项关键技术,主要包括目标提取、阴影检测、目标分割和目标跟踪等。 …
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摘要 从目标检测网络输出的特征图与输入目标之间具有的形状关系出发,提出一种目标检测模型异步检测头构建方法,先进行分类预测,再添加边框预测网络使之利用形状关系预测出目标框的检测头结构。 这一结构将分类网络与边框回归网络完全分开,避免了特征不匹配问题。
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