目标检测
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超越 YOLOv8，飞桨推出精度最高的实时检测器 RT-DETR！
我们正式推出了——RT-DETR (Real-Time DEtection TRansformer) ，一种基于 DETR 架构的实时端到端检测器，其在速度和精度上取得了 SOTA 性能。
CVPR 2023 | 单阶段半监督目标检测 SOTA：ARSL
本文提出了针对单阶段半监督目标检测任务的Ambiguity-Resistant Semi-supervised Learning（ARSL）算法，创新地提出了两个通用的单阶段半监督检测模块：Joint-Confidence Estimation（JCE）和Task-Separation Assignment（TSA）。
无人机巡检场景小目标检测与量化加速部署方案详解
今天为大家带来的分析是有关于如何利用基于 PP-YOLOE-SOD 的小目标检测方案，实现无人机巡检快速准确地检测出小目标的应用案例~
BaseDet: 走过开发的弯路
本文在介绍 BaseDet 之外，分享在完成 BaseDet 过程中面临的问题和思考。这些内容涉及的范围比较广，有关于深度学习框架、软件工程和开源项目等诸多内容
目标检测的发展与现状
目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。
目标检测技术研究现状及发展趋势
随着人工智能、深度学习技术的快速发展,受到深度学习在自然场景图像目标检测中的成功应用的影响,许多学者尝试将深度学习方法应用于图像的目标检测中,基于卷积神经网络的目标检测成为发展趋势。
目标检测的国内外研究现状
作为计算机领域的一个重要的研究成果,深度卷积神经网络已经广泛用于图像分类问题。随着图像分类的准确度提高,基于卷积神经网络的图像目标检测算法已逐渐成为当前的研究热点。
目标检测网络 R-CNN 系列
图像实例分割完成的是像素级的实例目标分割任务,是人工智能与计算机视觉领域的重要发展方向,其被广泛应用到各个领域,如工业生产、监控安防和医疗卫生等。
Serverless 架构下 Tensorflow 与目标检测系统
ImageAI是一个Python库，旨在使开发人员能够使用简单的几行代码构建具有包含深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。ImageAI本着简洁的原则，支持最先进的机器学习算法，用于图像预测，自定义图像预测，物体检测，视频检测，视频对象跟踪和图像预测训练。
百度：YOLOX 和 NanoDet 都没我优秀！轻量型实时目标检测模型 PP-PicoDet 开源
百度提出新型移动端实时检测模型PP-PicoDet。本文对anchor-free策略在轻量型检测器中的应用进行了探索；对骨干结构进行了增强并设计了一种轻量Neck部件；同时对SimOTA策略与Loss进行了改进。通过上述改进，所提PP-PicoDet取得了超越其他实时检测模型的性能。
带你读 AI 论文：基于 Transformer 的直线段检测
摘要：本文提出了一种基于Transformer的端到端的线段检测模型。采用多尺度的Encoder/Decoder算法，可以得到比较准确的线端点坐标。作者直接用预测的线段端点和Ground truth的端点的距离作为目标函数，可以更好的对线段端点坐标进行回归。
FastAI：滴普技术荟：基于机器视觉的典型多目标追踪算法应用实践
视频目标追踪算法是机器视觉中一项很实用重要的算法，视频目标追踪算法应用场景很广，比如智能监控、机器人视觉系统、虚拟现实（人体跟踪）、医学诊断（细胞状态跟踪）等。本文由滴普科技2048团队AI产品部算法工程师朱晓丽介绍基于机器视觉的典型多目标追踪算
目标检测之 WBF（Weighted Boxes Fusion）
短短3页中了CVPR2019，可以算是那种为数不多的几行代码可以显著提升模型性能的论文了。简单有效值的一读。
