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    目标检测的福音 | 如果特征融合还用FPN/PAFPN?YOLOX+GFPN融合直接起飞,再涨2个点

    目标检测任务是计算机视觉领域中最基本但最具挑战性的研究任务之一。该任务的目标是预测输入图像中每个物体的唯一边界框,该边界框不仅包含物体的位置信息,还包括框内物体的类别信息。近年来,这一任务得到了广泛的发展和应用,例如在自动驾驶和计算机辅助医学诊断等领域。当前主流的目标检测方法大致可以分为两类。一类是基于卷积神经网络(CNN)作为 Backbone 网络的方法,另一类是基于Transformer作为 Backbone 网络的方法。使用CNN作为 Backbone 网络的方法包括两阶段(如Faster R-CNN)方法和单阶段(如SSD和YOLO)方法。由于物体大小的不确定性,单个特征尺度的信息无法满足高精度识别性能的要求。

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